需求分析需求分析的任务不是具体地解决问题，而是要准确地确定目标系统必须做什么。用户了解他们所面对的问题，知道必须做什么，但通常不能完整准确地表达出他们的要求，也不知道计算机软件可以解决他们的哪些问题；软件开发人员知道软件可以做什么，但并不完全清楚特定用户的具体需求。系统分析员在需求分析阶段必须和用户充分交流，密切配合，以便得出一个能够真实反应用户要求的“需求分析模型”或“软件需求说明书”，这个模型
转载
2024-02-02 12:08:42
102阅读
NLP是如何工作的：把自然语言(尽可能)结构化1)计算机非常擅长使用结构化数据，例如电子表格和数据库表。世界上很多信息是非结构化的——例如英语或其他人类语言中的原始文本。2)阅读和理解英语的过程是非常复杂的，这个过程甚至没有包括考虑到英语有时并不遵循逻辑和一致的规则。在机器学习中做任何复杂的事情通常意味着需要建立一条流水线 (pipeline)。这个想法是把你的问题分解成非常小的部分，然后用机器学
转载
2023-12-14 07:33:19
177阅读
目前数据结构有哪些？结构化数据，如：关系型数据半结构化数据，如：XML数据非结构化数据，如：Word、PDF、文本、日志能胜任这样挑战的技术除了大数据，就是NLP，NLP的应用场景：词法分析：分词、词性标注、实体识别
词向量表示：语义挖掘、词义相似度
文本相似度：计算两个短文本之间的语义相似度，实现推荐和排序
依存句法分析：自动分析文本中的依存句法结构信息
`DNN`语言模型：判断一句话是否符合语
转载
2023-10-05 15:05:48
57阅读
在现代信息技术中，自然语言处理（NLP）被广泛应用于各种场景，例如文本分类、情感分析和信息抽取。其中“nlp结构化文本”技术的提出，使得我们能够将非结构化文本转化为可分析的数据形式，从而提升数据处理的效率和准确性。
### 适用场景分析
在NLP的实际应用中，将文本结构化的需求尤为迫切，比如需要进行数据挖掘、报表生成和自动化问答等任务。以下展示了适用场景的匹配度：
```mermaid
qu
不少内容在读 paper 时，已经深入了解过，这里就简单带过了，感兴趣的建议精读原书和参考文献吧。很多 NLP 任务设计结构化输出，即输出并非类标签或者类标签的概率，而是诸如序列、树、图等结构化的对象。经典任务有序列标注（pos）、序列分割（chunking、NER）、句法分析、MT 等。本文将介绍 NN 在结构化输出任务上的应用。结构化预测最直接的解决思路就是，基于搜索。基于搜索的结构化预测，可
转载
2024-01-30 00:34:51
103阅读
CODOSYS之结构化文本（ST）—— 初级篇（一）前言感谢垂阅结构前言文章目的 感谢垂阅感谢垂阅鄙人关于CODOSYS之结构化文本（ST）的见解，文章中有什么问题尽请指教，本人将不甚感激。希望大家积极在评论区留言，同时觉得小编呕心沥血也可给小编点赞加油。结构本系列将分三大系列 （1）、初级篇：主要介绍CODOSYS之结构化文本（ST）基础知识，如：变量、关键字、方法、运算等基本编程知识。 （2
信息抽取之文本结构化浅谈如何快速制作一个专业领域的文本结构化工具，可用于非规则自然文本的关键信息快速抽取前言—电子病历文本结构化电子病历的文本结构化是指我们从电子病历的自然语言文本中提取出关键内容，如从患者某个影像检查中提取出来 “肿瘤大小”、“肿瘤位置”、“转移部位”等信息，并将其可视化出来。 该任务属于信息抽取（Information extraction）的范畴，主要使用的技术是实体识别和实
转载
2024-02-07 17:45:53
109阅读
自然语言的特性为什么计算机难以理解人类的自然语言呢？主要是下面6个特性：词汇量 在自然语言中含有很丰富的词汇，而编程语言中能使用的关键字数量是有限的结构化 自然语言是非结构化的，而编程语言是结构化的，例如类和成员。自然语言是线性字符串，要分析它，需要用到分词、命名实体识别、指代消解和关系抽取等。歧义性 我们说话含有大量的歧义，要根据上下文语境来判断。中文就更加多歧义了。容错性 即使是多次校对的文稿
转载
2023-12-27 17:14:33
117阅读
目录前言一、数据加载1.加载包2.读取数据二、数据观察 (EDA)1.整体情况1.1 数值型特征基本统计量 1.2 非数值型特征基本统计量2.生存率 Y 的信息2.1 生存率与特征关系2.2 Pclass 与生存率的关系2.3 Sex 与生存率的关系2.4 数值型两两线性相关性三、特征工程1.Pclass 特征2.Name 特征2.1 将类别少的称谓替换成 other2.2 转换成 on
转载
2023-11-21 15:21:44
152阅读
01 背景与动机随着预训练模型在NLP领域各大任务大放异彩，一系列研究都致力于将外部知识融入大规模预训练模型，比如ERNIE[1]和KnowBERT[2]，然而这些模型的局限性可以总结为以下三个方面：（1）entity embedding都是通过一些knowledge embedding（KE） models，比如用TransE[3]，预先提前训练好的。因此模型并不是一个真正的同步训练知识表征和语
