郭一璞 夏乙 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI谷歌的最强NLP模型BERT发布以来，一直非常受关注，上周开源的官方TensorFlow实现在GitHub上已经收获了近6000星。TensorFlow爱好者们已经可以开心的玩耍，PyTorch用户还在焦虑吗？不要担心，就在这两天，一个名叫“抱抱脸（HuggingFace?）”的团队在PyTorch上实现了BERT，开源不
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2024-05-22 16:23:04
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龙猫数据线下标注工具自推出以来便受到众多用户喜爱。凭借强大的标注功能、简洁的任务配置方式、方便的用户管理，迅速成为众多从业者任务试标和正式标注的利器。最近的更新迭代在图像、音频标注基础上增添了NLP文本标注功能，可以方便进行文本内容的标签化处理。
NLP自然语言处理作为AI一个分支，在多个领域都有重要应用，例如机器翻译、语音识别、情感分析、问答系统以及聊天机器人。对于只能
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2023-09-03 10:42:56
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from 本文将会讲述如何实现多标签文本分类。什么是多标签分类？ 在分类问题中，我们已经接触过二分类和多分类问题了。所谓二（多）分类问题，指的是y值一共有两（多）个类别，每个样本的y值只能属于其中的一个类别。对于多标签问题而言，每个样本的y值可能不仅仅属于一个类别。 举个简单的例子，我们平时在给新闻贴标签的时候，就有可能把一篇文章分为经济和文化两个类别。因此，多标签问题在我们的日常生活
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2023-10-01 13:08:00
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目录一、词的离散表示1、One-hot编码（独热编码）2、Bag of Words（BOW，词袋模型）3、N-gram语言模型二、词的分布式表示（Distributed Representation）1、共现矩阵（Co-currence Matrix）2、神经网络语言模型（Neural Network Language Model，NNLM）3、Word2Vec，GloVe，Doc2Vec，Fas
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2023-11-21 23:45:22
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# NLP打标签：文本分类与标注的科学
自然语言处理（NLP）是人工智能的一部分，它使计算机能够理解和生成人类语言。文本的“打标签”（Tagging）是NLP中一项重要的任务，它涉及将标签分配给文本中的单词或短语，以便更好地理解其语义和上下文。这篇文章将通过示例和流程图来介绍NLP打标签的基本概念和实现方法。
## 什么是文本打标签？
文本打标签的主要目的是为了提取有意义的信息，实现如情感分
# NLP打标点的实施步骤
在自然语言处理（NLP）领域，打标点是一项重要的任务，它可以帮助理解文本的结构和语义。对于刚入行的小白，下面将详细介绍如何实现“NLP打标点”的流程。
## 流程概览
在实现NLP打标点的过程中，通常可以遵循以下步骤：
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| 步骤 | 描述 |
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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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Bert MLM(masked language model)是一个很有前景的方向，开个帖子记录下相关的发
原创
2022-12-04 07:54:44
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# 使用NLP对小说进行打标签的完整流程
在自然语言处理（NLP）领域，给文本（如小说）打标签是一项重要的技术任务。打标签的本质是为文本中的特定部分分配类别或标签，通常用于信息提取、情感分析和文本分类等任务。以下是实现“NLP小说打标签”的详细步骤和代码示例。
## 整体流程
以下是整个流程的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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目录分析现有数据解决方案初始语料集构建特征选择过滤语料1、词频逆文档评率2、信息增益3、卡方检验训练模型缺失标签数据处理总结最近在做文库标签的分类，文库的数据比博客数据要短一些，特征比较分散，时间紧任务重，走标注流程是肯定来不及了，没有标注数据做分类的话还需要下一番功夫了，作为一名算法工程师，在详细分析数据之后，还是能能发现了一些可以尝试的方案，于是乎，开整。文库下载同博客一样，有用户自定
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2023-12-16 20:27:24
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【NLP.TM】本人有关自然语言处理和文本挖掘方面的学习和笔记，欢迎大家关注。往期回顾：NLP.TM[25] | CS224N学习小结NLP.TM[26] | bert之我见-attention篇NLP.TM[27] | bert之我见-positional encodingNLP.TM[28] | 浅谈NLP算法工程师的核心竞争力NLP.TM[29] | 近期做NER的反思命名实体识别是文本分类
