分类的目的和分类的方法1. 文本分类的目的回顾之前的流程，我们可以发现文本分类的目的就是为了进行意图识别在当前我们的项目的下，我们只有两种意图需要被识别出来，所以对应的是2分类的问题可以想象，如果我们的聊天机器人有多个功能，那么我们需要分类的类别就有多个，这样就是一个多分类的问题。例如，如果希望聊天机器人能够播报当前的时间，那么我们就需要准备关于询问时间的语料，同时其目标值就是一个新的类别。在训练
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2023-12-06 23:43:21
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# NLP 文档分段：将文本拆分成段落的重要技术
在自然语言处理（NLP）中，文档分段是一个重要的技术，它将长文本拆分成段落，以便于后续的文本处理和分析。文档分段可以应用于各种应用场景，如文本摘要、文本分类、信息检索等。在本文中，我们将介绍文档分段的原理和一些常用的方法，并提供代码示例来帮助读者理解和实践。
## 文档分段的原理
文档分段的目标是将长文本划分为若干个段落，使每个段落都具有一定
原创
2024-02-12 09:33:46
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中文分词主要分为规则分词、统计分词、混合分词规则分词主要是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，其实现简单高效，但对新词很难进行处理基于规则的分词是一种机械分词方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不予切分。按照匹配切分的方式，主要有正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法三种方法。正向最大匹配法假定分词词典中的最长词有i
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2023-08-19 18:33:10
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文章目录NLP数据增强1. UDA (Unsupervised Data Augmentation)【推荐】2. EDA (Easy Data Augmentation) NLP数据增强1. UDA (Unsupervised Data Augmentation)【推荐】一个半监督的学习方法，减少对标注数据的需求，增加对未标注数据的利用。UDA使用的语言增强技术——Back-translatio
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2023-11-07 15:00:24
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©原创作者 | 苏菲论文题目：Prompt-free and Efficient Language Model Fine-Tuning论文作者：Rabeeh Karimi Mahabadi论文地址：https://openreview.net/pdf?id=6o5ZEtqP2g02 PERFECT：无需Patterns和Verbalizer的微调模型这个模型主要包含三个部分：1）无需pa
【火炉炼AI】机器学习037-NLP文本分块(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)文本分块是将一大段文本分割成几段小文本，其目的是比如想获取一段文本中的一小部分，或分割得到固定单词数目的小部分等，经常用于非常大的文本。注意文本分块和分词不一样，分词的目的是把一段
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2023-11-15 15:31:20
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# NLP主题分类方法详解
自然语言处理（NLP）是人工智能中的一个重要领域，主题分类是其核心任务之一。本文将为刚入行的小白开发者提供一个系统的主题分类方法，包括整个流程、每一步的具体实现以及相关的代码示例。希望通过这篇文章，你能够初步理解如何进行NLP主题分类。
## 一、NLP主题分类的流程
以下是主题分类的基本流程，以表格形式展示：
| 步骤 | 描述
# 自然语言处理（NLP）的数据增强方法
在进行自然语言处理任务时，数据的质量和数量对模型的性能起着至关重要的作用。然而，由于数据收集和标注的成本较高，往往难以获得足够的高质量数据。为了解决这一问题，研究人员提出了数据增强的方法，通过对原始数据进行一系列变换和扰动，生成大量的新样本，以扩充训练数据集。在本文中，我们将介绍几种常见的NLP数据增强方法，并给出相应的代码示例。
## 数据增强方法
原创
2024-07-14 09:16:50
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~~因为不太会使用opencv、matlab工具，所以在找一些比较简单的工具。 .一、NLP标注工具能不能构建一个中文文本的标注工具，可以达到以下两个特点：标注过程背后含有智能算法，将人工重复劳动降到最低；标注界面显而易见地友好，让标注操作尽可能简便和符合直觉。答案是可以的。事实上很多标注工具已经做到了这一点，最先进的如Explosion.ai的Prodigy；然而开发了著名的NLP开源包Spac
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2024-05-22 16:42:54
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自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。语义理解是NLP的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的语义理解。词汇语义在自然语言处理中，词汇是理解文本的基础。每个单词都有其自己的含义和语义，这些含义和语义可以通过词汇表来确定。在NLP中，通常使用词向量（Wo
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2023-10-15 22:03:51
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NLP 篇章分段是自然语言处理中的一项重要任务。在这篇博文中，我们将详细介绍如何解决这个问题，将其分为几个步骤，从环境配置到生态集成，确保每一步都有实用的指导。
## 环境配置
为了开始我们的 NLP 项目，首先需要设置开发环境。这里是我们需要安装的工具和库列表：
1. Python 3.8 或以上版本
2. PyTorch（1.8.0 及以上）
3. NLTK（3.5.0 及以上）
4.
