一、简介旨在帮助用户自动挖掘文本标签，是特征关键词提取工具，工具中集成了TextRank、TF-IDF算法、词跨度（SPAN）算法和LDA主题模型算法。使用方法：二、使用方法2.1.TextRank2.1.1.理论参考：2.1.2.调用方法public static void main(String[] args) {
String field = "6个小动作 让你秒秒都能瘦 这
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2023-10-05 10:46:27
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# 自然语言处理中的地点提取：一场与地理的对话
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域中的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。其中，地点提取是一项重要的任务，它允许我们从文本中识别和提取出特定的地理位置。本文将介绍地点提取的基本概念、实现方法，并包含代码示例，帮助您更深入地理解这个有趣的主题。
## 一、地点提取的概念
地点提取，也被称为地名识别（Named Entity R
原创
2024-10-10 06:07:49
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在当前的技术环境中，自然语言处理（NLP）成为了许多应用的核心，尤其是在信息提取和内容理解的领域。地点提取作为NLP中的一项重要任务，旨在从文本中识别出地名和位置，广泛应用于地图推荐、旅游服务及社交媒体分析等场景。本文将详细探讨“nlp地点提取”的解决方案，从背景定位到扩展应用，以帮助读者深刻理解这一技术的实现过程。
在业务场景分析中，我们发现地点提取能够极大地提升数据利用价值，例如，酒店预订平
实体抽取实体抽取式nlp中广泛使用信息抽取的关键要素，解码设计实体抽取实际中的问题关系抽取使用序列标注解决关系抽取事件抽取实体抽取怎么标注文本序列标注 实体抽取式nlp中广泛使用实体抽取是自动从非结构化数据或者半结构化数据中抽取结构化信息的任务。信息抽取的关键要素，解码设计1.BIO解码,序列标注，单个或者多类别标注， 2.pointer解码，标注抽取结果的start和end 3.token p
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2023-06-25 15:21:34
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距离初赛结束仅为一周时，只是抱着实战学习NLP的态度来了解比赛，幸运的是，遇到了两位超级强力的队友，我们一起坚持到最后，拿到了复赛的第7名，现在把方案分享出来，欢迎各位同学参考和讨论。代码后续开源比赛回顾 引用官方介绍：京东商品标题包含了商品的大量关键信息，商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务，能为多种下游场景所复用，从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的
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2023-10-25 12:33:48
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一、背景介绍 关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来，在文献检索、自动文摘、文本聚类和文本分类等方面有着重要的应用。 关键词提取算法一般分为有监督和无监督两类:有监督：有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进行，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。优点是精度较高，缺点是需要大批量的标
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2023-09-13 18:19:02
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作者|Conner Brew
编译|VK
介绍在本文中，我们将创建一个基于战争研究所（ISW）的结构化文档数据库。ISW为外交和情报专业人员提供信息产品，以加深对世界各地发生的冲突的了解。要查看与本文相关联的原始代码和Notebook，请访问以下链接:https://colab.research.google.com/drive/1pTrOXW3k5VQo1lEaahCo79AHpyp5ZdfQ?
