# NLP文本处理范式
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要领域，它涉及机器如何理解和处理人类语言。随着人工智能技术的发展，NLP的应用越来越广泛，如聊天机器人、语音识别和文本分类等。而为了实现这些应用，开发者们通常需要遵循一定的文本处理范式。
## NLP文本处理流程
NLP文本处理通常可以分为以下几个步骤：
1. **数据收集**：收集原始文本数据。
2. **数据预处理**：对
一、引入在我们完成基本的句子分词后，我们要把它们输入计算机中，最好要转化成数字形式，即我们可以创建一个数组（矩阵），数组由多个向量组成，每个向量中有一个数字为1，其余数字为0，1在向量所在的位置代表的是单词出现的位置，这个叫做one-hot向量。接下来研究一下如何把语句进行分词并且转为onehot向量：import numpy as np
sentence_example = "I miss yo
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2023-10-28 19:29:08
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1.文本处理的一般流程 pipeline 分词主要是中文，英语使用空格区分不涉及，清洗包括无用的标签(例如从网上爬取的文本中可能包含html标签)、特殊的符号(！感叹号、省略号等)、停用词、大写转小写标准化包括stemming、lemmazatic(就是对英文词汇中的名词、动词转换化标准形态)，这个主要是英语，中文不涉及。特征提取：常见的TF-IDF（ES就是这个打分机制），word2v
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2024-04-19 19:06:41
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近期在阅读跨模态检索相关论文时，碰到很多处理文本的网络结构以及一些名词不是很了解，通过我的学习现在将这些知识点记录总结。目录1、Word Segmentation（分词）分词工具：Jieba分词（常用），SnowNLP，LTP，HanNLP。分词的算法1.最大匹配算法2.考虑语义的算法 2、Spell Correction（拼写错误纠正）3、Filtering Words文本处理的流程1
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2023-08-27 10:32:14
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1. 文本预处理概述和机器学习任务一样，自然语言处理任务的第一步工作也是文本（数据）准备或叫文本（数据）预处理。文本预处理的流程如下图所示： 文本预处理工作以分词步骤为界，之前的文本标准化和文本清洗是语料级（篇章级）颗粒度文本处理，之后词的清洗、标准化和文本表示是单词级颗粒度文本处理。语料级文本处理的作用对象是数据集中的每一篇语料，它比单词级文本处理效率更高，并且可以提前去除影响分词效果的障碍（如
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2023-07-08 11:38:20
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数据预处理模型能聊的内容也取决于选取的语料。如果已经具备了原始聊天数据，可以用SQL通过关键字查询一些对话，也就是从大库里选取出一个小库来训练。从一些论文上，很多算法都是在数据预处理层面的，比如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation就介绍了，从大库中抽取小库，然后再进行融合，训练出有特色的对话来。【图 3-1】
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。文本分析是NLP的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取有用信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的文本分析。文本预处理在进行文本分析之前，需要对文本进行预处理。文本预处理是指对原始文本进行清理、规范化和转换的过程。这通常包括以下步骤：去除标点符号和特殊字符将
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2023-10-17 19:43:49
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数据是新的石油，文本是我们需要更深入钻探的油井。文本数据无处不在，在实际使用之前，我们必须对其进行预处理，以使其适合我们的需求。对于数据也是如此，我们必须清理和预处理数据以符合我们的目的。这篇文章将包括一些简单的方法来清洗和预处理文本数据以进行文本分析任务。我们将在Covid-19 Twitter数据集上对该方法进行建模。 这种方法有3个主要组成部分：首先，我们要清理和过滤所有非英语的推文/文本，
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2023-10-19 09:13:46
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学习linux后，我们接触图形界面的机会越来越少，服务器基本上没有使用图形界面的，服务器的配置基本上都是定义配置文件，不是图形化的定义服务器，使用文本定义服务器，这样虽然加大了使用难度，但是增加了服务器的高度定制性。既然与文本打交道，那么我们必须掌握管理文本的工具。1全文查看工具 文本摆在那里，查看文本中的内容后，我们才会具有
原创
2016-11-24 09:25:47
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1.文本处理相关：比较文件：diff：不同的行号显示<第一个文件中的内容>第二个文件多出来的内容comm：三排结果1：只存在第一个文件中的内容2：第二个文件中内容3：公共的内容相同的内容sort：排序默认不比较数字大小从左到右字母序数字大小比较-n：比较数字大小-o：输出比较结果-r：逆序显示sort-t''-k2-ntest1-t：指定分隔符-k：指定比较的列-n：数字大小sort-
原创
2019-03-28 20:50:27
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打开文本文件python对文件的处理的两个内建函数：open()、file()，这个两函数提供了初始化输入\输出（I\O）操作的通用接口。两函数的功能相同。基本用法：file_object=open(filename, access_mode='r', buffering=-1）file_object 是定义一个打开文件的对象access_mode 是打开文件的模式；通常，文件使用模式 'r','
