解读的是苏剑林大神在百度关系抽取比赛中的代码，源代码看这里数据转换苏神把原始数据(数据下载地址)进行了转换，只提取出其中的(1)句子文本(2)spo列表，存成json，如下图: 这个json加载进来是一个列表，列表中每一个样本是一个dict，存储了上述的两个字段：text和spo_list，这两个字段是模型训练所需要的。数据修复 传入的是一个dict，也就是上述json l
# 自然语言处理中的关键词提取
关键词提取是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它旨在从文本中自动识别出最具代表性的单词或短语，帮助我们快速了解文档的主旨和核心内容。在这篇文章中，我们将探讨关键词提取的基本概念，以及如何用 Python 实现这一功能。
## 什么是关键词提取
关键词提取主要用于信息检索、文本摘要和内容分析等应用场景。通过分析文本的内容和结构，关键词提取技术能够帮助用户快
近年来，自然语言处理一直在快速发展。随着词表和语料库等研究材料逐渐丰富，词语切分、词性标注、句法分析等技术的进步，自然语言研究不断推出新模型，这些研究的进展也扩展了自然语言的应用领域和场景。同时，随着互联网和社会经济的关系逐渐紧密，企业发展也带来了自然语言处理的市场需求。我国的自然语言处理研究是从上世纪80年代开始的，目前为止，在语料库、知识库等数据资源建设，词语切分、句法分析等基础技术，以及信息
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2023-11-23 13:29:23
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Gensim目的：从文档中有效的自动抽取语义主题。 处理原始的、非结构化的文本。gensim 中的算法有LSA、LDA、RP、TF-IDF、word2vec，通过在一个训练文档语料库中，检查词汇统计联合出现模式，发掘文档语义结构，这些算法属于 非监督 学习，无需人工输入，自己只需要提供一个语料库即可。语料：原始文本集合，用于无监督的训练文本主题的隐层结构。语料中不用 人工标注 附加信息。在 Gen
编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2021-11-22那么今天继续给大家分享一篇EMNLP顶会上的文章：Enhanced Language Representation with Label Knowledge for Span Extraction。引言在自然语言信息抽取中，有这么一种描述叫：Span Extraction，翻译过来叫做跨度提取。这里的跨度提取指的就是在纯
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2024-03-12 16:53:31
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运用场景： call centre 数据的关键字提取，从而根据关键字归类为部件相关类（ADF,Engine, FB,boot up,duplex issue etc）和流程相关类(install issue, print issue, fax issue etc.。在研究和新闻文章中，关键词构成了一个重要的组成部分，因为它们提供了文章内容的简洁表示。关键词在从信息检索系统，书目数据库和搜索引擎优化
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2024-05-22 17:00:04
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1、THUCNews 1.1 数据集介绍 本数据集是清华NLP组提供的THUCNews新闻文本分类数据集的一个子集（原始的数据集大约74万篇文档，训练起来需要花较长的时间）。本次训练使用了其中的10个分类（体育, 财经, 房产, 家居, 教育, 科技, 时尚, 时政, 游戏, 娱乐），每个分类6500条，总共65000条新闻数据。数据集划分如下： cnews.train.txt: 训练集(5000
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2024-02-18 20:29:28
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在处理自然语言处理（NLP）中的规则抽取代码的问题时，我们聚焦于如何设计和实现一个有效的方案。以下是针对此类问题解决过程的记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。这将帮助你更系统地了解整个过程。
## 环境准备
在开始前，我们需要准备合适的软硬件环境。以下是我们的准备工作。
### 软硬件要求
- **软件**：Python 3.8及以上，NLTK、spaCy
在上一章的旅程中，我们讨论了词法分析器的实现思路，我们也为词法分析器的实现做了许多准备工作。现在，就让我们来实现词法分析器吧。1. 词法分析器的类定义词法分析器的类定义如下：class __LexicalAnalyzer
{
// Friend
friend class Core;
public:
// Constructor
explicit __Lexic
# NLP 语义分析后提取的数据
自然语言处理（NLP）为我们提供了分析和理解人类语言的工具。其中，语义分析是 NLP 的一个重要环节，帮助我们提取文本中的有价值信息和数据。本文将为您介绍语义分析的基本概念，并通过代码示例展示如何进行数据提取。
## 什么是语义分析？
语义分析是 NLP 的一个重要部分，旨在理解文本的含义和上下文。通过语义分析，我们可以识别出关键词、实体和情感，使得机器能够
这两天无意间又发现了两个提取Unity游戏资源的工具，这会儿刚好有时间我就码点字总结一下。一、disunity 如下图所示，OpenAssets-File 选一个 .asset 或者一个.assetbundle 然后Extract All即可导出，感觉只是在disunity上增加了一个可视化的功能。 三、UnityStudio其实我觉得这个工具非常牛逼、前面两个都只能把资源解开
