A Short Text Classification Method Based on Convolutional Neural Network and Semantic Extension基于卷积神经网络和语义拓展的短文本分类算法提出问题 为了解决在短文本分类问题由于数据的稀疏性和不充分的语义特征从而导致的在短文本分类上的性能不优越问题，我们提出了基于卷积神经网络和语义扩充的短文本分类方法来解决
目录 01 背景介绍02 短文本分类划分03 深度CNN结合知识进行文本分类[1]3.1 概述3.2 整体步骤一：利用知识库概念化短文本二：模型整体结构设计3.3 实验04 主题记忆机制[4]4.1 概述4.2 模型结构设计4.3 实验05 总结01 背景介绍文本分类作为文本理解的基本任务、能够服务于大量应用（如文本
1.对于短文本分类问题,它的主要特点是词空间很大，如果用词袋模型表示，会产生高纬稀疏向量，这给运算带来麻烦2.短文本分类问题，它的 document 和 features 都很多，这也是文本分类问题共同的特点，短文本的短带来了稀疏，同时短文本也 有自己独特的特点，它有很明显的主谓宾结构，绝大多数情况下一句话就是一个document。3.通常的文本分类问题的步骤
1、常见文本相似度计算方法 常见的短文本相似度计算方法目前有很多中，但这些短文本相似度计算方法都只是提取了短文本中的浅层特征，而无法提取短文本中的深层特征。目前常见的文本相似度计算方法有： 1）简单共有词。对文本分词之后，计算两本文本中相同词的数量，然后除以更长的文本中词的数量。 2）编辑距离。简单理解就是指两个字符串之间，由一个字符串转成另一个字符串所需的最少编辑操作次数。 3）TF-I
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2024-03-08 14:14:40
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目录论文认为的问题：主要解决办法：BERT的缺陷:模型架构：基于策略的强化学习(policy-based RL):对目标函数求导模型的loss:测试阶段：结果：补充：机构为：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、微软AI、腾讯AI。论文认为的问题：认为当前输入文本的长度是固定的（bert最大为512），而且预测答案是每段文本独立进行预测，获取的文本信息只能局限于本段。故提出了Recurrent Chunk
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2024-05-27 17:13:30
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作者王仲远1.1短文本理解短文本广泛地存在于互联网的各个角落，如搜索查询、广告关键字、锚文本、标签、网页标题、在线问题、微博等，都属于短文本。一般而言，短文本字数少，没有足够的信息量来进行统计推断，因此机器很难在有限的语境中进行准确的语义理解。此外，由于短文本常常不遵循语法，自然语言处理技术如词性标注和句法解析等，难以直接应用于短文本分析。正是由于这些特性，使得让机器正确理解短文本十分困难。然而，
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2024-08-21 12:56:54
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公众号关注 “ML_NLP”设为 “星标”，重磅干货，第一时间送达！机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者 刘聪NLP学校 | NLP算法工程师知乎专栏 | 自然语言处理相关论文短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位。例如：在问答系
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2022-12-18 16:41:32
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Clementine提供了简单有效的获取不同数据源的方法，数据源选项板不仅包括那些可以通过ODBC数据源与关系数据库系统进行数据连接的节点，还包括用于输入各种普通文件的节点。同时用户还可以使用用户输入节点来产生数据。“数据源”选项板如下图所示。 数据源选项板包含以下节点。◆数据库:用于通过ODBC导入数据。◆变项文件:用于无限制字段的ASCII数据。◆固定文件: 用于固定字段的ASCI
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2024-03-19 14:34:16
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机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者刘聪NLP学校|NLP算法工程师知乎专栏|自然语言处理相关论文短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位。例如：在问答系统任务（问答机器人）中，我们往往会人为地配置一些常用并且描述清晰的问题及其对应的回答，我们将这些配
原创
2020-11-21 15:52:48
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短文本关键短语/关键词提取背景：短文本具有内容简短、表达灵活、主题风格各异等特点，从中提取关键短语具有挑战性1 类目 标签 关键短语 关键词的区别类目(category) 是预先定义好的，具有树形的层次结构，抽象的概括某类事物，强调共性，往往具有排他性。标签tag 粒度比类目更加细，用于刻画一小批群体的特征，不一定有层次结构，一条内容往往可以有多个标签。 关键词(keyword)更侧重
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2024-04-21 22:10:13
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文本匹配模型汇总1 DSSMDSSM是2013年提出来的模型主要应用场景为query与doc的匹配，在这之前，用的更多的还是一些传统的机器学习算法，例如LSA，BM25等。DSSM也算是深度学习在文本匹配领域中的一个先驱者，接下来我们会先从其结构开始讲起，并简单介绍下其变体。1.1 模型 Term Vector是文本转向量后的值，论文中作者采用的是bag-of-words即词袋模型。然后是Word
