# 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
原创
2024-07-29 03:57:23
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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
NLP目前应用于7个重要领域：
1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。
2.信息抽取：从给定文本中抽取重要信息。通俗来说就是，了解谁在什么时候、什么原因、对谁做了什么、有什么结果。
3.文本挖掘：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的界面表达。
4.机器翻译：把输入的源语言文本通过
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2023-06-15 20:59:00
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# NLP信息提取：信息提取
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中一个重要的研究领域，它致力于使计算机能够理解、处理和生成自然语言。在NLP中，信息提取（Information Extraction）是一个重要的任务，它旨在从文本中抽取出结构化的信息，以便计算机可以更好地理解和利用这些信息。
## 信息提取的定义
信息提取是指从大
原创
2024-06-25 04:01:41
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关系抽取、事件抽取、评论观点抽取、快递单信息抽取、上市公司信息抽取、情感分类、命名实体识别。 import gradio as gr
from paddlenlp import Taskflow
schema = ['时间', '选手', '赛事名称']
ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema)
# UGC: Define
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2023-09-03 08:51:33
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关键词提取什么叫关键词提取？关键词提取方法分类有监督无监督优缺点Jieba 关键词提取TF/IDF算法TF-IDF的主要思想如何训练关键词提取算法demoPageRank算法TextRank算法demo其他概念参考链接 什么叫关键词提取？为了方便用户快速了解文章的中心主题，会抽取文章的一些中心词来表达文章的中心思想。关键词抽取就是通过一定的方法抽取出能表达文章的中心主题的一系列方法。在信息爆炸的
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2023-08-30 07:18:35
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1.文本摘要和信息提取文本摘要和信息提取处理试图充巨大的文本语料库中提取关键的重要概念和主题，本质上是在此过程中对它们进行缩减。在深入了解概念和技术之前，应该先了解对文本概要的需求。信息过载（information overload）的概念是文本摘要需求背后的主要原因之一。由于印刷和口头媒体占据主导，有了大量的书籍、文章、音频和视频。这一切在公元前三或四时机就开始了，当时人们查阅大量的数据，因为书
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2024-06-12 06:13:44
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一、背景介绍 关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来，在文献检索、自动文摘、文本聚类和文本分类等方面有着重要的应用。 关键词提取算法一般分为有监督和无监督两类:有监督：有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进行，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。优点是精度较高，缺点是需要大批量的标
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2023-09-13 18:19:02
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卷积神经网络在情感分析中取得了很好的成果，相比于之前浅层的机器学习方法如NB、SVM效果更好，特别实在数据集较大的情况下，并且CNN不用我们手动去提取特征，原浅层ML是需要进行文本特征提取、文本特征表示、归一化、最后进行文本分类，文本特征提取主要可以分为四步：（1）：对全部训练文档进行分词，由这些词作为向量的维数来表示文本;（2）：统计每一类文档中所有出现的词语及其频率，然后过滤，剔除停用词和单字
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2023-08-30 15:27:05
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前面一篇 NLP系列——文本预处理1 写了文本的预处理，对语料进行了分词，将一篇文章，按我们选择的最小单位 短语、词语或者字符等 进行划分。划分后的语料，还是以文字的形式存在，接下去，首先是要建立词典将文本变成index表示(计算机处理的都是数字)，然后以某种方式提取一个向量来表示文章，这就是特征向量。 这一篇只介绍BOW、TF、TF-IDF，CNN、RNN这些神经网络的后续再补。1. 构建词典N
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2023-09-23 14:32:29