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2024-02-20 19:08:36
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计算机中的边缘算法主要是依靠梯度差来计算，常见的有sobel算子，lapacian算子等，在实现方法上都大同小异，OpenCV中对这类函数都有封装，使用起来很方便：1.Sobel算子的边缘检测我们先找一张灰度图像，这里用一张照片，取在HSV色域的V通道：sobel算子有两个方向：-1-2-1000121 -101-202-101 分别用来检测水平方向与竖
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2024-03-18 09:48:37
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NLP之文本聚类算法综述文本聚类算法综述常见算法通用场景评估指标实现流程代码实现 文本聚类算法综述常见算法常见的文本聚类算法有以下几种：K-Means：是最常见的聚类算法，通过迭代不断更新聚类中心来实现文本聚类。Hierarchical Clustering：分层聚类算法，通过不断合并或分裂聚类簇来实现文本聚类。DBSCAN：基于密度的聚类算法，通过找到密度相连的点形成聚类簇。Spectral
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2023-11-10 12:14:57
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# 教学文章：如何实现NLP代码Python语义分析
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[数据预处理]
B --> C[构建模型]
C --> D[训练模型]
D --> E[测试模型]
E --> F[应用模型]
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 准备数据
在进行NLP语义
原创
2024-03-14 05:34:11
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# NLP之关系抽取代码实践
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解和处理人类语言。关系抽取（Relation Extraction）是NLP中一个重要的任务，它旨在从文本中提取出实体之间的关系。本文将介绍关系抽取的基本概念和常用的实现方法，并给出一个简单的代码示例。
## 关系抽取的基本概念
原创
2023-11-09 05:25:15
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背景在现场下军棋时需要三个人，其中一个人当裁判。如果只有两个人，又想玩军棋，就需要有一个自动裁判机制。想通过手机自动识别棋子上的文字，目前还没有看到专门实现这个功能的软件，因此想自已动手试一试。准备工作用手机拍摄了一张上面有两个棋子的图片（模拟生成一副图片后再用手机对着屏幕拍摄的，以后再对着真实的棋子拍照吧） 在网上查到了一篇参考文献《基于python+opencv的图像目标区域自动提取（本项目为
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2024-03-31 19:02:56
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简述上一篇简单概述了下Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network（2014）的论文内容，这一篇简单地阅读学习下此篇论文的复现代码（来自FrankWork from github）。 项目结构主要如下：base_model.py: 为模型设置保存、加载路径（ckpt）。cnn_model.py：主要层（nonlinear
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2023-07-08 17:37:30
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信息抽取介绍 信息抽取的主要功能是从文本中抽取出特定的事实信息，这些文本可以是结构化、半结构化或非结构化的数据。通常信息抽取利用机器学习、自然语言处理等方法从上述文本中抽取出特定的信息后，保存到结构化的数据库当中，一边用户查询和使用。路线分为两条： 1.基于KDD和数据挖掘的方法，主要从结构化、半结构化数据中抽取信息； 2.采用自然语言处理和文本挖掘的方法，从非结构化的开放文本中发现
特征提取代码总结颜色提取Ø 颜色直方图提取：Code:#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <iostream>using namespace std; int main( int argc, char** argv ){IplImage * src= cvLoadImage("E:\\Down
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2023-01-06 10:18:56
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在数据分析和机器学习中，特征提取是从数据中提取有意义的信息的重要步骤。特征提取可以帮助提升模型的性能和效率，进而推动整个项目的成功。本文将详细记录针对“python特征提取代码”的问题解决过程，以便为未来的项目提供参考。
### 初始技术痛点
在我们开始构建一个基于机器学习的图像分类系统时，我们面临了一个技术痛点：如何从大量原始图像数据中有效提取特征以供模型使用。特征的数量和质量直接影响模型的
