段落调整和修饰是计算机一级WPS Office考试中的必考内容，如何能够快速的调整出整齐又美观的段落结构呢?在WPS Office 2012中这个问题可以轻松解决。WPS Office 2012中有一个可视化的调节按钮─段落布局，俗称“文字八爪鱼”，有了它，只要拖放鼠标就可以轻松地完成这些工作，让文档变得更为漂亮和专业，这真是一个神奇的按钮。一、准备使用“文字八爪鱼”如图1所示，当我们在WPS O
在上一节《Tokenization - NLP（1）》的学习中，我们主要学习了如何将一串字符串分割成单独的字符，并且形成一个词汇集（vocabulary），之后我们将形成的词汇集合转换成计算机可以处理的数字信息，以方便我们做进一步文本分析。这篇博客的主题还是我们如何将文本转成成更有用的成分，让我们能从文本当中提取到更多的信息以便作为特征输入到模型中训练，首先会介绍一下N-grams算法，之后会提到
TextCNNTextCNN模型的结构比较简单，由输入表征 --> 卷积层 --> 最大池化 --> 全连接层 --> 输出softmax组成我们从某电商网站中拿到了50000条评论数据，这些数据中好评和差评数据各占25000条，其中的一条好评数据是“质量好，做工也不错，而且尺码标准。”。拿到这些数据后，我们进行的第一步处理是数据预处理过程，即对这50000条数据中的每一条
NLP 找出段落是一个非常有趣的应用，尤其是在文本分析和信息提取领域。通过自然语言处理，我们可以高效地识别出段落之间的关系及其核心信息。本博文将详细记录如何通过多个步骤来解决“NLP 找出段落”的问题，确保逻辑清晰且内容全面。
### 协议背景
在现代文本处理过程中，分段不仅仅是为了提高可读性，更是信息提取的关键步骤。为了更好地理解段落之间的关系，我们可以用四象限图来展示不同类型段落的分布情况
# NLP段落分割的科普文章
在自然语言处理（NLP）领域，段落分割是文本处理的一个重要步骤，它有助于提高文本分析、机器翻译和信息检索等任务的效果。段落分割指的是将长文本拆分成较小的段落，以便于理解和后续处理。本文将介绍段落分割的基本概念、常用方法及应用，并给出相应的代码示例。
## 段落分割的基本概念
段落通常由多个句子组成，表示文本中的一个完整思想或主题。在机器学习和深度学习的助手下，我
# NLP段落提取实现指南
## 1. 简介
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中，段落提取是指从一篇文本中提取出具有独立意义的段落。这在文本摘要、问答系统等应用中非常常见。本篇文章将指导你如何使用代码实现NLP段落提取。
## 2. 实现流程
下面是实现NLP段落提取的整个流程，我们将使用Python编程语言和一些常用的NLP工具库。
```
原创
2023-11-15 07:49:51
271阅读
自然语言处理(NLP) 自然语言处理，简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。 自然语言处理有两大核心任务：自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG)。词干提取(Stemming)是去除单词的前后缀得到词根的过程。词形还原(Lemmatisation)是将单词的复杂形态转变成最基础的形态。分词(Tokenization) 分词是自然语言处理的基础任务，将句子、段落分解为字
转载
2023-07-31 23:13:36
0阅读
划分段落的方法分段，是指理清作者为了表达中心思想而把有关内容按一定的方式组合在一起的各个部分，即逻辑段落，又叫意义段落。分段没有绝对的标准，但却有一个基本的要求：能够体现作者行文的思路，能展现课文题旨的脉络。这个“思路”和“脉络”，就是作者写作时构思顺序和写作步骤，同学们在学习课文时，如何才能正确地把握作者的构思顺序和写作步骤呢？怎样才能比较准确地划清段落呢？首先要掌握分段的步骤，其次要选择正确的
转载
2024-01-12 15:04:22
141阅读
# Python合并段落
在Python中，我们经常需要处理文本数据，其中一个常见的任务就是合并多个段落为一个段落。合并段落可以帮助我们更好地处理文本数据，使其更易于分析和处理。本文将介绍如何使用Python来合并段落，并提供代码示例帮助读者更好地理解这个过程。
## 合并段落的方法
在Python中，有多种方法可以用来合并段落，下面我们介绍其中两种常用的方法：使用字符串拼接和使用join方
原创
2024-06-22 04:23:56
120阅读
在文本处理和数据清洗阶段，对字符串或者字符型变量进行分割、提取或者合并虽然谈不上什么高频需求，但是往往也对很重要的。接下来跟大家大致盘点一下在R语言与Pyhton中，常用的字符串分割与合并的函数。R语言：字符串向量：针对向量：strsplit #针对字符串向量(拆分)str_split #针对字符串向量(拆分)stringr包内函数paste #针对向量合并针对数据框：unite #合并数据框中的