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# NLP信息提取与BERT
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机理解和处理人类语言。NLP信息提取是指从文本中提取有用的信息，例如实体、关系和事件等。近年来，由于深度学习的进步，特别是基于预训练模型BERT的出现，NLP信息提取取得了显著的进展。
## BERT简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from
原创
2023-07-18 17:43:42
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# NLP信息提取指标实现流程
## 1. 简介
在自然语言处理（NLP）领域，信息提取是一项重要任务，它旨在从文本中抽取出结构化的信息，如实体、关系和属性等。而为了评估信息提取系统的性能，我们需要使用一些指标来评估其准确性和完整性等方面的表现。本文将详细介绍NLP信息提取指标的实现流程，以及每个步骤所需的代码和注释。
## 2. 实现流程
下面的表格展示了NLP信息提取指标实现的基本步骤：
原创
2023-11-08 03:24:04
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单位 | 快商通科技股份有限公司 自然语言处理实习生信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术信息抽取是从文本数据中抽取特定信息的一种技术。文本数据是由一些具体的单位构成的，例如句子、段落、篇章，文本信息正是由一些小的具体的单位构成的，例如字、词、词组、句子、段落或是这些具体的单位的组合。抽取文本数据中的名词短语、人名、地名等都是
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2024-03-14 11:42:14
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# 教你如何实现NLP关键信息提取
## 一、流程概览
下面是实现NLP关键信息提取的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 文本预处理，包括分词、去停用词等 |
| 2 | 计算词频矩阵 |
| 3 | 使用TF-IDF算法计算关键词 |
| 4 | 输出关键词 |
## 二、具体步骤及代码实现
### 1. 文本预处理
```markdown
原创
2024-07-14 04:57:34
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# 实现 NLP 信息提取综述
在自然语言处理（NLP）领域，信息提取是一项关键任务，旨在从非结构化文本中提取有用的信息。对于刚入行的小白来说，了解信息提取的基本流程至关重要。接下来，我们将详述实现 NLP 信息提取的步骤和所需代码。
## 流程概述
首先，我们可以将信息提取的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-28 04:22:29
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实现功能：让用户指定（通过用户输入）摘要的高级属性：长度，样式，用户可能感兴趣的实体或用户已经阅读了多少文档（例如允许读者指定他们只想总结文章的一部分，在他们没有读过的其余段落的情况下）怎么实现的（算法）：摘要实现：将文档压缩为一个简短的段落或句子，同时保留了核心信息。摘要算法是抽取式或生成式的。抽取算法通过将输入的相关部分粘贴在一起形成摘要，而生成算法可能会生成初始文档中不存在的新文本。用户可控
主要任务将各个医院不同格式的病历中的信息提取出来，这些信息包括姓名、出生地、年龄、疾病史、出院情况、出院有什么症状，有哪些治疗历史等信息。信息提取后还应将这些信息按照项目一个个的存储到mysql数据库中。 具体实现过程由简至繁的的描述。简单和复杂的区别主要由待提取的信息的复杂度来描述。1，有限可穷举情况最简单的为性别，只有两种匹配，男、女。更多的则是婚姻情况，如已婚、未婚、离异等。再多的
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2023-09-20 06:47:50
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引言信息抽取一直以来都是自然语言处理中最基础的技术之一，它指的是将文本中的非结构化信息通过算法或模型自动提取转换为结构化数据的过程。信息抽取任务有多个子任务：命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）、事件抽取（EE）。信息抽取的结果可以用于很多NLP的下游任务例如阅读理解、知识图谱构建和智能问答。今天给大家分享三篇ACL关于信息抽取的文章，分别涵盖了命名实体识别（NER）、信息联合抽取以及关系抽取
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2023-09-16 00:00:29
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作者|Conner Brew
编译|VK
介绍在本文中，我们将创建一个基于战争研究所（ISW）的结构化文档数据库。ISW为外交和情报专业人员提供信息产品，以加深对世界各地发生的冲突的了解。要查看与本文相关联的原始代码和Notebook，请访问以下链接:https://colab.research.google.com/drive/1pTrOXW3k5VQo1lEaahCo79AHpyp5ZdfQ?
在(二)中，我已经能获取每个词条在百度搜索下的结果。我将所有的可疑词条的百度搜索结果保存为文件。每一行文本是一个词条的搜索结果。例如，我有728个可以词条，那么我将保存728行文本，现在我们要提取出每一行文本中的特征词。接下来的操作依次是：标记正负样本并下载它们的全部文本对文本进行分词通过Tf-Idf、词频、CHI、或是信息增益等方法取出特征词将特征词向量化获取正负样本我使用手工的方法，在近300
