1.文本分类的目的文本分类的目的就是意图识别，如果当前我们的项目下，只有两种意图需要被识别出来，对应的就是二分类问题，如果我们的聊天机器人有多个功能，那么我们需要分类的类别就有多个，就是一个多分类问题。例如，如果我们希望我们的聊天机器人能够播报当前的时间，那么我们就需要准备关于询问时间的语料，同时其目标值就是一个新的类别。在训练之后，通过这个新的模型，判断出用户询问的是当前的时间这个类别，那么就返
# 使用Java拆分Word文档
在处理Word文档时，我们可能需要根据特定内容将文档拆分为多个部分。本文将介绍如何使用Java进行Word文档的拆分，并提供一个代码示例来帮助你更好地理解这一过程。
## 第一步：准备环境
在开始之前，请确保你已安装了Java开发工具（如JDK）和Apache POI库。Apache POI是一个强大的Java库，用于处理Microsoft Office格式
# Java拆分Word文档根据内容
在Java中，我们经常会遇到需要处理文档的情况。其中，拆分Word文档根据内容是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Java来实现这个功能。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下几个工具和库：
1. Apache POI：用于处理Microsoft Office文档，包括Word文档。
2. Apache Tika：用于提取文档的内容。
3. M
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、文本分类的相关技术二、文本表示模型三、文本分类模型 实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到
wordpress标题设置Do you want to split a WordPress post or page title into a new line? By default, your post title is just a single heading, and you cannot break it into a new line. In this article, w
# 如何实现Java Word文档拆分章节内容
## 一、整体流程
以下是拆分Word文档章节内容的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 读取Word文档 |
| 2 | 获取文档中的章节标题 |
| 3 | 拆分章节内容 |
| 4 | 保存拆分后的内容为新的Word文档 |
## 二、详细步骤
### 步骤1：读取Word文档
首先，需要使
1. 原理-分词算法1.1. 基于词典的分词1、最大匹配分词算法：寻找最优组合的方式是将匹配到的最长词组合在一起。其缺点是严重依赖词典，无法很好地处理分词歧义和未登录词。优点是由于这种方法简单、速度快、且分词效果基本可以满足需求，因此在工业界仍然很受欢迎。2、最短路径分词算法：将一句话中的所有词匹配出来，之后寻找从起始点到终点的最短路径作为最佳组合方式 基于Dijkstra算法求解最短路径、N-最
自然语言处理-学习笔记①1.概要2.文本预处理作用及其主要环节2.1文本处理的基本方法:2.1.1分词2.1.2词性标注2.1.3命名实体识别2.2文本张量的表示方法:2.2.1one-hot编码2.2.2word2vec2.2.3word Embedding2.3文本语料的数据分析:2.3.1标签数量分布2.3.2句子长度分布2.3.3词频统计与关键词词云2.4文本特征处理:2.4.1添加n-
本文共计1463字，预计阅读时长八分钟 NLP-基础和中文分词一、本质NLP (Natural Language Processing) 自然语言处理是一门研究计算机处理人类语言的技术二、NLP用来解决什么问题语音合成（Speech synthesis）语音识别（Speech recognition）中文分词（Chinese word segmentation）☆文本分类（Text c
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM） 不管是我们还是计算机都很难有过目不忘的记忆，当看到一篇长文时，通常只会几下长文中内句话所讲的核心，而一些不太起眼的词汇将会被忘掉。 LSTM网络就是模仿人的这个特点，在计算机处理很多文字时有侧重点的记住具有重要意义的词汇，忘记一些作用不大的词汇。 长短时记忆网络通过不断地调用同一个cell逐次处理时序信息，每阅读一个词汇xt
