# NLP文本转JSON：基础知识与代码示例
## 1. 引言
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，文本数据的处理与解析是关键的任务之一。将文本信息转换成结构化的数据格式，如JSON（JavaScript Object Notation），不仅能简化数据的存储与传输，还能提升数据处理的效率。本文将通过实例深入探讨如何将文本转换为JSON格式，
中文自然语言处理
Transformer模型(一) transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attention is all you need中所提出的seq2seq模型. 现在已经取得了大范围的应用和扩展, 而BERT就是从transformer中衍生出来的预训练语言模型. 目前transformer模型已经得到广泛认可和应用, 而应用的方式主要是先进行预训练语
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2024-08-14 10:31:05
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Encoder-DecoderEncoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案AttentionEncoder-Decoder 算是一个通用的框架，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路：将现实问题转化为数学问题，通过求解数学问题，从而解决现实问题！Encoder：将现实问题转化为数学问题Decoder
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2023-10-19 13:53:03
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这一主题线条和大家一起整理预训练模型的一些工作，欢迎讨论交流 前情提要 芝麻街跨界NLP，没有一个ERNIE是无辜的「XLMs from Facebook」「LASER from Facebook」「MASS from Microsoft」「UNILM from Microsoft」Cross-lingual Language Model Pretraining[1]对于BER
# Mysql 文本转 JSON 教程
## 引言
在开发过程中，我们经常需要将 MySQL 数据库中的文本数据转换为 JSON 格式，以便于在前端页面显示或进行数据交互。本教程将向你介绍如何实现将 MySQL 文本转换为 JSON 的步骤，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面是将 MySQL 文本转换为 JSON 的整体流程，我们将通过表格形式展示每个步骤所需执行的操作：
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原创
2023-12-08 07:41:12
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当前许多地图，导航方面的从业者使用KML的频率比较高，对坐标点的匹配有各种各样的要求，批量制作合适的KML文件，可以提高我们的作业效率。这里所使用的方法是比较简单的直接批量增加字符串的办法。上代码：#encoding=utf-8
#首先要了解KML文件的格式，这里以线KML为例，直接输入为字符串，coordinate标签内批量增加坐标点
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2023-06-29 21:39:16
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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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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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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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终于来到pipeline任务型对话系统的最后一个模块，也就是自然语言生成，这次就来简单看一下自然语言生成到底在做什么。其实自然语言生成和自然语言理解几乎可以看成是一个逆过程，因为自然语言理解就是把人类的语言翻译成机器能理解的语言，而自然语言生成则是把机器内部处理的结果翻译成人类能理解的语言，所以这两个模块就像是人类和机器交流的翻译员。根据输入数据形式的不同，自然语言生成可分为数据到文本的生成和文本
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2024-01-19 23:03:28
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# Java JSON文本转Map
## 1. 引言
在Java开发中，经常会遇到将JSON文本转换为Java对象的需求。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于读写和解析。而Java中的Map是一种常用的数据结构，用于存储键值对。
本文将介绍如何使用Java代码将JSON文本转换为Map，并提供相应的代码示例。
## 2. JSON
原创
2023-10-31 12:21:11
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JSON文本转JSONObject对象当我们给前端返回样式的时候，需要处理json格式的前端样式，往往只需要改变局部数据。但是每次操作都要构造一个JSON对象，如果层级比较多的话，写法较为复杂，也不容易分辨。因此将JSON写在文本里面，然后需要操作对象的时候，在从文本中读取数据创建一个对象即可。创建json文本table.json为了方便演示，这里折叠起来。实际上里面是一个标准的JSON格式文本使
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2021-06-07 09:28:00
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2评论
## Python Map 转 JSON 文本
### 介绍
在开发过程中，我们经常需要将数据转换为其他格式以便存储或传输。在 Python 中，我们经常需要将 Map 类型的数据转换为 JSON 文本。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于前后端数据传输。本文将教你如何使用 Python 将 Map 转换为 JSON 文本。
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原创
2023-11-13 05:46:28
202阅读
# MySQL 文本转 JSON 对象
## 1. 整体流程
为了将 MySQL 文本转换为 JSON 对象，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---------------- | -------------------------
原创
2023-09-07 09:39:33
94阅读
# Java 富文本转 JSON 的实现指南
在现代前端开发中，富文本（如使用 HTML 格式的文本）往往需要被转换成 JSON 格式。这样的转化通常是为了在后端存储或者前端数据交互时使用。本文将为你介绍如何在 Java 中实现富文本转 JSON 的转换。
## 1. 整体流程
以下是富文本转换为 JSON 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1. 获取富
原创
2024-10-06 05:48:32
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自然语言处理-学习笔记①1.概要2.文本预处理作用及其主要环节2.1文本处理的基本方法:2.1.1分词2.1.2词性标注2.1.3命名实体识别2.2文本张量的表示方法:2.2.1one-hot编码2.2.2word2vec2.2.3word Embedding2.3文本语料的数据分析:2.3.1标签数量分布2.3.2句子长度分布2.3.3词频统计与关键词词云2.4文本特征处理:2.4.1添加n-
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2023-10-28 15:43:03
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1. 基础概念周所众知，非数值型的文本数据是不能直接输入机器学习模型的，要先经过编码转化成数值型数据才可用于模型训练或预测。而文本表示，就是研究如何将文本数据合理编码成向量或矩阵形式的数值型数据的技术。自然语言文本中，篇章由段落构成，段落由句子组成，而句子由单词构成。而 词典中，每个单词都有多种含义，因此只看文本单独出现的单词难以确定其所想表达的含义；所以只有当单词放到句子中，结合其上下文共同出现
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2023-11-27 21:57:07
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