如果你的数据集比较小，最好不要自己训练词向量，容易过拟合，直接download别人在某些语料库上训练好的词向量fix下来比较好但是如果你的数据集比较大，你可以随机初始化你的词向量并且在训练过程中训练他们window classification是最简单的NLP问题之一，你只是把语料库中用一个window圈起来几个单词，然后预测中间那个单词的类别，可以是情感分析，也可以是地点、时间、人名这些，网络的
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2024-03-10 14:47:14
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NLP对话分段是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在将一段连续的对话合理地分割成更加结构化的部分。在这一过程中，如果没有有效的对话分段，可能会影响到自然语言理解和后续的交互质量，进而影响到业务的整体体验。为了直观评估这一问题的严重性，我们可以使用四象限图对业务影响进行定位。
```mermaid
quadrantChart
title Four Quadrant Chart fo
今天去了XXX教育公司面试nlp算法实习生岗，知道自己很菜，感觉录取机会不大但也是去试了一下，有男朋友陪着整体没什么压力。面试的是一个技术管理岗的人吧，去了问的主要问题是：介绍一下你们专业主要是干什么的介绍一下你接触的与nlp相关的项目细节性的问题：预处理的工作、使用的文本格式、用的分类算法、lstm与rnn的区别、遗忘门如何产生参数、tanh、sigmoid、relu的区别及函数图像、Seque
数据增强是一种有效的防止过拟合并且可以加大训练集的有效方式，NLP中的数据增强方法有回译，同义词替换，随机插入，随机交换，随机删除，对抗训练这几种方式，本篇文章简单介绍一下这几种方式。1.回译#经过测试，这个翻译的包翻译的时间是最短的
from pygtrans import Translate
def backTran(wordss):
client = Translate()
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2023-09-22 07:15:41
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本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 ：文本语义匹配，并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE-Gram 搭建效果优异的语义匹配模型，来判断 2 段文本语义是否相同。
本章详细分析了数据预处理的整个流程，用以学习阶段的记录。前言：文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集 LCQMC 为例，LCQ
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2024-01-11 12:51:49
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会议( C ):ACL (Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics) 国际计算语言学会2019 http://acl2019.org/2018 https://acl2018.org/2017 http://acl2017.org/2016 https://aclweb.o
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2024-05-22 16:24:47
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自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP是一门跨学科的领域，涉及计算机科学、语言学、数学、统计学等多个学科。 NLP的应用非常广泛，包括机器翻译、语音识别、文本分类、信息抽取、情感分析等等。其中，机器翻译是NLP中最具挑战性的问题之一，因为不同语言之间存在很大的差异，且语言的含义和语法结构
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2023-07-31 22:18:58
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铜灵 对于开发者来说，又有一个新的NLP工具箱可以使用了，代号PaddleNLP，目前已开源。在这个基于百度深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)开发的工具箱里，装有大量工业级中文NLP开源工具与预训练模型。这个工具箱里的工具全面，共支持的6大NLP任务，包括文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成、语义表示与语言模型和其他复杂任务等。除了全面，PaddleNLP的效果也还不错。比如基于百度海
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2023-08-07 08:48:06
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作者：思源自 BERT 打破 11 项 NLP 的记录后，可应用于广泛任务的 NLP 预训练模型就已经得到大量关注。最近微软推出了一个综合性模型，它在这 11 项 NLP 任务中超过了 BERT。目前名为「Microsoft D365 AI & MSR AI」的模型还没有提供对应的论文与项目地址，因此它到底是不是一种新的预训练方法也不得而知。BERT 和微软新模型都采用了通用语言理解评估（
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2024-02-05 16:30:57
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