文章目录项目简介任务简介：BiLSTM-CRF模型发射分数Emission score转移分数Transition score路径分数Path score预测BiLSTM-CRF代码（略） 项目简介知识图谱、信息抽取以及规则系统 基于机器学习的信息抽取系统 基于深度学习的信息抽取系统（本节内容） 信息抽取最新研究与展望 信息抽取实战经验与面试准备任务简介：学习使用bilstm-crf解决ner问
转载
2024-02-02 19:44:25
0阅读
命名实体识别NER命名实体识别是识别句子中需要的实体， 标注工具使用brat 标注方式是BIO 训练框架选用paddleNLP训练算法使用ernie ERINE（Enhanced Representation through Knowledge Integration）是百度发布的一个预训练模型。它将BERT中单词级别的MASK拓展成三种级别的Knowledge Masking，从而让模型学习到更
转载
2023-08-05 11:02:28
123阅读
昨天电话面试问到了这两个问题，感觉回答的不是很好，来此总结一下：1.Word2Vec 怎么将得到的词向量变成句子向量1）平均词向量：平均词向量就是将句子中所有词的word embedding相加取平均，得到的向量就当做最终的sentence embedding。这种方法的缺点是认为句子中的所有词对于表达句子含义同样重要。2）TF-IDF加权平均词向量：TFIDF加权平均词向量就是对每个词按照 TF
自然语言处理从零到入门 分词 – Tokenization一、什么是分词？二、为什么要分词？三、中英文分词的3个典型区别四、中文分词的3大难点五、3种典型的分词方法六、分词工具总结参考 分词是 NLP 的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。 本文将介绍分词的原因，中英文分词的3个区别，中文分词的3大难点，分词的3种典型方法。最后将介绍中文分词和英文分词常用的工具。 一、
作者：来源于读者投稿一文搞定pandas的数据合并在实际处理数据业务需求中，我们经常会遇到这样的需求：将多个表连接起来再进行数据的处理和分析，类似SQL中的连接查询功能。pandas中也提供了几种方法来实现这个功能，表现最突出、使用最为广泛的方法是merge。本文中将下面????四种方法及参数通过实际案例来进行具体讲解。mergeappendjoinconcat文章目录导入库做数据分析的时候这两个
转载
2023-08-25 23:39:26
72阅读
# Python合并指定段落实现教程
## 介绍
在Python中，我们可以使用一些库来实现合并指定段落的功能。在本教程中，我将向你展示如何使用Python来合并指定段落。
## 整体流程
首先，让我们看一下整个实现的流程，我们可以使用一个简单的表格来展示：
```mermaid
erDiagram
确定要合并的段落 --> 下载段落内容 --> 合并段落内容 --> 保存合并后的内
原创
2024-07-01 03:13:33
70阅读
# 如何实现NLP中的篇章、段落、句子层级分析
在自然语言处理（NLP）中，篇章、段落和句子的层级结构是文本分析的基础。理解这些层级能够帮助我们进行更深入的文本理解、情感分析和主题检测等应用。本文将给您详细介绍实现这一层级分析的步骤以及相应的代码示例。
## 工作流程
我们可以将实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# NLP 中文段落拆分指南
作为一名刚入行的小白，进行自然语言处理（NLP）相关的任务可能会让你感到困惑。今天，我们将针对“中文段落拆分”这一任务进行讲解。从流程、步骤到具体代码，你将逐步了解如何实现这一功能。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们可以将任务分为几个主要步骤，以下是完成中文段落拆分的流程表：
| 步骤 | 任务描述 |
| --
在Assignment写作中，段落分析是非常重要的一环。以下是Assignment写作的段落分析的一些要点： 主题句：每个段落都应该有一个主题句，这是这个段落的核心思想。主题句应该清晰明确，并直接与Assignment的中心论点相关。 支持句：在主题句后面，应该有一些支持句，用来证明或者解释主题句。这些支持句应该在内容上与主题句相关，并且要合理、充分地支持主题句。 举例
转载
2023-11-28 07:12:17
12阅读
距离上篇文章又一个月了。。。时光飞逝。。。再次立下一周一篇的flag最近读了一篇专栏文章BERT时代与后时代的NLP，收获颇丰。算是作者的同行，最近也在做类似的东西，但是作者都给总结了起来，让我又重新串了一遍那些思想，查漏补缺。另外最近没怎么追踪前沿，看到作者又列举了两篇我一直关注的transformer系文章，赶紧打出来看了，顺便写篇文章记录下收获。1. MASS模型MASS的主要贡献是提出一种
转载
2024-06-17 13:06:44
34阅读
