根据不同的物理性质，图像模糊大致可以分为大气模糊、散焦模糊和运动模糊三大类。目录1 大气模糊2 散焦模糊 3 运动模糊1 大气模糊(Atmospheric Blur）是模糊图像复原技术研究领域提到的相对较少的一种模糊形式。他源于光学湍流和气溶胶造成的小角散射。光学端流是由于大气中的某些属性因随机的时空变化引起的，如温度和密度的光折射的变化 同时，不同大小的化学物质也对不同类型
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2024-02-21 16:20:35
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目录(?)[-]基于N-Gram模型定义的字符串距离N-Gram在模糊匹配中的应用利用N-Gram计算字符串间距离的Java实例利用N-Gram模型评估语句是否合理使用N-Gram模型时的数据平滑算法A Final Word推荐阅读和参考文献 N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估
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2024-03-14 11:41:18
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NLP（十六）轻松上手文本分类
背景介绍 文本分类是NLP中的常见的重要任务之一，它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型，使之具有一定的泛化能力，能够对新文本进行较好地预测。它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。
现阶段的文本分类模型频出，种类繁多，花样百变，既有机器学习中的朴素贝叶斯
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2023-09-14 12:26:44
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NLP——文本分类模型（一）1、引入最为自然语言处理中最为基础的任务，文本分类一直受到了很多的关注，本文主要关注在深度学习在文本分类中的应用。通过textCNN，DCNN，RCNN，HAN四种经典的文本分类模型来描述深度学习在文本分类模型中的应用。2、textCNN模型2.1 textCNN的引入目前，大多数的深度学习都是从CNN神经网络模型开始的，我们知道，CNN模型被更多的应用在了图像领域之中
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2023-10-03 21:13:37
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CNN最初是用于图像分类。因为图像的分类信息往往只是体现在图像的某个局部特征上，而CNN能通过训练，去寻找这个局部特征。CNN在图像里，采用的是2D的卷积，如图所示。 NLP中，对一段文字进行分类（比如情感分析）时，和图像一样，往往是局部的几个词会体现出要表达文字的情感，因此也可以用CNN进行处理。和RNN不同，RNN适用于要根据整段话，提炼出相应的信息。因此RNN需要将这段文字进行encoder
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2023-11-02 22:29:26
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0、前言论文题目：KaFSP: Knowledge-Aware Fuzzy Semantic Parsing for Conversational Question Answering over a Large-Scale Knowledge Base 论文地址：https://aclanthology.org/2022.acl-long.35.pdf 代码：https://github.com/
# 自然语言处理（NLP）中的分类任务
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）已成为计算机科学和人工智能领域的重要研究方向。NLP的一个关键任务是文本分类。文本分类就是将文本数据根据特定的标准分配到一个或多个类别中的过程。本文将介绍NLP分类的基本概念，并通过代码示例为您演示如何使用Python进行文本分类。
## 文本分类的基本概念
文本分类是一种监督学习任务，其中每个输入文本
综述图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在安防、交通、互联网、医学等领域有着广泛的应用。一般来说，图像分类通过手工提取特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。基于深度学习的图像分类方法，可以
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2024-03-06 11:41:28
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概述1 文本分类问题2 文本分类应用3 文本分类方向4 文本分类方法5 文本分类流程6 文本分类关键问题6.1 文本预处理6.1.1 中文分词6.1.2 去停用词6.1.3 词性标注6.2 文本特征工程6.2.1 基于词袋模型的特征表示6.2.2 基于embedding的特征表示6.2.3 基于NN Model抽取的特征6.2.4 基于任务本身抽取的特征6.2.5 特征融合6.2.6 主题特征参
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2023-11-10 21:40:28
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Datawhale 作者：陈琰钰越来越多的人选择参加算法赛事，为了提升项目实践能力，同时也希望能拿到好的成绩增加履历的丰富度。期望如此美好，现实却是：看完赛题，一点思路都木有。那么，当我们拿到一个算法赛题后，如何破题，如何找到可能的解题思路呢。本文针对NLP项目给出了4种常见的解题思路，其中包含1种基于机器学习的思路和3种基于深度学习的思路。一、数据及背景https://ti
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2024-07-31 12:17:25