在当今大数据的时代，NLP（自然语言处理）技术正变得日益重要。文本结构化问题主要涉及如何将非结构化文本数据转化为结构化信息。这一过程在信息提取、数据分析和知识图谱等领域具备广泛的应用。本博文将详细记录NLP技术在文本结构化过程中的各个环节，通过具体实例和数据展示，以便更好地理解这一技术的实现和应用。
## 协议背景
首先，我们需要了解NLP技术在文本结构化中的协议背景。NLP技术的发展可追溯到
# 实现医学文本结构化NLP的步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[获取医学文本数据] --> B[数据清洗]
B --> C[分词]
C --> D[实体识别]
D --> E[关系抽取]
E --> F[数据存储]
```
## 1. 获取医学文本数据
首先，我们需要获取医学文本数据，可以通过爬虫从医学网站或者医学数据库中获取。获取
原创
2023-11-28 11:30:20
196阅读
1 基本概念 结构模式识别： 以结构基元为基础，利用模式的结构信息完成分类的过程，称为结构模式识别。 基元： 构成模式结构信息的基本单元，本身不包含有意义的结构信息。 结构特征的表达： （1）串表达：是把任意结构，用基元彼此连接形成一个序列进行描述。一维的； （2）图表达：把模式的结构看成基元之间的相互连接，基元作为节点，基元与基元之间的链接作为边，模式结构就可以用一个图来表达。
转载
2023-11-09 14:59:41
168阅读
## 将文本转化为结构化数据的NLP方法
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个领域，旨在赋予计算机理解、分析和生成人类语言的能力。在许多应用场景中，我们需要将非结构化的文本数据转化为容易处理的结构化数据。本文将探讨这一过程，并通过代码示例帮助理解。
### 什么是结构化数据？
结构化数据是指可以用表格或数据库形式表示的数据，常常具有明确的行和列。例如，社交媒体评论、用户反馈或
我作为从一名懵懂的实习生转变为工程师的工作经历中，伴随着技术经验的成长，也逐渐意识到了编写文档是知识和经验传递给其他人的最有效方式。通过文档，可以分享我的技术知识和最佳实践，使其他人更好地理解我的工作。在这里，给大家浅谈一下作为技术研发如何写好技术文档? 目录什么是结构化写作？为什么要结构化写作？如何进行结构化写作？1. 搭建文档框架2. 填充必要信息3. 巧用结构化呈现文档内容总结 什么是结构化
转载
2024-01-29 05:44:08
86阅读
在自然语言处理（NLP）的领域，结构化标签问题是一个颇具挑战性的课题。这个问题的核心在于如何将非结构化文本转换为结构化信息，以便于后续的数据处理和分析。尤其在面对大量文本数据时，准确、高效地提取关键信息显得尤为重要。在这篇博文中，我们将详细探讨如何解决结构化标签 NLP 问题，带您深入了解整个过程。
> **用户原始反馈:** “我们在分析客户反馈时，无法从自由文本中提取出标准化的信息。希望能找
# NLP 文档结构化
在自然语言处理（NLP）领域，文档结构化是将非结构化文本数据转化为结构化数据的过程，使得后续的数据分析、检索和挖掘变得更加高效。本文将介绍文档结构化的基本概念，并通过代码示例进行展示。
## 什么是文档结构化？
文档结构化是将文本数据按照预先定义的格式进行组织和标记，以便更好地进行存储、搜索与处理。例如，将一篇新闻文章中的标题、时间、作者和内容等信息提取出来并以表格的
原创
2024-10-16 03:10:27
171阅读
语言模型，本质上就是在回答“这个句子是否合理”的问题。下面，将简单介绍两类语言模型，统计语言模型、神经网络语言模型。1. 统计语言模型统计语言模型，以n-gram语言模型为代表，是离散的计算模型，根据n个词(有序的)在语料库中共现的频次计算概率，最终可以得到句子出现的概率(句子的合理性)。n-gram模型，大致可以理解为，我们有一个很长的句子序列，所有的概率计算都要依靠滑窗实现，n就是滑窗的大小，
转载
2023-07-31 23:14:34
108阅读
【总结】数据举例特点优点缺点使用场景结构化数据Excel，mysql二维形式的数据方便查询和修改不易扩展字段特征较固定半结构化数据XML，JSON，html包含元数据信息扩展性很好 易于归档非结构化数据word,txt,img,video不规范的数据格式多样 大量存储与共享 一、结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是
转载
2023-10-23 23:49:45
151阅读
# 前言 自然语言处理任务中，有很重要的一块，就是分析语言的结构。语言的结构，一般可以有两种视角： 1. 组成关系（Constituency） 句法结构分析（syntactic structure parsing），又称短语结构分析（phrase structure parsing），也叫成分句
转载
2023-10-12 13:07:33
174阅读