# 教你实现“NLP识别事件地点”
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学结合的一门学科，旨在让计算机理解和处理人类语言。在这篇文章中，我们将讨论如何识别文本中提到的事件地点。这是一项非常实用的任务，可以应用于新闻分类、社交媒体分析等多个领域。下面，我将为你提供实现这一目标的流程及所需的具体代码。
## 工作流程
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
前面一篇 NLP系列——文本预处理1 写了文本的预处理，对语料进行了分词，将一篇文章，按我们选择的最小单位 短语、词语或者字符等 进行划分。划分后的语料，还是以文字的形式存在，接下去，首先是要建立词典将文本变成index表示(计算机处理的都是数字)，然后以某种方式提取一个向量来表示文章，这就是特征向量。 这一篇只介绍BOW、TF、TF-IDF，CNN、RNN这些神经网络的后续再补。1. 构建词典N
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2023-09-23 14:32:29
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TF-IDF原理 1.1 文本向量化特征的不足 在将文本分词并向量化后，我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量，比如在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick这篇文章中，我们将下面4个短文本做了词频统计：corpus=["I come to China to travel",
"This is a car polupar in China",
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2024-06-08 13:42:08
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一.文本基本任务—预处理操作：1.词向量化 把词进行量化，得到向量空间的值，得到具体的数值，长度，计算距离，拓展到文本向量和文章向量2.分词 中文 ：基本语义单元分割 英文：按照空格3.词性标注 分词之后进行标注4.命名实体识别 组织，人，5.文本结构化 快递地址识别信息提取案例二.文本应用—分类与聚类：将文本文件分到一个或多个一定好的类别中，涉及文本向量化，序列化标注等新闻稿分类垃圾邮件分类情感
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2023-09-07 16:45:51
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单位 | 快商通科技股份有限公司 自然语言处理实习生信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术信息抽取是从文本数据中抽取特定信息的一种技术。文本数据是由一些具体的单位构成的，例如句子、段落、篇章，文本信息正是由一些小的具体的单位构成的，例如字、词、词组、句子、段落或是这些具体的单位的组合。抽取文本数据中的名词短语、人名、地名等都是
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2024-03-14 11:42:14
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主要任务将各个医院不同格式的病历中的信息提取出来，这些信息包括姓名、出生地、年龄、疾病史、出院情况、出院有什么症状，有哪些治疗历史等信息。信息提取后还应将这些信息按照项目一个个的存储到mysql数据库中。 具体实现过程由简至繁的的描述。简单和复杂的区别主要由待提取的信息的复杂度来描述。1，有限可穷举情况最简单的为性别，只有两种匹配，男、女。更多的则是婚姻情况，如已婚、未婚、离异等。再多的
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2023-09-20 06:47:50
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作者 | AI Publishing 翻译 | 悉尼没睡醒校对 | gongyouliu编辑 | auroral-L全文共2406字，预计阅读时间30分钟。第九章 文本摘要和主题建模 1. 用 NLTK 进行文本摘要 1.1 抓取维基百科的文章 1.2 文本清洗
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2023-09-30 01:58:09
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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
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2023-09-04 13:30:56
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一、摘要的主要分类文本摘要：从数据上来看，分为利用无监督数据（自动摘要）和有监督数据两种方法文本摘要：从获取方法上看，分为抽取式摘要（从原文中抽取多个句子组成概要）和生成式摘要（先是自然语言理解进行篇章理解，然后用自然语言生成来生成摘要）两种方法。深度学习模型：BertSum,XLNet等。二、抽取式摘要方法1、基于无监督的抽取方法：page-rank主要处理流程：先构造图（其中一个句子是一个结点
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2023-07-14 16:42:37
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随着信息技术的发展，很多小伙伴已经不满足于对PDF文档的简单浏览和阅读。相反，很多时候我们需要将一些PDF文档中的内容提取出来，但是由于PDF不像Word文档这样开放，不能随意编辑提取内容。那么小伙伴们知道PDF怎么识别提取文字呢？其实方法是有的哦，下面我们就来看看吧。 要识别和提取PDF文档中的文字，我们可以使用到OCR技术，OCR技术可以将PDF文档中的扫描图像转换为可编辑的文
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2023-10-08 07:19:39
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平时我们在阅读PDF文件的时候，遇到想要的图片就想拿来用。那么，该如何从PDF文件中提取图片呢？下面小编就来介绍几个PDF图片提取方法。 一、QQ截图法 QQ是我们常用的软件，打开QQ我们就可以采用截图的快捷键Ctrl+Alt+A。当想要截图的时候，采用这个快捷键就可以快速截图了，当然前提必须隐藏QQ对话框，截图可以直接保存到自己想要的文件夹。 优点：方便，无需下载其他软件（QQ属于必备软件，如果
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2023-11-12 16:43:25
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# 自然语言处理中的实体提取：基本概念与应用
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的一个重要领域。而在NLP的众多任务中，实体提取（Named Entity Recognition, NER）是一个至关重要的环节。本文将介绍实体提取的基本概念，应用场景，以及如何用Python实现简单的实体提取。
## 什么是实体提取？
实体提取是指从文本中识别出特定信息的过程，比如人名、
NLP提取中文是当前自然语言处理领域中一项重要任务，能够有效提取和处理中文文本中的信息。在这篇文章中，我们将详细介绍如何解决NLP提取中文的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保有一个适合的环境。首先，确保已安装以下前置依赖：
- Python 3.x
- pip
- 爬虫工具，如Scrapy或BeautifulSo
