之前写了一个贝叶斯分类的问题，这次使用LR实现一个分类问题（调库实现），首先就是收集数据，这次使用的是一个某简书大佬的一个小项目的数据集（也可以自己收集一个数据集，进行分类）步骤如下：数据预处理（此过程可以代码实现，也可以自己提前手动处理好，本次使用的数据集格式都和无效数据、乱码数据都清理掉了）->将数据拆分为训练集、测试集、预测集->将数据生成词频字典->提取特征，将文本特征进
引言自然语言处理NLP（nature language processing），顾名思义，就是使用计算机对语言文字进行处理的相关技术以及应用。在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中、英文文本挖掘的常用的NLP的文本预处技术做一个总结。文章内容主要按下图流程讲解： 1.中英文文本预处理的特点中英文的文本预处理大
一 序 本文属于贪心NLP学习笔记系列。本章开始学习非常重要的逻辑回归。二 逻辑回归2.1常用场景 逻辑回归非常广泛在分类场景。·贷款违约情况（会违约/不会违约） ·广告点击问题（会点击/不会点击） ·商品推荐（会购买/不会购买） ·情感分析（正面/负面） ·疾病诊断（阳性/阴性） ·还有其他很多分类问题……此外这个算法可以用来做baseline，很好，
在前面第四讲“逻辑为基、数企赋能（NO.4）—逻辑思维方式、方法与种类”中，讲到了逻辑思维的层次：点—>线—>面（二维）—>体/多维—>系统思维。在本讲中，我们来讲解各层次的思维水平及其特征。1、点状思维 单点思考，不会关联思考；其思路可能来自他人指点、传统惯性思维、直
https://wiki.mbalib.com/wiki/NLP%E6%80%9D%E7%BB%B4%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%B1%82%E6%AC%A1
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2022-06-05 00:39:05
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NLP入门学习1——分词和词性标注0.简介1.概念和工具1.1 词性标注1.2 NLTK1.3 jieba1.4 LAC2.代码实现2.1 分词2.1.1 使用nltk进行分词：2.1.2 使用jieba进行分词2.1.3 使用LAC进行分词2.2 词性标注2.2.1 使用nltk工具实现词性标注2.2.2 使用LAC工具实现词性标注3.遇到的问题及解决3.1 Resource punkt no
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2023-08-08 09:32:52
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深度学习第二十章 NLP概述一、自然语言处理基本概念1. 什么是NLP？NLP是Natural Language Processing（自然语言处理）简写，NLP常见定义有：
定义一：自然语言处理是计算机科学与语言中关于计算机与人类语言转换的领域。 – 中文维基百科定义二：自然语言处理是人工智能领域中一个重要的方向。它研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法。 – 百度百
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2023-08-21 09:48:48
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本文介绍命题逻辑(很少部分人叫它作零阶逻辑). 、一阶逻辑和二阶逻辑。这些形式推理的逻辑系统表达与推理能力依次增强。 文章目录命题逻辑命题命题逻辑一阶逻辑二阶逻辑其他逻辑系统模糊逻辑 命题逻辑命题逻辑：propositionnal logic命题命题有真假，所以能称得上是命题的句子有一定的特点，比如不是一个问句，肯定是一个陈述句，进一步，即使是陈述句，也未必是命题。即命题是具有真假值的陈述句。一般
逻辑回归（Logistic Regression）仍然属于线性分类，是一种分类算法，用于解决二分类问题，估计某种事物的可能性，比如判定一封邮件是否为垃圾邮件；判定用户点击某广告的可能性；判定病人患某种疾病的可能性。由于是线性模型，预测时计算简单、预测速度非常快，当数据规模巨大时，相比SVM神经网络等非线性的模型具有特别的优势。 逻辑函数（Logistics function） 上部分
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2023-08-13 19:25:35
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# NLP 逻辑关系标注的科普介绍
自然语言处理（NLP）是计算机科学和语言学的交叉学科，旨在让计算机理解和生成人类语言。逻辑关系标注（Relation Annotation）是NLP中的一个重要任务，它不仅涉及对文本的理解，还涉及到语义层次的分析。本文将介绍逻辑关系标注的概念、应用、以及如何用Python实现基本的逻辑关系标注。
## 逻辑关系标注概述
逻辑关系标注是指对文本中不同实体之间
