# 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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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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为什么CNN可以文本分类？1，CNN的特性是用局部连接代替了全连接，CNN在2D的图像领域，前提假设是数据在二维空间上存在着局部相关性。如果输入不存在这个局部相关性，即shuffle也不影响，也就不适合用CNN了。文本语言中单个词单独看待和多个词组合的语义是有差别，即之间是有局部相关性的。文本上将一个句子embedding后得到二维特征矩阵，类似图像的应用，只是这里是一维窗口滚动，即每个卷积核的一
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2024-10-26 19:13:45
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# NLP 文本数据分类
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，它使机器能够理解和处理人类语言。在NLP中，文本数据分类是一项关键任务，其目的是将文本数据划分为不同的类别。这种技术在垃圾邮件检测、情感分析和主题分类等多个领域都有着广泛的应用。
## 基本概念
文本分类是指将给定的文本分配到一个或多个类别中。这个过程通常包括以下几个步骤：
1. **数据预处理**：
原创
2024-10-14 05:55:52
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# NLP 文本数据转化
随着自然语言处理（NLP）的迅猛发展，文本数据转化成为了一个重要的研究方向。文本数据转化主要指的是将原始文本数据转换为机器可以理解的形式，常见的变换方式包括文本清洗、词向量化、特征提取等。本文将探讨文本数据转化的主要步骤，并以代码示例加以说明。
## 流程概述
文本数据转化的流程大致可以分为以下几个步骤：
1. **文本清洗**：去除无用的符号和多余的空格。
2.
原创
2024-10-07 04:27:24
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文本分类的14种算法（3）：部分常用文本分类算法k临近算法所谓临近，就是指对于测试样本，找出训练集中与他最相似的一个样本，并将该样本的结果当作测试样本的结果输出。k临近算法利用“距离”的概念来描述样例间的相似程度：对于文本的特征向量（x1,x2,…,xn），把他当作一个n维的点，其与另一个文本（y1,y2,…,yn）的距离根号下(∑(xi-yi)^2)即两文本的相似程度。 可见k临近算法的计算量主
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2024-01-27 11:08:21
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Transformer是seq2seq的模型，也就是数据有顺序，输出的是序列。 本文主要结合代码理解Transformer。1.Tokenization标记化的演变 – NLP 中的字节对编码自然语言处理的主要组成部分NLP系统有三个主要组件，可以帮助机器理解自然语言：标记化嵌入模型架构在这节中我们主要关注标记化。标记文本有三种不同的方法，一般为了使深度学习模型从文本中学习，需要两个过程
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2023-09-18 05:02:01
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原始txt文件程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中程序实现import csv
filename = "./test/test.txt"
Sum_log_file = "./test/sumlog_test.csv"
Individual_log_file = "./test/Individual_test.csv"
DNA_log = [] # 精英种群个体日志mod9=1-8
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2023-06-20 21:17:58
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谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型，再分别在不同的下游任务上微调，这样的模型在不同的任务均得到了目前为止最好的结果，并且有一些结果相比此前的最佳成绩得到了幅度不小的提升。但是如此好的效果并不是随便突然的一个凭空出现的想法导致的，而是作者结合NLP最近几年表现优异的模型的结果
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2023-12-29 23:39:51
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作者 | Matt Przyby除文本数据总结参考引用介绍数据在大多数情况下都是杂乱无章、杂乱无章、难以处理的...
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2022-08-08 11:42:41
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作者 | Matt Przybyla 编译 | VK 来源 | Towards Data Science目录介绍清除文本数据总结
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2022-08-09 21:32:31
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一、文本数据准备 使用已经有的语料库，按照Python读取文本内容的方法读取文本文件内容。此处为了一步步演示过程，所以先使用句子，最后再整合。二、去除指定无用的符号 我们爬取到的文本有时候会有很多空格或者是其他一些无用的符号，如果保留这些符号，在分词的时候这些符号也会被分出来，就会导致分词的结果不是很好。这个时候我们就可
NLPNLP数据清洗英文可以空格分词，中文不可。中文文本用连续的字序列构成，词和词之间没有天然分隔符，因此中文分词很困难。尤其困难是歧义问题，分词分为两种：1.基于词典进行分词：（套规则进行分词）优点是简单有效。但是很容易就有搞笑的歧义，且应对流行词汇表现效果不好。。。。2.基于统计的分词：通过人工标注对中文建模，将准备好的语料进行训练，选出不同阶段下每个词的出现概率。。。选出概率最大的情况进行分
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2024-05-17 22:22:06
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python 爬虫入门–文字爬取对于爬虫，相信大家都不陌生，但是如何入门，大家还是停留在了解认知阶段吗？那可以试试下边的方法，一起来试一下。首先我们试试爬取网页中的***文本信息***使用的是我们的一个requests 第三方库。#使用 import 导入requests库
import requests
# 使用requests库中 get方法，打开网址
r = requests.get('ht
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2023-08-04 16:22:08
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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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探索性数据分析是任何机器学习工作流程中最重要的部分之一，自然语言处理也是如此。 但是，应该选择哪些工具来有效地浏览和可视化文本数据？ 在本文（Shahul Es最初在 Neptune博客 上发布 ）中，我们将讨论和实现几乎所有可以用来理解文本数据的主要技术 ，并为您提供了完成该工作的Python工具的完整指南完成。 开始之前：数据集和依赖项 在本文中，我们将使用来自Kaggle的一百万个
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2023-10-30 21:33:59
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1.简单的表操作
创建一个简单的表
create table student(
name varchar2(20),
age number(3)
);
插入新记录
insert into student values('Tom', 18);
insert into student values('张三', 20);
insert into student values('李四', 22);
# 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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资源整理了文本分类、实体识别&词性标注、搜索匹配、推荐系统、指代消歧、百科数据、预训练词向量or模型、中文完形填空等大量数据集，中文数据集平台和NLP工具等。 新闻分类 今日头条中文新闻（短文本）分类数据集 ：https://github.com/fa
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2024-06-14 11:39:13
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一、文本数据分析文本数据分析的作用:文本数据分析能够有效帮助我们理解数据语料, 快速检查出语料可能存在的问题, 并指导之后模型训练过程中一些超参数的选择.常用的几种文本数据分析方法:标签数量分布句子长度分布词频统计与关键词词云说明:我们将基于真实的中文酒店评论语料来讲解常用的几种文本数据分析方法.中文酒店评论语料:属于二分类的中文情感分析语料, 该语料存放在"./cn_data"目录下.其中tra
原创
2023-01-12 07:12:06
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