word2vec 本来就是用来解决自然语言处理问题的，它在 NLP 中的应用是显然的。比如，你可以直接用它来寻找相关词、发现新词、命名实体识别、信息索引、情感分析等；你也可以将词向量作为其他模型的输入，用于诸如文本分类、聚类等各种自然语言处理问题。事实上，word2vec 的思想和工具，还可以应用于自然语言处理之外的其他领域。一个词，无非就是个符号；句子是词的序列，无非也就是个符号序列。如果我们能
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2023-07-18 08:54:20
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# NLP 文档结构化
在自然语言处理（NLP）领域，文档结构化是将非结构化文本数据转化为结构化数据的过程，使得后续的数据分析、检索和挖掘变得更加高效。本文将介绍文档结构化的基本概念，并通过代码示例进行展示。
## 什么是文档结构化？
文档结构化是将文本数据按照预先定义的格式进行组织和标记，以便更好地进行存储、搜索与处理。例如，将一篇新闻文章中的标题、时间、作者和内容等信息提取出来并以表格的
原创
2024-10-16 03:10:27
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简介在开发中经常遇到树形结构的场景，本文将以部门表为例对比几种设计的优缺点；问题需求背景：根据部门检索人员，问题：选择一个顶级部门情况下，跨级展示当前部门以及子部门下的所有人员，表怎么设计更合理 ？递归吗 ？递归可以解决，但是势必消耗性能设计1：邻接表注:（常见父Id设计）表设计CREATE TABLE `dept_info01` (
`id` int(10) unsigned NOT NUL
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2024-09-15 07:09:32
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自然语言的特性为什么计算机难以理解人类的自然语言呢？主要是下面6个特性：词汇量 在自然语言中含有很丰富的词汇，而编程语言中能使用的关键字数量是有限的结构化 自然语言是非结构化的，而编程语言是结构化的，例如类和成员。自然语言是线性字符串，要分析它，需要用到分词、命名实体识别、指代消解和关系抽取等。歧义性 我们说话含有大量的歧义，要根据上下文语境来判断。中文就更加多歧义了。容错性 即使是多次校对的文稿
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2023-12-27 17:14:33
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NLP知识结构概述1)自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，是人工智能的主要内容。2)自然语言处理是研究语言能力和语言应用的模型，建立计算机(算法)框架来实现这样的语言模型，并完善、评测、最终用于设计各种实用系统。3)研究问题(主要)：信息检索机器翻译文档分类问答系统信息过滤自动
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2023-05-26 02:58:30
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医学自然语言处理(NLP)相关论文汇总之 ACL 2021 更多关于中文医疗自然语言处理的资源和论文汇总，请访问我的GitHub相关主页https://github.com/NiceSkyWang/Chinese_Medical_Natural_Language_Processing_Resources_and_Papers。最近重新整理一下仓库，把对应会议的论文的PDF汇总下载，有需要的可以直
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2023-11-21 23:44:54
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文章目录什么是智能文档处理？智能文档处理应用1. 法律协议处理2.发票和收据处理3.简历处理&信息提取4.法律文件处理智能文档处理解决方案的工作原理数据采集和输入处理文档理解深度学习模型和术语概述1. 处理文档的文本提取方法2. 文献分类与布局分析3.信息提取建立自动化文档处理4.命名实体识别（NER）5.自定义文档数据微调6. 其他常见任务信息验证信息存储流程整合获取您需要的智能文档处理
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2024-03-14 11:37:40
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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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# NLP 压缩树实现流程
## 介绍
在自然语言处理（NLP）中，压缩树是一种将复杂的语法树转化为简化形式的方法。它通过删除一些无关紧要的节点和边来减小语法树的规模，从而提高NLP任务的效率和准确性。在本篇文章中，我将向你介绍如何实现NLP压缩树。下面是整个流程的概览表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 加载原始语法树 |
