摘要文本文档是存储信息的手段之一。这些文档可以在个人桌面计算机、内部网和Web上找到。因此，有价值的知识以非结构化的形式嵌入。拥有一个可以从文本中提取信息的自动化系统是非常可取的。然而，开发这样一个自动化系统的主要挑战是自然语言并不是没有歧义和不确定性问题。因此，语义抽取仍然是该领域研究人员面临的一个挑战。本文提出了一种新的语义提取框架，利用可能性理论、模糊集、主题知识和前句知识作为解决歧义和不确
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2024-04-03 08:52:49
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近年来，自然语言处理一直在快速发展。随着词表和语料库等研究材料逐渐丰富，词语切分、词性标注、句法分析等技术的进步，自然语言研究不断推出新模型，这些研究的进展也扩展了自然语言的应用领域和场景。同时，随着互联网和社会经济的关系逐渐紧密，企业发展也带来了自然语言处理的市场需求。我国的自然语言处理研究是从上世纪80年代开始的，目前为止，在语料库、知识库等数据资源建设，词语切分、句法分析等基础技术，以及信息
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2023-11-23 13:29:23
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# Python 语义提取录
欢迎来到 Python 语义提取录！在本文中，我们将介绍什么是语义提取，为什么它在自然语言处理中非常重要，并提供一些示例代码来帮助你更好地理解。
## 什么是语义提取？
语义提取是一种通过使用自然语言处理（NLP）技术从文本中提取有意义的信息的过程。它旨在理解文本的语义内容，而不仅仅是按字面意义解释文本。语义提取可以用于各种应用场景，如情感分析、文本分类、问答系
原创
2023-07-21 00:18:21
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Goose 是一个 文章内容提取器 ，可以从任意资讯文章类的网页中提取 文章主体 ，并提取 标题、标签、摘要、图片、视频 等信息，且 支持中文 网页。它最初是由 http://Gravity.com 用 Java 编写的。python-goose 是用 Python 重写的版本。有了这个库，你从网上爬下来的网页可以直接获取正文内容，无需再用 bs4 或正则表达式一个个去处理文本。正文提取库goos
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2024-08-13 09:22:24
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读取指定目录下的文件,提取文件中的所有汉字# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import io
import re
fo = open("word.txt", "w")
# 遍历指定目录，显示目录下的所有文件名
def each_file(filepath):
for root, dirs, files in os.walk(filepath):
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2023-05-18 14:02:54
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Java语句块模板总结：if语句；while 语句；do while语句；for语句；break语句；continue语句；switch语句计算机程序由一系列指令组成，这些指令称为语句。1. if语句 第一种：booleanExpression是判断，值为true或者为false。如果if后面的判断结果为ture返回statement。false则什么也不返回。if (booleanExpress
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2024-02-02 14:56:30
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Gensim目的：从文档中有效的自动抽取语义主题。 处理原始的、非结构化的文本。gensim 中的算法有LSA、LDA、RP、TF-IDF、word2vec，通过在一个训练文档语料库中，检查词汇统计联合出现模式，发掘文档语义结构，这些算法属于 非监督 学习，无需人工输入，自己只需要提供一个语料库即可。语料：原始文本集合，用于无监督的训练文本主题的隐层结构。语料中不用 人工标注 附加信息。在 Gen
解读的是苏剑林大神在百度关系抽取比赛中的代码，源代码看这里数据转换苏神把原始数据(数据下载地址)进行了转换，只提取出其中的(1)句子文本(2)spo列表，存成json，如下图: 这个json加载进来是一个列表，列表中每一个样本是一个dict，存储了上述的两个字段：text和spo_list，这两个字段是模型训练所需要的。数据修复 传入的是一个dict，也就是上述json l
编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2021-11-22那么今天继续给大家分享一篇EMNLP顶会上的文章：Enhanced Language Representation with Label Knowledge for Span Extraction。引言在自然语言信息抽取中，有这么一种描述叫：Span Extraction，翻译过来叫做跨度提取。这里的跨度提取指的就是在纯
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2024-03-12 16:53:31
