物体检测作为最基础的视觉任务之一， 一直受到学术界与工业界的广泛关注。自深度学习兴起以来，数据驱动成为了主流。而检测作为实例级别的任务，需要标注员为每个感兴趣的实例标注框与类别，这导致标注员需要较长时间来精细地调整框的边界，使得检测数据标注成本变得较高。近些年随着检测模型结构与训练流程越来越成熟，大家开始越来越关注如何低成本地获得检测数据。我们在 CVPR2022 上提出了 Group
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2024-01-12 14:48:22
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随着技术的进步，人工智能技术作为”新基建”提速的重要一环，应用场景已经日趋广泛，比如在传媒领域的智能机器人写作、各类APP的个性化内容推荐以及准确度接近人类的实时翻译工具等。各行业越来越多的应用案例证明，利用AI技术来提高企业的业务效率，是智能经济时代企业降本增效、提升核心竞争力的必备“秘籍”。EasyDL是基于飞桨深度学习平台推出的面向企业打造的零门槛AI开发平台。EasyDL发布以来，在工业、
工具链接：Curve-Text-Detector/data at master · Yuliang-Liu/Curve-Text-Detector · GitHub目录前言一、工具介绍1.标注格式2.工具使用二、标注步骤1.数据准备2.数据标注3.数据集label可视化总结前言本次介绍的标注方式和标注工具均为2017年华南理工大学刘禹良提出的弯曲文本标注方式和工具（原文链接：https://arx
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2024-06-07 13:39:02
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一、数据标注的作用数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。人工智能算法是数据驱动型算法，也就是说，如果想实现人工智能，首先需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机，让计算机学习到这种识别能力。数据标注的过程是通过人工贴标的方式，为机器提供学习的样本。数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。数据标注包含文本数据标注、
# NLP 文本数据分类
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，它使机器能够理解和处理人类语言。在NLP中，文本数据分类是一项关键任务，其目的是将文本数据划分为不同的类别。这种技术在垃圾邮件检测、情感分析和主题分类等多个领域都有着广泛的应用。
## 基本概念
文本分类是指将给定的文本分配到一个或多个类别中。这个过程通常包括以下几个步骤：
1. **数据预处理**：
原创
2024-10-14 05:55:52
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# NLP 文本数据提取：从文本到信息的旅程
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在这个过程中，文本数据提取是一个关键步骤，它帮助我们从大量文本中提取出有价值的信息。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用NLP技术从文本中提取数据。
## 文本数据提取流程
在开始之前，我们先了解一下文本数据提取的基本流程。这个过程可以用下面的流程图来表示：
原创
2024-07-25 07:51:22
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# 深入了解 NLP 文本标注
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中一个备受关注的研究方向，它涉及到理解、解释和生成人类语言的能力。在 NLP 中，文本标注是一个很重要的任务，它可以帮助我们识别文本中的各种元素，如词性、命名实体、句法结构等。本文将带你深入了解 NLP 文本标注的原理和实现。
## 文本标注的原理
文本标注是指将文本
原创
2024-03-29 05:48:55
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# NLP 文本数据转化
随着自然语言处理（NLP）的迅猛发展，文本数据转化成为了一个重要的研究方向。文本数据转化主要指的是将原始文本数据转换为机器可以理解的形式，常见的变换方式包括文本清洗、词向量化、特征提取等。本文将探讨文本数据转化的主要步骤，并以代码示例加以说明。
## 流程概述
文本数据转化的流程大致可以分为以下几个步骤：
1. **文本清洗**：去除无用的符号和多余的空格。
2.
