随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的▼人民网《地方领导留言板》是备受百姓瞩目的民生栏目,也是人民网品牌栏目,被称为“社情民意的集散地、亲民爱民的回音壁”。基于以上背景，tecdat研究人员对北京留言板里面的留言数据进行分析，探索网民们在呼吁什么。数量与情感朝阳区群
# 如何使用GPT实现自然语言处理（NLP）项目
在当今的开发环境中，自然语言处理（NLP）成为了一个热门的领域，而GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型提供了一种强大的方式来实现在该领域的应用。对于刚入行的小白来说，理解整个过程并实现自己的NLP项目或许有些复杂，但我将一步步为你讲解。
## 整体流程
首先，让我们看一下实现一个NLP GPT项目
# Apache NLP 使用例子
Apache NLP 是一个开源的自然语言处理工具包，它提供了各种功能来处理自然语言文本，包括文本分类、实体识别、情感分析等。在本文中，我们将介绍 Apache NLP 的一些常见用例，并演示如何使用代码来实现这些功能。
## 文本分类
文本分类是将文本分为不同类别的过程，比如将文本分为正面评价和负面评价。Apache NLP 提供了文本分类器来实现这一功
原创
2024-04-03 05:48:15
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# 实现NLP GitHub上手例子
## 1. 整体流程
在这个任务中，我们将教你如何实现NLP（自然语言处理）的GitHub上手例子。以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 在GitHub上找到NLP相关的示例项目 |
| 2 | 克隆项目到本地环境 |
| 3 | 安装项目所需的依赖库 |
| 4 | 运行示例代码 |
## 2.
原创
2024-06-21 04:33:39
50阅读
# 如何实现文本摘要：一个新手的指南
文本摘要是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，目标是将长文本缩减为更短的版本，同时保留关键点和信息。在这篇指南中，我们将逐步学习如何实现文本摘要，适合那些刚入门的开发者。
## 流程概述
在实现文本摘要之前，我们首先需要了解其流程。下面是一个简单的流程图，将整个过程分为几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
一. 什么是自然语言处理（Natural Language Processing-NLP）?自然语言处理是一门通过建立形式化计算模型来分析、理解和生成自然语言的学科；终极目标是让计算机拥有自然语言处理交际能力。 自然语言的两大问题：自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)自然语
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2023-09-25 19:24:28
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使用XLNet分析电影评论情感1. 实验内容自然语言是人类传递信息的一种载体，同时它也能表达人类交流时的一种情感。一段对话或者一句评论都能蕴含着丰富的感情色彩：比如高兴、快乐、喜欢、讨厌、忧伤等等。如图1 所示，利用机器自动分析这些情感倾向，不但有助于帮助企业了解消费者对其产品的感受，为产品改进提供依据；同时还有助于企业分析商业伙伴们的态度，以便更好地进行商业决策。通常情况下，我们往往将情感分析任
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2023-12-11 22:16:35
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1.1技术背景——什么是基于深度学习的文本信息抽取信息抽取 （Information Extraction） 是把原始数据中包含的信息进行结构化处理，变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统的是原始数据，输出的是固定格式的信息点，即从原始数据当中抽取有用的信息。信息抽取的主要任务是将各种各样的信息点从原始数据中抽取出来。然后以统一的形式集成在一起，方便后序的检索和比较。由于能从自然语言中抽取出信息
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2024-02-12 08:43:25
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编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2021-11-21情绪能够刺激我们采取行动并影响在生活中做出的重大和次要决定，极大地影响了人们社交和建立联系的方式。因此理解语言中包含的情绪信息在应用中具有重大的意义。 谷歌最近的一项新的研究介绍了：一个人工标注的细粒度情绪数据集，其中包含 58k 条来自主要英语子版块的 Reddit 评论，并确定了28个情绪类别。它有 12 个正面、1
文本生成（Text generation）这节课介绍RNN的一个应用：文本生成。我们可以训练一个RNN来自动生成文本。主要思想（Main idea）我们以一个例子开始，假设输入半句话，“The cat sat on the ma”，要求预测下一个字符。我们可以训练一个神经网络来预测下一个字符，训练数据是很多文本，把文本分割成字符，用One-hot encoding来表示字符。把这些One-Hot向
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2023-07-08 11:42:17
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参考网址： http://yuzhinlp.com/docs.html 接入前须知 接入条件 1、进入网站首页，点击注册成为语知科技用户 2、注册完成后，系统将提供语知科技用户唯一标识APIKey，并妥善保存。若忘记APIKey，进入首页登录账号即可找回 3、进入文档中心，查看接口列表，选择相应的接