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django api (Introduction)Image segmentation has been a hot topic for a while now. Various uses cases involving segmentation had emerged in a bunch of different areas, machine vision, medical imaging,
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2024-05-22 11:10:04
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文章目录知识铺垫1. Dice系数和IOUIOUDice系数Dice和IOU的关系分析代码2.敏感性（=Recall）、特异性和精确度（=precision=PPV)2.1 敏感性（召回率）和特异性2.2 敏感性和特异性之间的关系2.3 Recall和Precision之间的关系3. F1 知识铺垫二分类和多分类的评价指标的选择 首先，对于像素点，我们要知道，当预测的像素点类别和其真实类别不同或
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2024-02-25 09:01:07
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By路雪 2017年7月14日 什么是语义分割？ 语义分割指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。如下图： 左：输入图像，右：该图像的语义分割 除了识别车和骑车的人，我们还需要描绘出每个物体的边界。因此，与图像分类不同，语义分割需要根据模型进行密集的像素级分类。 VOC2012和MSCOCO是语义分割领域最重要的数据集。 有哪些不同的解决方案
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2024-01-10 19:07:45
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文章目录语义分割的评价指标IoU or IU（intersection over union）pixcal-accuracy （PA，像素精度）参考资料 语义分割的评价指标在整理评价指标之前，先补充一下预备知识。 我们在进行语义分割结果评价的时候，常常将预测出来的结果分为四个部分：true positive,false positive,true negative,false negative,
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2024-05-22 15:49:42
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一 、形状特征（一）特点各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉
# PyTorch 提取语义分割结果项目方案
## 引言
语义分割是一种计算机视觉任务，旨在对输入图像进行逐像素分类。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，在语义分割任务中具有优雅的设计和强大的功能。本项目旨在使用 PyTorch 实现语义分割，并提取分割结果以供后续分析或可视化。
## 项目目标
1. 使用 PyTorch 构建语义分割模型。
2. 预处理和准备数据集（例如，PASC
# 深度学习提取语义信息框架入门指南
在现代数据处理和人工智能领域，深度学习被广泛应用于提取语义信息。对初学者来说，实现这个系统可能显得复杂，因此，我将为你提供一个清晰的流程和代码示例，帮助你从入门到实践。
## 流程概览
以下是实现深度学习提取语义信息的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
之前做android应用时遇到过一个问题，就是根据语言的不同而显示不同的内容网上很多代码都是错误的，起码无法区分简体和繁体，这里给出一种方法不涉及android任何知识，所以就归类到java这边了Locale locale = Locale.getDefault();
System.out.println(locale.getLanguage());
System.out.println(loca
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2023-11-04 18:00:35
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在上一章的旅程中，我们讨论了词法分析器的实现思路，我们也为词法分析器的实现做了许多准备工作。现在，就让我们来实现词法分析器吧。1. 词法分析器的类定义词法分析器的类定义如下：class __LexicalAnalyzer
{
// Friend
friend class Core;
public:
// Constructor
explicit __Lexic
# Python提取长句中的中文语义
在当今的信息时代，文本分析成为一个热点领域。尤其是在中文语义提取方面，Python以其丰富的库和工具受到了越来越多数据科学家的青睐。本文将介绍如何使用Python提取长句中的中文语义，帮助读者掌握基本的方法与思路。
## 何谓语义提取
语义提取是自然语言处理中的一项任务，其目的是从文本中识别出关键的信息和意图。尤其对于长句，语义提取的挑战在于分辨出句子中
原创
2024-08-26 03:41:01
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# NLP 语义分析后提取的数据
自然语言处理（NLP）为我们提供了分析和理解人类语言的工具。其中，语义分析是 NLP 的一个重要环节，帮助我们提取文本中的有价值信息和数据。本文将为您介绍语义分析的基本概念，并通过代码示例展示如何进行数据提取。
## 什么是语义分析？
语义分析是 NLP 的一个重要部分，旨在理解文本的含义和上下文。通过语义分析，我们可以识别出关键词、实体和情感，使得机器能够