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2023-10-10 15:10:29
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NLP笔记：分类问题常用metrics整理0. 简介1. Accuracy2. Precision, Recall & F1 score1. TP, FP, FN, TN2. Precision3. Recall4. F1 score1. micro F12. macro F15. 代码实现样例3. ROC & AUC0. 简介这里，我们来考察一下NLP分类问题中常用的metric
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2023-09-29 23:02:41
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集大家之所长汇集于此，希望对有需要的你能有所帮助。一、打标签工具（1）labelimg/labelme这两款工具简便易行，前者主要用于对目标进行大致的标定，用于常见的框选标定，后者主要用于较为细致的轮廓标定，多用于mask rcnn等。安装也是很方便的，直接在终端下用pip install labelimg即可(至于labelme，需要先安装pyqt,所以先
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2023-07-24 20:51:48
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词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS）、命名实体识别（Name Entity Recognition，NER）和依存句法分析（Dependency Parsing）是自然语言处理中常用的基本任务，本文基于SpaCy python库，通过一个具体的代码实践任务，详细解释这三种NLP任务具体是什么，以及在实践中三个任务相互之间的关系。 介绍说到数据科学
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2023-10-27 00:06:46
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文章目录NLP基础——词表示和文本特征1. Word Representation: 独热编码，tf-idf2. Word2Vec2.1 Word Embedding2.2 Gaussian Embedding2.3 Contextual Embedding3. 文本特征工程 NLP基础——词表示和文本特征1. Word Representation: 独热编码，tf-idf词表示：0-1 on
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2024-05-16 10:15:52
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实际项目中我们使用NLP中鼎鼎大名的BERT模型来进行文本分类。
实际项目中我们使用NLP中鼎鼎大名的BERT模型来进行文本分类。通过本篇学习，小伙伴们可以迅速上手BERT模型用于文本分类任务。对数据挖掘、数据分析和自然语言处理感兴趣的小伙伴可以多多关注。 目录01 为什么使用BERT模型做文本分类02 项目背景03 BERT模型实战 
一、打标签工具（1）labelimg/labelme这两款工具简便易行，前者主要用于对目标进行大致的标定，用于常见的框选标定，后者主要用于较为细致的轮廓标定，多用于mask rcnn等。安装也是很方便的，直接在终端下用pip install labelimg/labelme即可。其使用界面如下：（2）NLP标注工具BRATBRAT是一个基于web的文本标注工具，主要用于对文本的结构化标注，用BRA
我们都知道数据有两类：“结构化数据”和“非结构化数据”。如果有“结构化数据”，我们只要对结构化数据做增删查改就可以，进一步需要解决伸缩性的问题。但是更多的数据是非结构化数据，所谓非结构化数据并不是说数据内部毫无结构，而是数据的结构并没有被使用者定义、抽取、索引和查询。从这个角度来说，如果数据是结构化的，数据库能解决的，就不必要再使用其他更复杂的做法。但是如果数据没有被很好的结构化，数据的有价值的信
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2024-05-22 16:22:13
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一、什么是标注平台 自然语言处理标注工具是指通过可视化界面，以清晰、快捷的方式对文本数据进行标注的工具，该工具通常以系统形式展现，包含前端展示、后端系统与数据库三部分组成。二、自然语言标注平台能做什么 文本分类（对文本类型进行划分，如情感分类、企业类型分类等） 命名实体识别（对文本实体进行标注，如人名、地名、实体名等等） 关系抽取任务（对文本中词关系，如主谓宾等，或因果关系等） 机器翻译任务（通过
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2023-11-14 23:37:13
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文章目录baseHMMCRFTFIDFPageRankTextRankLDAword2vecother NLP相关算法，HMM、CRF、TFIDF、TextRank、pagerank、LDA、word2vec、Doc2Vec、TextCNN、Bi-LSTM+CRF、Lattice-LSTM、transformer、BERT等base分词、词性标注、实体识别常见的分词算法有：基于字符串匹配的分词方
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2023-11-20 09:07:05
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