PairSupCon：用于句子表示的成对监督对比学习
《Pairwise Supervised Contrastive Learning of Sentence Representations》
oders的数据增强方法【自然语言处理】【向量表示】PairSupCon：用于句子表示的成对监督对比学习一、简介 学习高质量的句子嵌入是中的基础任务。目标是在表示空间中将相似句子映射在相近的位置，将不
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2023-12-18 16:13:45
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ocr文字识别技术是日常生活中经常能看到被广泛运用的技术，它可以帮助使用者对一些不能够进行复制的文件照片进行识别翻译等操作。还不是很了解目前在互联网上有那些英文ocr识别软件好用的小伙伴们，下面将会为大家推荐几款，一起来看看吧。英文ocr文字识别软件推荐天若ocr这是一款开源的ocr软件，支持多种格式的文件进行识别。操作方法简单，支持多语言的识别，同时软件中还能够进行排版，进行截图或者是上传文件就
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2024-01-27 15:52:18
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# Java实现短语文字重复度的详细教程
在这篇文章中，我们将深入探讨如何在Java中实现短语文字重复度的计算。对于刚入行的小白来说，下面的步骤和代码将帮助你了解整个流程和实现方法。
## 1. 整体流程
在实现短语文字重复度的过程中，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------
# Java日语文字排序教程
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Java中实现日语文字的排序。这对于刚入行的小白可能是一个挑战，但是只要按照下面的步骤来操作，你会轻松掌握这个技能。
## 流程图
```mermaid
journey
title Java日语文字排序流程
section 准备工作
开始 --> 下载并安装Java开发工具
原创
2024-05-13 05:55:24
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信息抽取?188非结构化数据; 抽取实体; 抽取关系;评估方法: F1-ScoreNER方法分类利用规则, 比如美国电话(?:\(?[0-9]{3}\)?[0-9]{3}[ -.]?[0-9]{4})
投票模型, 统计每个单词的类型, 取频率最高的. 一般用作baseline利用分类模型1. 简单特征工程def get_feature(word: str):
return np.array
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2023-10-31 10:47:01
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前言在（）中讲到在文本挖掘预处理中，在向量化后一般都伴随着TF-IDF的处理。什么是TF-IDF，为什么一般需要加这一步预处理呢？这里就对TF-IDF的原理做一个总结。文本向量化存在的不足在将文本分词并向量化后，就可以得到词汇表中每个词在文本中形成的词向量，比如（）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",
"T
# NLP 英文短语提取入门指南
在自然语言处理（NLP）中，短语提取是一个非常重要的任务。目的在于从文本中提取有意义的短语，这可以用在信息检索、情感分析和许多其他应用中。本文将引导你完成NLP英文短语提取的整个流程，包括所需工具、代码示例以及可视化图表。
## 流程概述
在我们开始编写代码之前，让我们先了解整个短语提取的流程。下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-20 05:03:26
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# NLP 提取核心短语：新手入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对自然语言处理（NLP）感到既兴奋又困惑。本文将为你提供一个简单的入门指南，教你如何使用NLP技术提取文本中的核心短语。
## 一、流程概览
首先，让我们看看使用NLP提取核心短语的整个流程。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 文本预处理 |
原创
2024-07-23 08:19:51
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中文的新词发现与分词算法
分词新词发现基于信息熵的新词发现词频：出现次数越多，越有可能成词凝固度：\(\frac{P(AB)}{P(A)P(B)}\)， 两个字越容易一起出现，越有可能成词左（右）自由度（边界熵）：\(H_{left}=-\sum{P_i}log_2P_i\)参考博客基于切分的新词发现上一个算法需要计算3个信息，并且边界熵的计算量很大（对
