来自：复旦DIS1. Argumentation-Driven Evidence Association in Criminal Cases刑事案件中的证据关联是将一组司法证据划分为若干不重叠的子集，提高定罪的可解释性和合法性。可以观察到，分成同一子集的证据通常支持同一主张。在证据关联步骤中，此篇文章提出了一种基于论证驱动（argumentation-driven）的监督学习方法来计算证
一 数据分析与自然语言处理我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。二 自然语言处理如果一台计算机能够欺骗人类，让人相信它是人类，那么该计算机就应当被认为是智能的。（阿兰.图灵)机器能像我们人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的幻想。如今，
文章目录PART1：安装Stanford NLPPART2：安装过程问题1）安装包问题2）路径设置3）环境变量PART3：词性标注测试 官网下载：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html#downloadcoreNLP是斯坦福大学开发的一套关于自然语言处理的工具(toolbox)，使用简单功能强大，有：命名实体识别、词性标注、
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2024-05-17 18:17:33
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# 入门 NLP 文本挖掘指南
自然语言处理（NLP）和文本挖掘是现代数据分析中一个重要的领域，广泛应用于信息检索、情感分析、聊天机器人等。对于新手来说，掌握文本挖掘的过程并不简单，但只要循序渐进，逐步掌握技能，就能轻松应对。本文将为你提供一步一步的指南，并附上相应的代码示例，帮助你了解如何实现 NLP 文本挖掘。
## 流程概述
以下是实现 NLP 文本挖掘的基本流程：
| 步骤 | 描
自然语言处理（NLP）是一种在计算机领域中以理论为驱动，用于人类语言的自动分析和表示的技术。NLP研究从打卡和批量处理的时代发展而来（其中一句话的分析可能就需要7分钟），到现在的谷歌时代和它的推荐系统（可在不到一秒的时间内处理数百万个网页）。本综述文章借鉴了NLP研究的最新进展，以全新的视角审视NLP技术的过去、现在和未来。借鉴商业管理和营销预测领域的“跳跃曲线”范式，这篇调查文章将NLP研究的演
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2024-01-21 01:54:54
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作者 | 周俊贤 文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一，也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用，本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。由于，项目中的数据涉密，所以拿公开的两个数据集进行实验讲解：今日头条的短文本分类和科大讯飞的长文本分类，数据集的下载见github的链接。https://github.com/zhou
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2024-07-31 20:21:04
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NLP-文本挖掘-综述一、什么是文本挖掘二、文本挖掘五个步骤三、7种文本挖掘的方法 一、什么是文本挖掘文本挖掘的意义就是从数据中寻找有价值的信息，来发现或者解决一些实际问题。 每到春节期间，买火车票和机票离开一线城市的人暴增——这是数据 再匹配这些人的身份证信息，发现这些人都是从一线城市回到自己的老家——这是信息 回老家跟家人团聚，一起过春节是中国的习俗——这是知识二、文本挖掘五个步骤数据收集、
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2023-07-08 11:38:41
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随着信息产业的迅猛快速的发展以及Internet/Web技术的快速普及，使海量数据不断产生。随之而来的问题是如此多的数据让人难以消化，无法从表面上看出他们所蕴涵的有用信息，从而不能有效地进行分析处理。 数据是进行信息化处理的基础，从数据中获取重要信息并将其转化为实际的生产和应用效果变得越来越广泛，也推动着社会生产和市场经济的快速发展。尽管现代的数据库技术已经相当优秀能够使我们使我们很容易的存
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2023-10-02 06:28:44
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摘要：近年来，自然语言处理行业蓬勃发展，在市场上得到广泛应用，尤其是基于NLP的AI伪原创技术。 自从我上学以来，我写了很多文章。文章的深度是不同的。今天，由于某些需要，我再次阅读文章并将它们放在一起，这也可以称为概述。博客上有关于这些问题的详细文章。本文仅是其各个部分的高级摘要。1什么是文本挖掘？文本挖掘是基于文本信息进行知识发现的信息挖掘研究分支。文本挖掘的准备涉及三个步骤：文本收集，文本分析
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2024-05-22 17:03:25
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雷锋网：关于自然语言处理NLP和自然语言理解NLU研究到底到了哪一阶段？还有哪些亟待突破的技术难点？接下来又将产生哪些服务于大众的应用？ CCF-GAIR 2018 大会NLP 专场给出了指点。我们希望未来将会这样：搜索引擎更加精准，机器翻译更为实用，聊天机器人更能懂你，机器客服更加高效，自然语言处理在金融、法律、教育、医疗等行业，将迎来更加广泛的应用。2018年7月1日上午自然语言处理
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2024-05-24 11:38:50
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# 如何实现NLP数据深度挖掘