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2023-09-18 21:09:05
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源文件格式1 2 3 4 5 6要的文本格式a:1 b:2 c:3 d:4 e:5 f:6具体实现看代码吧多说无益= =root@lp:~/pwb/tmp/awk# echo -e "\n"{a..i} > aroot@lp:~/pwb/tmp/awk# echo -e "\n"{1..9} > broot@lp:~/pwb/tmp/awk# paste b a|sed 1d >
原创
2016-07-28 17:41:20
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文章目录文本预处理(Pre-processing)1. 读取数据集2. 标记化3. 词汇4. 整合上述功能总结 文本预处理(Pre-processing)NLP中自然语言处理离不开对文本数据的预处理操作以方便后期神经网络的训练。 通常文本预处理包含有：原始数据加载（raw data）分词（segmentation）数据清洗（Cleaning）数据标准化（Normalization）：Stemmi
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2023-07-27 21:25:22
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UltraEdit是世界上公认的标准文本编辑器。 程序员、专业开发人员、研究人员、博客、Web开发人员，IT专业人员以及介于两者之间的所有人都可以使用它作为首选编辑器! 无论工作需要什么 - 从基本编辑到全面项目开发或大量数据挖掘 - 数百万人信任UltraEdit作为他们的日常计算解决方案。 UltraEdit是一个屡获殊荣的文本编辑器。 CNET / Download.com谈到UltraE
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2024-02-06 20:00:59
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今天我将文本处理命令的学习心得与大家一起分享，请大家多多指点
Linux操作系统中有许多文本处理工具，如cat，tac，more，less，head，tail，cut，join，wc，tr，sed，sort等等，每种文本处理工具所处理的文本信息和处理方式各不相同，下面对这些文本处理命令做常用指令介绍
文本显示：
cat：将文本内容从头到尾全部一次性显示在屏幕上，一般用于查看文件内容比较少
原创
2013-03-10 00:50:57
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1、cut 分割参 数作 用-b指定字节，一个空格算一个字节，一个汉字算三个字节-d指定分隔符-f指定段号-c指定第几个字符测试示例：[root@server01 test]# cat 1.txt
root:x:0:0:root:/root:/bin/bash
bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin
daemon:x:
原创
2017-06-30 22:19:08
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前言NLP作为机器学习三大热门领域之一，现在的发展也是越来越完备，从2012年神经网络崛起之后，自然语言领域就迎来了春天，特别是当预训练方法横空出世之后，NLP作为最先尝到预训练甜头的先锋，可以说是如虎添翼。虽然我个人做NLP方面的东西比较少(主要是穷，设备有限，跑不动模型)，但是在结构化数据挖掘中有时候还是会遇到NLP相关的问题，比如在某些电商问题中，很多数据是文本数据，这些数据还是需要用到NL
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2023-09-04 14:58:56
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前言：多媒体：多媒体是融合两种或两种以上表示媒体的一种人机交互式信息交流和传播的媒体。多媒体技术：将多种媒体信息通过计算机进行数字化采集、编码、存储、传输、处理和再见等，使多媒体信息建立逻辑连接，并集成一个具有交互性的系统。一、字符的编码计算机应用＝使用计算机进行信息处理其中，文字信息处理是涉及面最广的一种计算机应用，几乎与任何领域任何人都有关。（一）计算机文字处理的过程文字信息在计算机中称为“文
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2023-07-05 14:50:52
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目录前言一、Linux的一些常用命令？二、Python的一些常用操作三、常用的一些自然语言处理工具包3-1、nltk工具包3-1-1、安装3-1-2、nltk的使用3-2、jieba工具包‘3-2-1、jieba工具包安装3-2-2、jieba使用3-2-3、常见词性分类四、常用的一些分词模型4-1、朴素贝叶斯4-2、N-gram模型五、可视化工具5-1、Seaborn5-2、Word六、文本特
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2024-05-27 23:03:17
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文章目录一、文本处理1. 文本预处理的基本方法1.1 jieba模块分词1.1.1 精确模式分词1.1.2 全模式分词1.1.3 搜索引擎模式分词1.1.4 中文繁体分词1.1.5 自定义词典分词1.2 hanlp模块1.2.1 中文分词1.2.2 英文分词1.2.3 命名实体识别1.2.4 词性标注2. 文本张量表示方法2.1 one-hot词向量表示2.2 word2vec2.2.1 CBO
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2024-04-13 06:05:23
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