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2023-12-24 10:07:57
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论文中提到的预训练数据均为，relevant positive Query-Doc 对：训练的目标为最大化当前Postive Query-Doc的Softmax条件概率：论文中提到，softxmax分母中的
为所有可能的文档集合，这样的话候选文档集合非常大，所以论文中做了近似，「训练时使用当前batch中文档这个子集来代替全集」
，这种方法称为Sample Softmax。
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2024-01-18 15:40:04
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在access中设置主键，指的是把某个数据表的某个字段设置为关键字段！下面我们先大体来了解主键是何概念！所谓的主键，其实并非大家想象中的那么神秘，主键其实也是一个字段而已，只不过，该字段中的任何数据，都是唯一的，没有任何两个数据相同，这就好比我们的身份证号码一样，没有任何两个人的身份证号码相同。具有唯一性的字段可设置为主键，换句话说，如果想让某个字段的数据不重复，那么，就可以将其设置为主键。主键的
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2023-09-02 11:43:46
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一、什么是情感分析：情感分析（SA）又称为倾向性分析和意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，其中情感分析还可以细分为情感极性（倾向）分析，情感程度分析，主客观分析等。情感极性分析的目的是对文本进行褒义、贬义、中性的进行判断。情感程度分析主要是对同一情感极性中再进行划分或者细分，以描述该极性的强度。例如“喜爱”和“敬爱”都是褒义词，但是“敬爱”相对来说褒义的程度更
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2016-10-12 21:09:00
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文章目录前言经典方法WMD词移距离BM25深度文本匹配DSSMMatchPyramidESIMBiMPMDIINDRCN模型对比论文阅读Reference 前言 对于检索式对话系统最基本的步骤就是召回(retrieval) 匹配(matching) 排序(reranking)。匹配的得分直接决定最后
原创
2022-03-08 10:23:30
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Hi，朋友们晚上好~，周末躺了两天，今天把欠下的给补上~简单介绍下短文本匹配任务，就是两个句子送入模型，然后做一个二分类，判断两个句子是否相识。短文本匹配在很多场景都会使用到，例如问答、信息检索等系统中都会用到，但是由于短文本可能缺乏一些关键元素信息，所以模型可能不是很好的能理解短文本的语义信息，很容易想到的一个办法就是能不能对短文本做一个信息补充，比如增加一些上下文信息之类的，今天主要是给大家介
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2024-07-16 11:54:25
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1.在“文件”菜单上，单击“打开”。2.单击“打开”对话框左侧的快捷方式，或者在“查找范围”框中，单击包含要打开的 Microsoft Access 数据库的驱动器或文件夹。3.在文件夹列表中双击相应的文件夹，直到打开包含所需数据库的文件夹。如果找不到想要打开的数据库，请单击“打开”对话框中的“工具”，再单击“搜索”。在“搜索”对话框中，输入其他搜索条件。请执行下列操作之一：双击数据库若要在多用户
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2023-06-27 23:02:35
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# NLP短文本主题抽取的科普介绍
在自然语言处理（NLP）领域，短文本主题抽取是一个重要的研究方向。随着社交媒体、评论系统和在线论坛的普及，人们在互联网上留下了大量短文本。这些短文本虽然简短，但却饱含丰富的语义信息。主题抽取技术能够帮助我们从中提炼出关键信息，提取出潜在主题，从而更好地理解和分析文本内容。
## 什么是主题抽取？
主题抽取是指从文本中自动识别并提取出主要主题或话题的过程。与
# 如何将Python DataFrame中的长文本改成短文本
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到需要处理DataFrame中的文本数据的情况。在这篇文章中，我将教你如何将Python DataFrame中的长文本改成短文本，帮助你更好地处理和分析数据。
## 流程图
下面是整个过程的流程图，让你更直观地了解每个步骤：
```mermaid
erDiagram
确定数据源 -
原创
2024-05-07 03:37:57
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# 短文本信息纠错的实现
## 一、概述
短文本信息纠错是自然语言处理中的一个重要任务，旨在识别文本中的拼写错误并进行及时的纠正。Python 提供了多种工具和库，可以帮助我们实现这一目标。在本文中，我们将提供一个详细的流程和相关代码，帮助你理解并实现这一功能。
## 二、流程概述
我们可以将短文本信息纠错的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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