工作过程中，常常其他业务的同学问到：某两个词的相似度是多少？某两个句子的相似度是多少？某两个文档之间的相似度是多少？在本文中，我们讨论一下jaccard与cosine在文本相似度上的差异，以及他们适用的场景。在介绍二者的异同之前呢，我们首先介绍一下，jaccard相似度和cosine相似度的定义。（想直接看结论的，请关注文末的加粗部分）Jaccard相似度Jaccard相似度的定义很简单，两个句子
英语文章、常用短语部分摘选集锦
原创
2017-05-09 11:52:35
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# Java 中英文短语排序的科学探索
在编程的世界中，字符串操作是基础而又重要的技能之一。Java语言作为一种广泛使用的编程语言，提供了丰富的字符串处理功能。本文将通过一个示例，探讨如何对英文短语进行排序。我们将重点关注如何使用Java实现这一功能，并结合可视化工具提供一些额外的见解。
## 1. 理解字符串排序
字符串排序是一个涉及将字符串按字母顺序或其他标准进行排列的过程。在Java中
原创
2024-09-16 06:48:11
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# 创建一个 Python 语文字典库的完整指南
## 1. 项目概述
在这个指南中，我们将创建一个简单的 Python 语文字典库，帮助用户存储和管理单词及其定义。这个项目将涉及基本的文件操作、数据结构使用以及简单的可视化展示。
## 2. 项目流程
以下是实现这个项目的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----
# 实现一个 Python 语文字音字形库的步骤指南
在现代的自然语言处理和文本处理任务中，语音和书写的转换通常是一个重要的步骤。本文将帮助你实现一个简单的 Python 语文字音字形库。下面我们将一步一步地讲解如何完成这个任务，并通过图示化流程和状态图来帮助理解。
## 整个流程概述
实现语文字音字形库的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
## NLP 依存语法与短语结构语法
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，研究如何让计算机理解和处理人类语言。在NLP中，依存语法和短语结构语法是两种常用的语法分析方法。本文将介绍这两种语法分析方法的原理和应用，并且给出相应的代码示例。
### 依存语法（Dependency Parsing）
依存语法是一种描述单词之
原创
2023-08-11 04:14:55
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9. 信息抽取信息抽取是一个宽泛的概念，指的是从非结构化文本中提取结构化信息的一类技术。这类技术依然分为基于规则的正则匹配、有监督学习和无监督学习等各种实现方法。我们将使用一些简单实用的无监督学习方法。由于不需要标注语料库，所以可以利用海量的非结构化文本。本章按照颗粒度从小到大的顺序，介绍抽取新词、关键词、关键短语和关键句的无监督学习方法。9.1 新词提取概述新词是一个相对的概念，每个人的标准都不
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2024-07-03 20:43:52
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在自然语言处理（NLP）中，计算短语之间的相似度是一个非常重要的任务。短语相似度的计算可以为许多应用提供支持，比如文本分类、信息检索、文本推荐和对话系统等。本文将探讨如何计算短语相似度，包括使用不同的技术和算法，并给出相关的代码示例。此外，我们还将用mermaid语法绘制序列图和状态图，以便更好地理解这个过程。
## 相似度计算的方法
### 1. 基于词向量的相似度
词向量是将单词映射到一
就像 match 查询对于标准全文检索是一种最常用的查询一样，当你想找到彼此邻近搜索词的查询方法时，就会想到 match_phrase 查询 。 GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": "q
将基于信息熵和互信息的新词提取方法（第20天）中的字符替换为单词，即可将其转换为短语识别的方法。下面我们仍然使用神超直播间的弹幕的8个小时的时间切片作为例子，使用HanLP中的extractPhrase方法实现。from pyhanlp import *from utils import filedef extract(corpus): text = file.as_string(corpus) # 工具类:将文件读取为str phrase_info_list = HanLP.e
原创
2022-03-28 15:23:10
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将基于信息熵和互信息的新词提取方法（第20天）中的字符替换为单词，即可将其转换为短语识别的方法。下面我们仍然使用神超直播间的弹幕的8个小时的时间切片作为例子，使用HanLP中的extractPhrase方法实现。from pyhanlp import *from utils import filedef extract(corpus): text = file.as_string(corpus) # 工具类:将文件读取为str phrase_info_list = HanLP.e
原创
2021-08-26 10:47:49
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