| 2. | 遍历语法树并标
原创
2024-01-04 12:54:59
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上面我们把文法G［S］的句型定义为能从S推导出来的符号串。现在，我们要引入一个重要的工具——语法树或推导树，借助于它，可更直观和更清晰地描述一个句型或句子的语法结构。我们这里所说的“树”，是指由若干个结点所组成的有限集，在两结点之间，用一条有向边加以连接 (如○m→○n，通常我们把结点m称为结点n的直接前驱或父结点；而将结点n称为结点m的直接后继或子结点)，且具有如下的性质：(1) 在这组结点中，
在处理“nlp依赖树”时，我发现构建有效的依赖树是理解文本结构和句法分析的关键。以下是我整理的一些实用步骤和方法，按照逻辑结构展开，涉及环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和扩展部署，确保能够有效地解决这一问题。
在开始之前，我需要对环境进行预检，以确保硬件和软件的兼容性。为此，我制作了一张兼容性分析表：
| 硬件要求 | 最小配置 | 推荐配置
# 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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word2vec的高速化上一篇我们讲到了在神经网络中词向量的表示方法：最著名的就是word2vec，并且实现了CBOW模型的代码。想要回顾的可以看这里师妹问我：如何在7分钟内彻底搞懂word2vec？word2vec虽然简单，但是的确存在一些问题，比如随着语料库中词汇量的增加，计算量也随之增加。当词汇量达到一定程度之后， CBOW 模型的计算就会花费过多的时间。因此，本节将对 word2vec 进
# 文档检索中的自然语言处理
文档检索是信息检索领域的重要任务，旨在从大量文本中找到用户所需的信息。随着自然语言处理（NLP）的发展，文档检索的效率和准确性得到了提升。本文将探讨文档检索的基本原理，并通过代码示例来进一步说明。
## 文档检索的基本原理
文档检索的工作流程通常包括以下几个步骤：
1. **索引建立**：将文档分词，建立索引。
2. **查询处理**：对用户输入的查询进行处理。
# 实现NLP Word文档的完整指南
在自然语言处理（NLP）领域，处理Word文档是一项常见的任务。作为一名刚入行的小白，你可能会对如何实现这一目标感到困惑。本文将帮你理清整个流程，并提供每一步所需的代码。希望通过这篇文章，能让你快速上手。
## 整体流程
以下是创建NLP Word文档的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|
一.切片的使用方式一 定义一个切片,然后让切片去引用一个已经创建好的数组,案例如下:package main
import (
"fmt"
)
func main() {
//演示切片的基本使用
var intArr [5]int = [...]int{1,2,3,4,5}
//声明/定义
//slice := intArr[1
txtRNN指得是利用循环神经网络解决文本分类的问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出文本的标签或标签集合。原理当对序列进行处理的时候，一般采用循环神经网络RNN，尤其是LSTM、GRU等变体更为常用。此处的对象文本可以是一个句子，也可以是文档（短文本、若干句子）或篇章（长文本），因此，每段 文本的长度都不尽相同。在对文本进行分类的时候，我们一般会指定一个固定的输入序列/文本长度，
# 文档问答 NLP 入门指南
在今天的文章中，我将会教你如何实现一个简单的“文档问答”自然语言处理（NLP）系统。文档问答是指从一份文档中提取信息来回答用户提出的问题。接下来，我们将通过以下步骤实现一个基本的文档问答系统。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：收集和清理要使用的文档 |
| 2 | 环境搭建：准备开发环境
智能文档NLP（自然语言处理）是一种涵盖多个领域的技术，旨在帮助人们更有效地处理和理解文本信息。NLP技术可以帮助机器理解自然语言，识别关键信息，进行语义分析，并生成有用的结构化数据。在智能文档领域，NLP技术的应用可以帮助用户从复杂的文档中提取信息，进行文本分类和摘要生成，实现智能搜索和信息检索等功能。
## NLP技术在智能文档中的应用
### 文本分类
文本分类是NLP技术在智能文档中
原创
2024-06-18 06:09:23
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首先什么是树结构？树是一种描述非线性层次关系的数据结构，树是n个数据结点的集合，这些集结点包含一个根节点，根节点下有着互相不交叉的子集合，这些子集合便是根节点的子树。树的特点在一个树结构中，有且仅有一个结点没有直接前驱，它就是根节点。除了根节点，其他结点有且只有一个直接前驱每个结点可以有任意多个直接后继树的名词解释结点的度：一个结点包含子树的数量。树的度：该树所有结点中最大的度。兄弟结点：具有同一
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2024-03-04 17:18:54
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