NLP主要研究方向信息抽取： 从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。文本生成： 机器像人一样使用自然语言进行表达和写作。依据输入的不同，文本生成技术主要包括数据到文本生成和文本到文本生成。数据到文本生成是指将包含键值对的数据转化为自然语言文本；文本到文本生成对输入
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2023-09-14 12:39:44
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0. 背景：ImageNet带来了数据预训练的风，通过在ImageNet数据集上训练得到的网络权重，可以迁移学习到较少标注集较高标注成本的领域。这股思想也进入了NLP领域，本文介绍几种预训练方法。目前NLP领域的预训练方法有： 1）word2vec 2）ULMFit 3）ELMo 4
# NLP文本提取：从文本数据中获取有用信息的技术解析
## 引言
随着信息爆炸时代的到来，我们每天都会接触到大量的文本数据，例如社交媒体上的帖子、新闻文章、电子邮件等等。这些海量的文本数据中蕴含着丰富的信息，如果能够从中提取出有用的信息，对于各种应用场景都具有重要意义。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是研究如何让计算机理解和处理人类自然语言的领域
原创
2023-11-07 12:14:04
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TF-IDF原理 1.1 文本向量化特征的不足 在将文本分词并向量化后，我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量，比如在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick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",
"This is a car polupar in China",
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2024-06-08 13:42:08
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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。抽取式摘要从源文档中抽取关键句和关键词组成摘要，摘要全部来源于原文。生成式摘要根据原文，允许生成新的词语、短语来组成摘要。按照有无监督数据可以分为有监督摘要和无监督
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2023-07-28 18:49:44
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1.TF-IDF2.基于语义的统计语言模型文章关键词提取基础件能够在全面把握文章的中心思想的基础上，提取出若干个代表文章语义内容的词汇或短语，相关结果可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。采用基于语义的统计语言模型，所处理的文档不受行业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。3.TF-IWF文档关键词自动提取算法针对现有TF-IWF的领域文档关键词快速提取算法.该算法使用
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2023-09-22 16:11:15
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简介BERT是经过预先训练的Transformer模型，已在多个NLP任务上取得了突破性的性能。最近，我遇到了BERTSUM，这是爱丁堡的Liu的论文。本文扩展了BERT模型，以在文本摘要上达到最新的分数。在此博客中，我将解释本文以及如何使用此模型进行工作。单文档文本摘要是自动生成文档的较短版本，同时保留其最重要信息的任务。该任务在自然语言处理社区中受到了很多关注。由于它对于各种信息访问应用程序具
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2023-12-05 15:54:00
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文章目录一、文本特征工程二、工具使用1.word counts与tf-idf1.1 读取输入与分词1.2 特征工程—CountVectorizer and TfidfTransformer1.3 构建分类器管道模型2. word2vec3. doc2vec4. LDA主题模型5.Fasttext 一、文本特征工程 在深度学习中，不需要主动提取特征。但是在传统的机器学习中，需要主动提取特征。 传
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2024-05-22 17:01:41
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目录背景文本分词N-gram特征统计N-gram中的概率计算N-gram的用途N-gram中N的确定参考关于作者 背景因为平时建模过程中会碰到一些文本类的特征，所以整理了下该怎样处理文本特征，以及怎样做文本特征类的衍生，涉及到NLP的内容很浅显。 如果想深入学习NLP，请移步到大神微博…文本分词利用python中的jieba、中科院、清华、哈工大的一些分词工具来进行分词处理。在处理词类时一般关注
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2023-12-18 15:00:08
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通过对句子的预处理，拿 中文来说，去标点，去停用词，分词后，我们可以表示出文本的特征了，当然这里还需要截取句子的长度，因为文本有长有短，机器学习需要输入相同长度的向量特征，然后基础的就是将文本向量化，比如每个单词出现的频数，这个的不足是可能有一些词出现的次数很高，但是它对文本的作用可能并没有那么大，那么这个时候可以考虑TF-IDF来降低这种影响。TF-IDFTF-IDF是Term Frequenc
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2023-12-02 13:51:57
