本次代码的环境： 运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： PyCharm一、 前言这篇内容主要是讲解的中文分词，词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。本篇博文会主要介绍基于规则的分词、基于统计的分词、jieba库等内容。 一直在说中文分词，那中文分词和欧语系的分词有什么不同或者
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2024-01-17 05:28:37
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【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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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。
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quadrantChart
title Four Quadrant Chart fo
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.
# 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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# 用Python进行数据分析：入门指南
Python作为一种高效、易学的编程语言，被广泛应用于数据分析领域。无论是数据清洗、处理、可视化还是建模，Python都可以胜任。本文将为您介绍如何利用Python进行数据分析，帮助您快速入门这一领域。
## 数据清洗
在数据分析过程中，数据清洗是至关重要的一步。Python提供了丰富的库，如Pandas，可以帮助我们轻松地进行数据清洗操作。下面是一
原创
2024-04-24 04:27:29
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任务型对话系统任务型对话系统主要应用于固定领域。任务型对话的广泛应用的方法有两种，一种是模块法，另一种是端到端的方法。模块法是将对话响应视为模块，每个模块负责特定的任务，并将处理结果传送给下一个模块。端到端的任务型对话系统不再独立地设计各个子模块，而是直接学习对话上下文到系统回复的映射关系，设计方法更简单。相关研究可以划分为两大类：基于检索的方法和基于生成的方法。 (NLU)模块的主要任务是将用户
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2023-09-20 13:52:10
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本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇，以后我们就要步入NLP时代。 本文将会介绍NLP中常见的词袋模型（Bag of Words）以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度（余弦相似度，cosine similarity）。 首先，让我们来看一下，什么是词袋模型。我们以下面两个简单句子为例：sent1 = "I love sky, I love sea."
sent2 = "I like
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2024-07-18 09:48:01
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# NLP文本分段实现方法
## 1. 介绍
在自然语言处理（NLP）中，文本分段是将一篇长文本切分成多个段落或句子的过程。这对于诸如文本摘要、文本分类、机器翻译等任务来说非常重要。本文将介绍如何使用Python实现NLP文本分段的方法。
## 2. 实现步骤
下面是实现NLP文本分段的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 加载文本数据 |
|
原创
2024-01-12 09:36:29
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# 如何实现 NLP 文本分段
在自然语言处理（NLP）中，文本分段是一项重要的任务，通常用于将长文本划分成更小、意义更明确的段落。这对于文本分析、信息提取等应用十分有用。本文将引导您完成文本分段的全过程，包括必要的步骤、使用的代码，以及一些说明。
## 流程概览
下面是我们实现文本分段的步骤，您可以参考这张表格理解整体流程：
| 步骤 | 描述
作者：乐雨泉(yuquanle)，湖南大学在读硕士，研究方向机器学习与自然语言处理。本文谈一谈分词的那些事儿，从定义、难点到基本方法总结，文章最后推荐一些不错的实战利器。01定义先来看看维基百科上分词的定义：Word segmentation is the problem of dividing a string of written language into its component wor
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2023-09-18 13:52:03
123阅读
入门NLP-基于机器学习的文本分类综述传统文本分类方法文本预处理：中文分词英文分词文本表示One hotBag of WordsBi-gram and N-gramTF-IDF分类器 综述文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己
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2023-10-13 20:58:55
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NLP系列文章
原创
2023-09-10 13:10:23
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# 自然语言处理中的文章切分技术
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机理解和生成自然语言。一个常见的任务是将长文章切分为更小的段落或句子，这在文本分析、信息检索和机器翻译等领域中具有重要意义。本文将介绍文章切分的基本概念、技术以及Python中相应的实现代码示例。
## 一、文章切分的基本概念
文章切分是指将一篇连续的文本分割成多个部分。这些部分可以是句子、段落或指定
原创
2024-10-20 05:45:20
133阅读
众所周知，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了极大的进展，但是除此之外CNN也逐渐在自然语言处理（NLP）领域攻城略地。本文主要以文本分类为例，介绍卷积神经网络在NLP领域的一个基本使用方法，由于本人是初学者，而且为了避免东施效颦，所以下面的理论介绍更多采用非数学化且较为通俗的方式解释。0.文本分类所谓文本分类，就是使用计算机将一篇文本分为a类或者b类，属于分类问题的一种，同时也是NLP中
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2023-10-27 19:33:47
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引言： 本次整理的论文主要偏向于Open-Domain QA，其中主要涉及到混合注意力方法、预训练模型分析、BERT预训练模型优化、QA数据集、问答跳转等。本次论文获取方式： 1、百度云链接，提取码：a2cz 2、关注AINLPer 微信公众号（每日更新…）回复：QA002 3、知乎主页–ShuYini1、TILE: Compositional De-Attention NetworksAutho
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2024-04-23 16:54:05
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引文本摘要是自然语言处理的一大经典任务，研究的历史比较长。随着目前互联网生产出的文本数据越来越多，文本信息过载问题越来越严重，对各类文本进行一个“降维”处理显得非常必要，文本摘要便是其中一个重要的手段。传统的文本摘要方法，不管是句子级别、单文档还是多文档摘要，都严重依赖特征工程，随着深度学习的流行尤其是seq2seq+attention模型在机器翻译领域中的突破，文本摘要任务也迎来了一种全新的思路
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2023-11-23 14:40:11
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# 如何用 Python 给文章分段
在这篇文章中，我们将学习如何用 Python 代码对文章进行分段。分段的目的是为了更好地组织和呈现文本，让读者方便理解。本文将给出整个流程、代码示例和详细解读。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程，我们将会涉及以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# Java 文章分段截取
在Java编程中，我们经常需要对字符串进行分段截取。分段截取是指从一个字符串中取出指定的一部分内容。这在处理文本、解析数据等场景中非常常见。本文将介绍Java中几种常用的分段截取方法，并通过代码示例进行演示。
## 1. 使用字符串的 `substring` 方法
Java中的字符串类提供了一个 `substring` 方法，用于截取指定位置的子串。该方法接受两个
原创
2024-01-12 11:09:26
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