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2019-04-22 00:39:00
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文本摘要是一种从一个或多个信息源中抽取关键信息的方法，它帮助用户节省了大量时间，用户可以从摘要获取到文本的所有关键信息点而无需阅读整个文档。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要方法是指针对单个文档，对其内容进行抽取总结生成摘要；多文档摘要方法是指从包含多份文档的文档集合中生成一份能够概括这些文档中心内容的摘要按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要从源文档中抽取
01 背景与动机随着预训练模型在NLP领域各大任务大放异彩，一系列研究都致力于将外部知识融入大规模预训练模型，比如ERNIE[1]和KnowBERT[2]，然而这些模型的局限性可以总结为以下三个方面：（1）entity embedding都是通过一些knowledge embedding（KE） models，比如用TransE[3]，预先提前训练好的。因此模型并不是一个真正的同步训练知识表征和语
事件抽取1.事件抽取的任务定义事件抽取是信息抽取中的难点问题事件抽取依赖实体抽取和关系抽取相较于实体抽取和关系抽取，事件抽取难度更大 实体抽取：1992年10月3日，奥巴马，米歇尔，三一联合基督教堂 关系抽取：夫妻关系：奥巴马，米歇尔 事件抽取：事件类型：结婚事件，配偶：奥巴马，配偶：米歇尔，事件：1992年10月3日，地点：三一联合基督教堂事件的定义：事件起源于认知科学，常常在哲学、语言学、计算
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2024-01-10 16:30:32
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一、词频----TF• 假设：如果一个词很重要，应该会在文章中多次出现• 词频——TF（Term Frequency）：一个词在文章中出现的次数• 也不是绝对的！出现次数最多的是“的”“是”“在”，这类最常用的词，叫做停用词（stop words）• 停用词对结果毫无帮助，必须过滤掉的词• 过滤掉停用词后就一定能接近问题么？• 进一步调整假设：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它
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2024-04-24 07:06:21
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Atitit nlp自然语言处理类库（java python nodejs c#net） 目录1.1. Python snownlp 11.2. NLP.js一个nodejs/javascript自然语言处理库 - JavaScript开发... 11.3. FNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。 11.4. 功能(Fun
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2024-07-12 16:41:34
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我需要在当前模块中实现一些NLP。 我正在寻找一些可以帮助我的好图书馆。 我遇到了'LingPipe'，但无法完全遵循如何使用它。基本上，我们需要实现一个功能，其中应用程序可以解释用简体中文输入的客户指令(交付说明)。 例如：将于明天中午12点起床请在6月10日之后发货请不要在星期三之前发送在订单中再添加10个XYZ单位请参阅stackoverflow.com/questions/22904025
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2023-12-12 21:53:09
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编程语言：java三种工具的简要介绍：FudanNLPgoogle project上的介绍是：FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。FudanNLP及其包含数据集使用LGPL3.0许可证。If you're new to FudanNLP, check out the Quick Start (使用说明) page, FudanNLP
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2023-06-28 13:53:39
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关于JAVA基本计算方法的几个例子进行了几周的JAVA零基础从学习，终于对JAVA的语法有了一定的了解，并且学会自己进行一些简单的编程，下面是自己写的程序。（PS:以前没有学过JAVA，这是基础编程，以下方法也许不是最优解，期待改进。)JAVA简介Java是一门面向对象的编程语言，语法结构与C、C+ +是类似的，而且它不仅吸收了C+ +语言的各种优点，还摒弃了C+ +里难以理解的多继承、指针等概念
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2023-09-01 10:39:23
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某些具有相同属性的事物，根据使用者发出指令到第三方，第三方自动帮你匹配到你需要的事物。
举个例子：
有一个工厂，里面有3条流水线，一条生产 宝马，一条生产 奔驰，一条 法拉利。这三种都属于车，当你需要一辆车时，你跟厂家说：给我
来量车。厂家就会问：你要什么车，你说：给我来辆宝马。厂家：好的，就来。
你不需要自己重新建一条流水线，只需要把具体的指令发给厂家，就能得到你需
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2023-07-20 12:58:53
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