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本文主要内容简略介绍卷积神经网络（CNN, Convolutional Neural Network）处理文本信息的过程使用CNN进行文本分类任务，并对代码进行注释本文代码【https://github.com/540117253/Chinese-Text-Classification 】一、CNN概述 图1 CNN文本编码器
将评论的每个单词映射为维向量，然后将给定的评论文本转化为长度固
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2023-12-07 22:32:43
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北京博信施科技有限公司是一家专业从事数据格式转换、数据处理领域研发软件产品和解决方案实施的技术型公司。随着大数据时代的到来，数据的处理、加工、生产、流通、管理成为了人们必不可少的一部分。TextPorter纯文本抽出软件可以从多种文件格式的数据中或从插入的OLE对象中，完全除掉特殊控制信息，快速抽出纯文本数据信息。广泛应用于全文检索、搜索引擎、文档管理等技术领域，百度、搜狐、拓尔思、Openfin
文本摘要提取的主流算法主要有以下几种：1：根据核算的办法：这种办法运用核算模型来剖析文本，然后提取要害信息。其间，最常用的办法是TF-IDF（词频-逆文档频率）算法和TextRank算法。 2:根据机器学习的办法：这种办法运用机器学习算法来练习模型，然后运用模型来提取摘要。其间，最常用的办法是支撑向量机（SVM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。 3:根据深度学习的办法：这种办法运用深度
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2023-09-21 09:43:44
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法一：Bag-of-words 词袋模型文本特征提取有两个非常重要的模型： 词集模型：单词构成的集合，集合中每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数（频数）两者本质上的区别，词袋是在词集的基础上增加了频率的纬度，词集只关注有和没有，词袋还要关注有几个。假设我们要对一篇文章进行特征化，最常见的方式就是词袋。（
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2023-09-04 14:58:40
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一、概述自动摘要可以从很多角度进行分类，例如单文档摘要／多文档摘要、单语言摘要／跨语言摘要等。从技术上说，普遍可以分为三类： i. 抽取式摘要（extractive），直接从原文中抽取一些句子组成摘要。本质上就是个排序问题，给每个句子打分，将高分句子摘出来，再做一些去冗余（方法是MMR）等。这种方式应用最广泛，因为比较简单。经典方法有LexRank和整数线性规划（ILP）。 Lex
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2023-12-08 09:57:25
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第一章：概述1. 什么是自然语言处理？计算机具备人类的听、说、读、写、译、问、答、搜索、摘要、对话和聊天等能力知识和常识进行推理和决策支持客服、诊断、法律、教学等场景2. 自然语言处理的主要任务有哪些？分析、理解、转换、生成转换：翻译 • 运用翻译规则或统计模型等，将源语言的文本转换为目标语言的文本文摘 • 对源语言的长文本进行压缩，提取出关键句子的短文本生成自动作文 生成符合逻辑的连贯的文本聊天
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2024-01-03 12:08:06
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问题发现：本次案例为工作中遇到的实际问题，在语音识别中的语料准备部分，需要从网络中爬取相当数量的相关文本，其中发现爬取到了一些不相关的内容，如何把这些不相关的内容剔除掉成为笔者需要思考的问题。初步思考：遇到此问题笔者第一时间考虑是将文本分词后向量化，使用聚类看一下分布情况，然而发现在不同训练集中，训练样本变化时，向量随之变化，在测试集中表现一般，在实测中几乎无用。于是想到向量化的方法问题，使用sk
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2024-10-08 13:22:26
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# NLP 文本信息提取：技术与应用
自然语言处理（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、解释和生成人类语言。文本信息提取是NLP中的一个关键任务，它从大量文本中提取出有价值的信息，如实体、关系、事件等。本文将介绍文本信息提取的基本概念、技术以及应用，并提供一些代码示例。
## 文本信息提取的基本概念
文本信息提取通常包括以下几个步骤：
1. **预处理**：对原
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2024-07-29 03:57:23
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事件抽取等。主要包括以下几大部分：定义（Define）综述（Survey）模型（Models）数据集（Datasets）挑战与展望（Future Research Challenges）Github地址： https://github.com/xiaoqian19940510/Event-Extraction事件抽取20201、 Reading the Manual: Event Ext
# NLP 文本数据提取：从文本到信息的旅程
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在这个过程中，文本数据提取是一个关键步骤，它帮助我们从大量文本中提取出有价值的信息。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用NLP技术从文本中提取数据。
## 文本数据提取流程
在开始之前，我们先了解一下文本数据提取的基本流程。这个过程可以用下面的流程图来表示：
原创
2024-07-25 07:51:22
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