一、软件下载地址https://gitcode.net/techinged/share/-/raw/master/hetongtiqu/httq.zip 或者 金山文档https://kdocs.cn/l/cbzQ59PGXFMm 注：360卫士等可能误报有木马、病毒，实际并没有二、软件用途当使用固定合同模板时，使用本软件可以将所有合同文件中的要素信息（比如：甲方名称、乙方名称、项目名称等）都提取
# 解析Word文档标题和内容的Python代码示例
在日常工作和学习中，我们经常会遇到需要从Word文档中提取标题和内容的需求。本文将介绍如何使用Python解析Word文档，并拆分标题和内容的方法。我们将使用Python-docx库来实现这一功能。
## 准备工作
在运行代码之前，我们需要安装Python-docx库。可以使用以下命令来安装：
```bash
pip install p
Task3 基于机器学习的文本分类在上一章节，我们对赛题的数据进行了读取，并在末尾给出了两个小作业。如果你顺利完成了作业，那么你基本上对Python也比较熟悉了。在本章我们将使用传统机器学习算法来完成新闻分类的过程，将会结束到赛题的核心知识点。基于机器学习的文本分类在本章我们将开始使用机器学习模型来解决文本分类。机器学习发展比较广，且包括多个分支，本章侧重使用传统机器学习，从下一章开始是基于深度学
# NLP长文本分类：探索文本的奥秘
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。长文本分类作为NLP的一个关键任务，旨在将长篇文章或文档自动归类到预定义的类别中。本文将介绍长文本分类的基本方法，并展示如何使用Python代码实现这一功能。
## 长文本分类的重要性
长文本分类在多个领域都有广泛的应用，如新闻文章分类、学术论文分类、产品评
LSTM长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。长短时记忆网络的思路：原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。 把上图按照时间维度展开：
笨妞很少做文本分类，因为工作中文本分类确实不怎么用得到，唯一一个项目用到短文本分类，验证集acc和f1都到90%以上，所以在笨妞印象中文本分类应该是很简单的分类问题，都不属于NLP问题。偶然碰到DC竞赛中“达观杯”文本分类大赛，尝试了一下新闻类文本的分类。其实并没有那么简单。 数据概况“达观杯”的主题是19类新闻分类，数据包含4个字段：id（文章索引）、article（字级别文章）、wo
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2023-09-28 10:33:47
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在拿到一个大规模数据集时，我们不可能对这么多的问题进行注意打上标记（label），因为这个是非常耗时的。而且，我们还知道文本问题是一个典型的多标记问题，这个时候打上的标记很多的时候都不会特别的精确，也就是我们通常说的弱标记weak label. 这个时候我们就需要一个聚类的方法，这样可以先把所有的文本集聚类成几个簇，每个簇的标记相似性就比较大，这样以来对打上标记的工作就减轻了许多精力。
## Python NLP语义拆分实现指南
### 引言
欢迎来到本篇文章，本文将指导你如何使用Python实现NLP（自然语言处理）中的语义拆分。作为一个经验丰富的开发者，我将为你详细介绍整个实现的流程，并为每个步骤提供相应的代码和注释。让我们开始吧！
### 流程图
下面是整个实现过程的流程图，帮助你更好地理解每个步骤之间的关系和执行顺序。
```mermaid
flowchart TD
Bert大规模超长文本分类长文本分类文本摘要算法Textrank介绍句子相似度计算训练全部代码分类结果总结 长文本分类文本分类是把文本打上对应的类别标签，在互联网中的应用场景很多，如评论、弹幕等。作为比较强大的预训练模型Bert，用来做文本分类有很好的效果。本文介绍pytorch版本的Bert长文本分类,但由于Bert的输入长度有现在，最长只能输入512个字符，但长文本通常有几千或者几万个字，所
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2023-09-05 14:41:58
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1前言本篇博客主要是记录自然语言处理中的文本分类任务中常见的基础模型的使用及分析。Github上brightmart大佬已经整理出很完整的一套文本分类任务的基础模型及对应的模型代码实现。网上也有部分博客将brightmart写的模型实现步骤进行翻译整理出来了。本着尊重原创的原则，后面都列出了参考链接，在此也感谢参考链接上的作者。本文将对之前文本分类基础模型的博客和文献进行整理，此外再加上自己的一部