自然语言处理（NLP）是一种使计算机理解和处理人类语言的技术。随着大数据的快速发展，NLP数据深度挖掘的重要性日益增加。对于刚入行的小白来说，实现NLP数据深度挖掘虽然看似复杂，但通过系统的方法可以简单明了地掌握。本文将介绍实施NLP数据挖掘的流程，包括每个步骤的具体操作和代码示例。
## 全流程步骤
以下是实现NLP数据深度挖掘的主要步骤：
| 步骤
原创
2024-09-24 07:14:01
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在当今数据驱动的时代，事件关联挖掘通过自然语言处理（NLP）技术得以广泛应用，从而帮助企业和组织更加高效地分析和理解复杂的数据关系，以便做出及时决策。本文将探讨如何解决NLP事件关联挖掘问题，包括其背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南和生态扩展。
### 背景定位
事件关联挖掘利用自然语言处理技术从文本中提取出有意义的事件并识别它们之间的关系。这一技术的应用场景丰富，涵盖了金融监测
# 文本挖掘与自然语言处理（NLP）：基础及应用
在当今的信息时代，文本和数据的数量日益庞大。无论是社交媒体中的评论、网页上的文章，还是电子邮件的内容，如何有效地从这些文本数据中提取有价值的信息便成为一项重要的挑战。文本挖掘（Text Mining）和自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）便是在这个背景下应运而生的技术。
## 一、文本挖掘是什么？
NLPIR多功能文本挖掘工具解决大数据处理难题 随着信息技术正以突飞猛进的速度向前进步，包括新传感器采集技术、移动互联网技术、社交网络技术的蓬勃发展，将带来大量的创新性应用。大数据是新时代的石油，通过研发分析各种多元结构化数据的高效技术，提高数据产品的易用性，让数据分析实现“开箱即用”，其蕴藏的巨大能量将使数据成为政府和企业建立核心竞争力的关键途径，甚至能够颠覆很多传统行业的运作方式，带领我
本文共计1463字，预计阅读时长八分钟 NLP-基础和中文分词一、本质NLP (Natural Language Processing) 自然语言处理是一门研究计算机处理人类语言的技术二、NLP用来解决什么问题语音合成（Speech synthesis）语音识别（Speech recognition）中文分词（Chinese word segmentation）☆文本分类（Text c
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2023-10-15 22:50:17
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搜索引擎简介莫烦NLP学习总结系列：搜索引擎简介扩展：多模态搜索：以文字搜图片等，阿里在视频搜索领域的探索：多模态搜索算法实践搜索引擎搜索的过程原始数据（数据库海量的数据，BigData）批量召回（倒排索引）粗排（TF-IDF：处理匹配排序）精排什么是倒排索引？假设你开了家咨询公司，手上有100篇材料。这时有人来找你咨询NLP的问题，你会怎么在这100篇材料中找到合适的内容呢？ ——用倒排索引的方
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2023-11-15 19:44:22
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人类进入信息化时代以后，短短的数年时间，积累了大量的数据，步入了大数据时代，数据技术也就应运而生，成为了一种新的主流技术。而研究数据挖掘技术的理念、方法以及应用领域，将对我国各个领域的未来带来更多的机遇和挑战。 数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成
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2023-08-25 18:12:00
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文本挖掘可以视为NLP（Natural language processing，自然语言处理）的一个子领域，目标是在大量非结构化文本中整理析取出有价值的内容。由于人类语言具有很高的复杂性，例如不同语言间语法不同，组成方式不同，还有语言种类的多样性，使得NLP是目前机器学习领域最困难的技术之一，里面的难点大部分成为各个应用领域（搜索引擎，情感识别，机器写作等等）的核心障碍，是实现高度智能机器人的关键
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2023-07-01 15:32:01
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在计算机广泛应用的今天，数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。各种类型信号采集的难易程度差别很大。 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统以分词技术为基础，集成了全文精准检索、新词发现、分词标注、统计分析、关键词提取、热点分析、文本分类过滤、文档去重、等功能，其中文精准搜索就是以数据采集系统为主要支撑。 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统数据
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2023-09-30 21:08:48
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数据挖掘(或知识发现)就是从大量的数据中抽 取以前未知并具有潜在可用的模式。然而数据挖掘领域还缺之独立性,数据挖掘是人工智能(AI)技术与数据库技术的结合。它的核心概念是AI领域中的机器学习。数据挖掘系统所采用的主要算法是 AI中知识发现技术的应用。 目前数据挖掘研究和开发表明数据挖掘需 要覆盖各种各样不同的应用任务,从数据的预处理到关联规则、聚类分析、数据分类、偏差检查、序列模式等等特定的模
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2023-09-25 08:22:28
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