NLP（（Neuro-linguistic programming））逻辑层次模型，是神经语言程序学，其起源是通过研究卓越人士成功的原因，把结果化成技巧程序，从而使其它人也可以成为卓越人士。由理查德·班德勒 (Richard Bandler) 和约翰·格林德 (John Grinder)在1976年创造发展。-【层次】是NLP中的一个核心概念，它把对一件事情的理解从低到高分为六个层次，
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2023-08-03 23:41:56
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假言命题
逻辑判断考点考点一：形式逻辑考点二：分析推理考点三：论证逻辑 考点一：形式逻辑（思维的形式化，不关注意思，只关注形式）辨识： 看题干 -> 明显逻辑词。 看提问 -> 必真，必假，真假不定。 什么是命题：是一种判断命题的类型： ①假言命题 ②联言命题 ③选言命题 ④直言命题 ⑤模态命题
目录一. IoU介绍二. 计算思路2.1 相交的情况2.2 不相交情况三. 代码 一. IoU介绍IoU，即 intersection over Union，就是两个矩形框的交集面积与他们并集面积的比值。（其实也不一定是矩形框，这里以矩形框进行说明）IoU也是一种算法性能的指标，例如在语义分割时就会用IoU来衡量分割效果的好坏。举例说明，如下图所示:已知：左边的矩形框假设为N，左上角坐标为(x1
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2023-08-16 19:10:40
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在上一部分中，我们已经了解了神经网络语言模型和词向量：自然语言处理NLP（3）——神经网络语言模型、词向量 在对现阶段NLP领域的最基本、最常用的架构有所了解之后，在这一部分中，我们将要介绍NLP领域最常见的一类问题：序列标注。【一】序列标注在NLP领域中，有许多的任务可以转化为“将输入的语言序列转化为标注序列”来解决问题。比如，命名实体识别、词性标注等等。命名实体识别命名实体识别是NLP中的一个
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2023-08-21 09:48:23
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导读：本文给大家推荐一个NLP里面非常重要的思维工具，可以说是帮助我们做出人生各种重大决策不可或缺的利器，也是形成本书框架的其中一个底层思维逻辑。 我一直在思考，人这一辈子，到底什么决定了我们的思维。当然，影响我们一生思维的模型很多，像在前文中提到的“黄金思维圈”就是其中一个。但我今天给大家介绍的这个逻辑
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能、计算机科学、信息工程的交叉领域，涉及统计学、语言学等知识。语言是人类思维的证明，故自然语言处理是人工智能技术的最高境界，因而被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。而谷歌BERT和百度ERNIE都取得过该领域的SOTA（State-Of-The-Art），因此本文着重讨论BERT和ERNIE的发展历程以及在NLP领域
关键字是编译器预先定义好的有一定意义的字符串，c语言有32个关键字。C语言的关键字分为：（1）数据类型关键字；（2）逻辑结构关键字；（3）类型修饰符关键字；（4）自定义类型关键字；（5）杂项一：数据类型关键字 从c语言角度理解计算机由三个组件组成1、cpu；2、资源；3、连接cpu和资源的数据总线和地址总线。c语言操作的对象是资源也就是内存（包含LCD缓存、.....）,那么在c语言中就需要对这
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2023-09-06 18:39:40
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本文将从建模、学习和推理三个方面综述基于神经网络的神经语言处理框架(neural NLP)的最新进展。深度神经网络极大促进了自然语言处理技术的发展。来自微软亚研的周明、段楠、刘树杰、沈向洋发表了神经自然语言处理的进展，从表示到建模再到推理，共16页pdf，值得详细查看。自然语言处理(NLP)是人工智能的一个子领域，其重点是使计算机能够理解和处理人类语言。在过去的五年里，我们见证了NLP在机器翻译、
执行如下SQL,我们看到的只是输入一条语句，返回一个结果，却不知道这条语句在 MySQL 内部的执行过程。select * from where id ='1'; 上图给出的是 MySQL 的基本架构示意图，从中你可以清楚地看到 SQL 语句在 MySQL 的各个功能模块中的执行过程。大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分。 Server 层包括连接器、查询缓存、分析器
# NLP结构化数据的功能与逻辑判断
自然语言处理（NLP）在当今数据驱动的社会中扮演着越来越重要的角色。特别是在结构化数据的抽取和逻辑判断方面，NLP技术提供了强大的工具。这篇文章将探讨NLP在结构化数据中的应用，包括功能、逻辑判断和数据抽取，并通过代码示例加以说明。
## 1. 什么是结构化数据？
结构化数据是指可以用固定字段和格式来表示的信息，例如数据库中的表格数据。相较于非结构化数据
