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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数据收集直接上一些别人整理的东西：10大类、142条数据源，中文NLP数据集线上搜索开放342个中、英文等NLP开源数据集分享自然语言处理（NLP）数据集整理数据增强数据不够怎么办，常见的数据增强的方法：一文了解NLP中的数据增强方法NLP中数据增强的综述，快速的生成大量的训练数据词汇替换基于同义词典的替换基于 Word-Embeddings 的替换基于 Masked Language Model
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2024-05-22 16:03:45
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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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文本中的数据增强NLP中小的扰动可能会对含义造成比较大的影响，比如：去掉或改变某个词，会导致整个句子的含义或情感发生巨大偏差。1.随机drop和shuffle drop：对于标题和描述中的字或词,随机的进行删除,用空格代替。另一种是 shuffle, 即打乱词序。对于"如何评价 2017 知乎看山杯机器学习比赛?" 这个问题,使用 drop 对词层面进行处理之后,可能变成"如何 2017 看山杯机
# 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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# 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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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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# 文本数据增强与PyTorch
文本数据增强是一种提高自然语言处理（NLP）模型性能的有效技术。通过生成更多的训练样本，模型可以获得更强的泛化能力，减少过拟合。在本文中，我们将探讨文本数据增强的基本概念，介绍几种常用的增强方法，并提供基于PyTorch的代码示例。
## 什么是文本数据增强？
文本数据增强是通过对现有文本数据进行变换来创造新样本的方法。这些变换可以包括同义词替换、随机插入、
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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最近研究了一阵文本数据增强的方法，看到国外有一个小哥写了一篇很不错的博客来总结 NLP 领域数据增强的方法，读完感觉收益颇多，所以周末花了一上午时间翻译了一下全文。
数据增强技术在计算机视觉中应用的比较广泛，但是在 NLP 中却很少能得到有效的应用。本质原因在于图像中的一些数据增强方法，比如将图像旋转几度或将其色度转换为灰度，在增强数据的同时并不会改变图像本身的含义。这种特性使得数据增强成
背景本质上是增加少类样本（数量少或者类型单一）的数量具体场景包括
少样本场景（如文本标注耗时耗力很难获取很多）分类任务中样本不均衡（note：常见方法-欠采样 ( undersampling ) 和过采样 ( oversampling ) 会对模型带来怎样的影响？)半监督训练（19年google半监督学习算法 UDA 可以看出[6]，文本数据增强技术可以用在无标签样本上，以构造出半监督训练所
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2023-10-10 20:51:34
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当前的有监督的深度学习模型，如果想获得高性能，需要依赖于大量的标注训练数据。然后，在实际上项目中，往往存在训练样本少、标注数据成本高等情况。在这种情况下，我们就需要用到文本数据增强技术。1 回译法（Back Translation） 回译法即将原有的句子翻译为其他语言，然后再翻译回原语言。原句：每周三在解决会议室进行Smart Calendar周会。输出：百度翻译：每周三在解决方案会议室举行
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2024-06-03 13:28:42
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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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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
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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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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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx一．概述文本复述任务是指把一句/段文本A改写成文本B，要求文本B采用与文本A略有差异...
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2022-04-23 20:03:21
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx一．概述文本复述任务是指把一句/段文本A改写成文本B，要求文本B采用与文本A略有差异...
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2021-10-26 14:32:40
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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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