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实战:://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project一、简介：1、传统的文本分类方法：【人工特征工程+浅层分类模型】 （1）文本预处理：①（中文）文本分词正向/逆向/双向最大匹配;基于理解的句法和语义分析消歧；基于统计的互信息/CRF方法；WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法去停用词：维护一个停用词表（2）特征提取特征选
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2023-07-31 22:58:47
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大家好，我是泰哥。我之前做实体标注项目使用过标注精灵、BRAT、YEDDA、DeepDive等标注工具，这些工具虽然可以满足实体标注需求，但安装过程复杂、英文界面、有时会有卡顿，对标注人员都很不友好。而我目前要做的任务需要能同时对数据进行实体标注和文本分类标注，以上提到的工具都很难满足，分开标注效率又太低。于是我找到了rasa-nlu-trainer标注工具，免费、无需安装、无需注册、操作快捷且能
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2023-09-12 23:11:21
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由于实验室目前研究方向偏重于NLP和知识图谱，在学习了一段时间机器学习相关内容后，也决定暂时侧重于NLP相关内容的研究。对NLP方面的相关调研工作做一个总结，顺序不分先后。这部分内容可能和笔记-深度学习场景调研有交集，在此就不重复写已有的东西。依存句法分析（Dependency Parsing，DP）、语义依存分析（Samantic Dependency Parsing，SDP）、语义角色标注（S
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2024-05-22 17:02:32
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java正则表达式通过java.util.regex包下的Pattern类与Matcher类实现. Pattern类用于创建一个正则表达式,也可以说创建一个匹配模式,它的构造方法是私有的,不可以直接创建,但可以通过Pattern.complie(String regex)简单工厂方法创建一个正则表达式,
Java代码示例: Pattern p=Pattern.compile("\\w+");
p.
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2023-08-28 09:03:46
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0. 背景主要是参考网上资源针对多标签分类大概描述，主要是数据集评估方法， 网上开源代码阅读， 多标签分类主要问题描述1. 多标签分类多标签学习[MLL]由一个样例和一个集合标签组成。任务分解： MLL包括主要任务： 多标签分类（MLC）和标签排序(LR)阈值校准： 设定排序的阈值任务 特点： （1）不同数据集多标签程度不同。
衡量多标签程度自然方式： 即样本平均标签数。标签密度用标签集大小
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2024-01-22 21:53:43
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NLP——文本分类模型（二）在之前的文章中NLP——文本分类模型（一）中，我们具体简述了TextCNN文本分类模型，下面，我们重点介绍关于CNN应用于文本分类的另外两个常见模型DCNN模型和RCNN模型。1、DCNN(Dynamic CNN)模型1.1 模型引入在上一篇文章中，我们提到过，在TextCNN模型中，我们的具体处理方式是卷积+池化的过程，在卷积的过程中，我们定义了不同的卷积核来表示不同
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2023-11-03 09:53:31
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文本分类 （Text Classification 或 Text Categorization，TC）指计算机将载有信息的一篇文本映射到预先给定的某一类别或某几类别主题的过程，实现这一过程的算法模型叫做分类器。基本分类根据预定义的类别不同，文本分类分两种：二分类和多分类，多分类可以通过二分类来实现。根据文本的标注类别上来讲，文本分类又可以分为单标签和多标签，因为很多文本同时可以关联到多个
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2023-09-18 14:54:36
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接上篇文章《NLP系列文章（一）——按照学习思路整理发展史》继续讲述NLP预训练的那些事 1、NLP领域任务分类 通常，NLP问题可以划分为四类任务：序列标注、分类任务、句子关系判断、生成式任务。 序列标注：典型的NLP任务，比如分词、词性标注、命名体识别、语义角色标注……，序列标注任务的特点是句子中每个单词都要求模型根据上下文给出一个分类类别。 分类任务：比如文本分类、情感计算……，分
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2023-07-31 18:35:09
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、相关理论基础 二、实验数据集准备 三、基于生成对抗网络的图像超分辨率重建 实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑
自然语言处理（NLP）技术在当今信息时代扮演着至关重要的角色，它能够帮助计算机理解人类语言并做出相应的反应。其中，NLP算法模糊匹配是一种常用的技术，可以帮助我们在海量文本数据中快速找到我们需要的信息。
### NLP算法模糊匹配
NLP算法模糊匹配是指通过对文本数据进行处理，使得我们能够在不完全匹配的情况下找到相关信息。这种技术在搜索引擎、智能客服等领域得到了广泛应用。在实际应用中，我们常常
原创
2024-03-03 04:50:15
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