# NLP 文本表示的实现指南
在自然语言处理（NLP）中，文本表示即将文本转换为计算机可以理解的向量格式。这是 NLP 的重要基础，因为大多数机器学习算法都要求输入为数值格式。本文将为新开发者提供一个详细的流程，教你如何实现文本表示，以及相应的代码示例。
## 一、流程步骤概述
下面的表格展示了文本表示的一般流程步骤：
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| 步骤 | 描述
文本分类是NLP领域最经典的应用场景之一，其实现方法我们可以划分为两类。其一是基于传统机器学习的文本分类，如 TF-IDF文本分类。其二便是基于深度学习方法的文本分类，如Facebook开源的FastText文本分类，Text-CNN 文本分类，Text-CNN 文本分类等。下面我们详细介绍这两种方法。一、机器学习方法文本分类任务可被划分为特征工程和分类器两部分，具体流程如下图所示：特征工程这里的
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2023-10-10 14:24:31
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引言我们在做模型训练的时候，不是直接把文本或者词语传给计算机让其进行计算，而是需要将单词、句子、文本转换成向量或者矩阵进行计算，而如何将文本转换成向量就是本文需要介绍的内容。介绍内容之前，大家需要先熟悉一些概念。
原创
2021-07-17 09:34:58
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1. 简介NLP 是 natural language processing 的三个英文词的首写字母，意思是自然语言处理。学习NLP，对于想直接应用在产品场景的，首先要弄懂word2vec，然后是 BERT 模型。那我们先来解释一下word2vec和BERT 模型。听完解释，初学者可能会觉得，怎么这么简单呢！1.1 word2vecword2vec 从 word to vector 来。
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2023-07-31 22:44:13
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离散 第一章1.1集合的初见朴素集合论集合是由指定范围内的满足给定条件的所有对象聚集在一 起构成,每一个对象称为这个集合的元素。公理化集合论外延公理+空集存在公理+无序对公理+并集公理+幂集公理+无穷公理+替换公理+正则公理+选择公理。(ZFC 公理化集合论)（前八个叫ZF公理）集合的表示枚举法叙述法文恩图（文氏图）集合基数1.2特殊集合与集合间关系空集空集是绝对唯一的全集全集是相对唯一的，在某一
研究如何将输入文本（原始数据）表示为数值格式（向量或矩阵）。
原创
2024-07-09 10:38:03
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在上一篇文章介绍了文本表示《NLP之文本表示》https://blog.csdn.net/Prepared/article/details/94864658但是没有代码。在这篇博客中，我们在实践一下！中文分词常用模型：Jieba模型、百度的LAC模型，这里使用 Jieba 模型进行中
原创
2021-07-17 09:33:28
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文本摘要提取之前写过一版 文本摘要提取，但那版并不完美。有所缺陷（但也获得几十次收藏）。今天写改进版的文本摘要提取。文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要，多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。 摘要：意思就是从一段文本 用几句话来概括这段话
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2023-09-28 21:57:30
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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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项目2：新闻文本挖掘与分类MLDL一、 文本分析与可视化读取数据，去除有缺失值的行，分词去除停用词统计词频做词云二、 中文自然语言处理分析1. 关键词提取1.1 基于TF-IDF算法的关键词抽取import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())senten
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2023-11-14 09:29:16
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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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时间: 2019-8-14引言两篇文章与大家分享，第一篇作者对通用文本匹配模型进行探索，研究了构建一个快速优良的文本匹配模型所需条件，在此条件下，其模型性能与最先进的模型相当，且参数少速度快(6倍)；第二篇主要研究了集成语言输入特征对神经网络模型产生的影响，并且发现输入特性对性能的影响比我们研究的任何体系结构参数都要大。First BloodTILE: Simple and Effective T
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2024-07-25 14:40:11
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情感分析简介 文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”
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2023-08-21 09:43:56
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文本分类概述（NLP）**文本分类问题：**给定文档p，将文档分类为n个类别中的一个或多个 **文本分类应用：**常见的有垃圾邮件识别，情感分析 **文本分类方向：**主要有二分类，多分类，多标签分类 **本分分类方法：**传统机器学习方法（贝叶斯、SVM等），深度学习方法（fastText，TextCNN等） **本文的思路：**本文主要介绍文本分类的处理过程，主要哪些方法。致力让读者明白在处理
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2023-08-31 11:03:10
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语言检测，文本清理，长度测量，情绪分析，命名实体识别，n字频率，词向量，主题建模前言在本文中，我将使用NLP和Python解释如何分析文本数据并为机器学习模型提取特征。NLP(自然语言处理)是人工智能的一个领域，研究计算机和人类语言之间的交互，特别是如何编程计算机来处理和分析大量的自然语言数据。NLP经常被应用于文本数据的分类。文本分类是根据文本数据的内容给文本数据分配类别的问题。文本分类最重要的
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2024-02-02 09:11:18
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感谢阅读腾讯AI Lab微信号第49篇文章。NLP领域三大顶会之一的EMNLP即将举办，腾讯AI Lab第2次参与，共16篇文章入选。本文将深度解读与文本生成技术相关的2篇论文。Enjoy！随着近年来端到端的深度神经网络的流行，文本生成逐渐成为自然语言处理中一个热点研究领域。文本生成技术具有广阔的应用前景，包括用于智能对话系统，实现更为智能的人机交互；我们还可以通过自动生成新闻、财报及其它类型的文
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2024-01-31 10:01:31
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背景在信息搜索中，我们做的第一步就是检索。对于文本检索中，第一步就是数据库中的内容与检索的内容进行匹配，符合匹配要求的话就根据相关业务处理。在NLP中，我们可以认为是要让机器去理解检索内容，然后从现有数据库中返回对应内容。从这看文本匹配就是NLU（Nature Language Understand ,自然语言理解）中的核心内容了。再延展一下，搜索这项功能在我们生活中也是太多太多。大众一点就是搜索
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2024-08-12 16:20:39
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文章目录d. SimCSE：2021.04UnsupervisedSupervisede. R-Drop（Supervised）：2021.06f. ESimCSE（Unsupervised）：2021.09g. PromptBERT（Unsupervised）：2022.01h. SNCSE(Unsupervised)：2022.01i. DiffCSE（Unsupervised）：2022.
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2023-12-27 06:39:31
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当我们拿到一段文本的时候，要经过如何的处理才能进入模型呢，我们把这个过程称为文本预处理。一般经过这几个步骤：原始文本>分词>清洗>标准化>特征提取>建模 1：分词分词的常用工具：Jieba分词 https://github.com/fxsjy/jiebaSnowNLP https://github.com/isnowfy/snownlpLTP h
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2023-07-08 11:30:10
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