原创
2024-10-07 04:27:24
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# 如何实现NLP文本标注
## 一、流程概述
为了实现NLP文本标注，我们可以采取以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备：准备需要标注的文本数据 |
| 2 | 模型选择：选择适合的NLP标注模型 |
| 3 | 数据预处理：对文本数据进行处理，使其适合输入模型 |
| 4 | 模型训练：使用标注好的数据训练模型 |
| 5 | 模型测试：
原创
2024-03-23 05:29:57
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标注和注记都是地图上的文本信息，属于描述性文本，用于解释地图，但标注与注记之前有有所不同。。在ArcGIS中，可直接在图层数据中设置标注。 注记用来描述特定要素或向地图添加常规的信息（比如各省的名称显示等），又分为地理数据库注记与地图文档注记。与标注不同的是，每条注记都存储自身的位置，文本字符串以及显示属性，也因此可以
文本分类的14种算法（3）：部分常用文本分类算法k临近算法所谓临近，就是指对于测试样本，找出训练集中与他最相似的一个样本，并将该样本的结果当作测试样本的结果输出。k临近算法利用“距离”的概念来描述样例间的相似程度：对于文本的特征向量（x1,x2,…,xn），把他当作一个n维的点，其与另一个文本（y1,y2,…,yn）的距离根号下(∑(xi-yi)^2)即两文本的相似程度。 可见k临近算法的计算量主
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2024-01-27 11:08:21
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NLP标注工具-YEDDA作者JieYang，新加坡科技设计大学SUTDYEDDA:ALightweightCollaborativeTextSpanAnnotationTool.CodeforACL2018BestDemoPaperNomination.基于python的tkinker的桌面应用仅支持Python3目前仅仅支持实体标注,未来将加入更多功能内容制作过程昨天看到一款python文本标
原创
2021-01-02 21:29:56
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# Python文本数据标注平台的实现流程
## 1. 准备工作
在开始实现Python文本数据标注平台之前，我们需要先准备好开发环境和所需的库。以下是准备工作的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Python解释器。你可以从官方网站（ |
| 2 | 安装所需的第三方库。对于文本数据标注平台，我们可以使用Flask作为Web框架，以及其他一些常用的库，
原创
2023-08-02 12:18:45
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Transformer是seq2seq的模型，也就是数据有顺序，输出的是序列。 本文主要结合代码理解Transformer。1.Tokenization标记化的演变 – NLP 中的字节对编码自然语言处理的主要组成部分NLP系统有三个主要组件，可以帮助机器理解自然语言：标记化嵌入模型架构在这节中我们主要关注标记化。标记文本有三种不同的方法，一般为了使深度学习模型从文本中学习，需要两个过程
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2023-09-18 05:02:01
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一、项目进展 项目功能完成了追加规范地域，行政区划代码两字段，完成了关键字的提取，行业分类。还有行业代码没有对应以及数据展示没有完成。 二、追加规范地域，行政区划代码两字段 1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding: utf-8 -*-
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5 import urllib.request, urllib.parse,
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2024-06-05 20:46:25
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MyBatis delete 标签用于定义 delete 语句，执行删除操作。当 MyBatis 执行完一条更新语句后，会返回一个整数，表示受影响的数据库记录的行数。下面我们通过一个示例演示 delete 标签的用法。1. 在 WebsiteMapper.xml 中使用 delete 标签添加一条 delete 语句，代码如下。<delete id="deleteWebsite" param
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2024-02-24 09:24:00
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简介 序列标注（Sequence Tagging）是一个比较简单的NLP任务，但也可以称作是最基础的任务。序列标注的涵盖范围是非常广泛的，可用于解决一系列对字符进行分类的问题，如分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取等等。有很多开源的中文分词工具，jieba、pkuseg、pyhanlp... 序列标注一般可以分为两类：1、原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被
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2023-07-19 13:04:28
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谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型，再分别在不同的下游任务上微调，这样的模型在不同的任务均得到了目前为止最好的结果，并且有一些结果相比此前的最佳成绩得到了幅度不小的提升。但是如此好的效果并不是随便突然的一个凭空出现的想法导致的，而是作者结合NLP最近几年表现优异的模型的结果
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2023-12-29 23:39:51
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作者 | Matt Przyby除文本数据总结参考引用介绍数据在大多数情况下都是杂乱无章、杂乱无章、难以处理的...
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2022-08-08 11:42:41
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作者 | Matt Przybyla 编译 | VK 来源 | Towards Data Science目录介绍清除文本数据总结
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2022-08-09 21:32:31
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