NLP线上资源分类1.NLP线上课程2.NLP相关书籍3.NLP教程4.Youtube中的NLP频道5.NLP实际应用提示：移动端阅读本文可能需要向左滑动～NLP在线课程课程名称前置条件Time to Complete Natural Language Processing Specialization– deeplearning.ai机器学习基础；python深度学习基础，如Tenso
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2023-10-31 10:34:44
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# NLP提取临床特征的入门指导
自然语言处理(NLP)在医疗领域的应用越来越广泛，特别是在提取临床特征方面。本文将帮助刚入行的小白了解如何实现这一目标。我们将通过一个整体流程的概述和每一步所需的具体代码教学，以便于你逐步掌握这一技术。
## 整体流程
在开始之前，让我们先通过表格了解一下整个项目的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 基于NLP算法和临床医生定义的系统实现指南
## 引言
在医疗领域，利用自然语言处理（NLP）算法对文本数据进行分析和处理，能够帮助临床医生快速获取关键信息和知识。这篇文章将详细介绍如何实现一个基于NLP算法和临床医生定义的系统，包括整个实施流程和每一步需要的代码示例。无论你是刚入行的小白，还是希望对这一领域有所了解的开发者，本指南都将为你提供实用的帮助。
## 整体流程
以下是实现该
临床应用经方漫话-万友生
（一）流行性出血热治疗中的经方应用 流行性出血热是以发热、低血压休克、急性肾功能衰竭为主要临床表现的病毒性急性传染病。我在１９８５～１９９０年间，曾率领一个科研组深入疫区，对之进行系统的研究，在本病全过程五期的治疗中，几乎都应用了经方。 发热期---柴胡桂枝汤、桂麻各半汤 江西疫区本病多为湿热证，初起表现为湿偏重的太阳与少阳合病，症见恶寒发热，热势起伏或往来寒热，头痛、腰
原创
2021-07-29 15:00:23
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题记：提起大青龙汤，我相信很多学习中医之人都有相同的感受---那仅仅是方剂学上的一个“教学方”而已，仅仅是传说中张仲景先生发散风寒，发越水气的一张王牌方，但是仅仅是传说而已，特别是到了今天这个经方被冷落的年代，曾经或者现在还在使用该方的实在是凤毛麟角。就是在方剂学课堂上被老师们一个有一个“告诫”所禁锢，以至于对于该方总有一种莫名的畏惧感，想不到这种畏惧感一直困扰我十年，直到我重新学习《伤寒论》时，
原创
2021-07-27 17:40:28
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在近年的医疗信息化进程中，Python作为一种灵活的编程语言，得到了越来越多的应用，尤其是在临床数据分析方面。处理和分析大量的临床数据，要求我们具备高效的备份和恢复策略，确保数据的安全性与可用性。本文将详细介绍一个有效的“Python临床数据分析应用”中的备份和恢复流程。
## 备份策略
在这一部分，我们需要构建一套完整的备份策略，以确保我们的数据在遭遇意外情况时能够及时恢复。首先，思维导图帮
语言模型(LM)的作用是估计不同语句在对话中出现的概率，并且LM适用于许多不同的自然语言处理应用程序(NLP)。 例如，聊天机器人的对话系统。在此文中，我们将首先正式定义LM，然后演示如何使用实际数据计算它们。 所有显示的方法在Kaggle notebook中有完整的代码展示。一、语言模型(LM)的定义概率语言建模的目标是计算单词序列的语句出现的概率： &n
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2023-08-14 10:36:44
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snowNLP算法库引入SnowNLP简介snowNLP功能SnowNLP分词snowNLP标注拼音snowNLP提取关键字snowNLP情感分析demo代码实现 引入上回讲到了Jieba和Gensim这两个算法库，都是可以很方便的处理中文文本内容； 今天我们来说道说道SnowNLP这个库SnowNLP简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容。 SnowNLP的技
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2023-11-06 12:53:59
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目前，市场上的智能客服机器人已经是一款成熟的SASS产品，90%以上的企业都可以直接接入，数据保存在云端或者机器人公司的数据库，部署非常方便。同时，对于一些大型集团公司或者金融类企业，对数据保密性要求比较高的，也可以实施落地化部署，所有数据均存放在企业本地服务器上。智能客服机器人的应用场景有哪些 寒暄闲聊，有趣互动 丰富的寒暄语库，贴合业务场景，模拟真人对话亲切自然。意向初筛，精准分流 机器人通过
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2024-06-13 21:57:04
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目录 1.全连接前馈神经网络（MLP）的应用2.卷积神经网络（CNNs）的应用3.循环和递归神经网络（RNNs）的应用1.全连接前馈神经网络（MLP）的应用大部分情况下，全连接前馈神经网络（MLP）能被用来替代线性学习器。这包括二分类或多分类问题，以及更复杂的结构化预测问题。网络的非线性以及易于整合预训练词嵌入的能力经常带来更高的分类精度。一系列工作通过简单地将句法分析器中的线性模型替换
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2023-10-31 19:12:04
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经方生姜泻心汤临床应用发挥 生姜泻心汤出《伤寒论•太阳中篇》，原文是治“伤寒出汗，解后胃中不和，心下痞硬，干噫食臭，胁下有水气，腹中雷鸣下利者”。组成：甘草二两炙 人参三两 干姜一两 半夏半升洗 黄芩三两 黄连一两 生姜四两切 大枣十二枚擘 以上八味，以水一斗，煮取六升，去滓再煎，取三升，温服一升，日三服。程知云：此为汗后，未经误下，心中痞硬，水气抟聚者立法也。外邪虽解，然必里气通和始得安
原创
2021-07-28 15:51:19
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自然语言处理（NLP）是人工智能领域，使计算机能够分析和理解人类语言。它被设计来构建可生成和理解自然语言的软件，从而使用户可以与他或她的计算机进行自然对话，而无需通过编程或诸如Java或C的人工语言。 分解自然语言处理（NLP）自然语言处理（NLP）是技术部门一项更大使命的第一步–即使用 人工智能（AI）来简化世界的工作方式。随着越来越多的精通技术的人们找到了彼此之间以及与公司进行在线
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2023-08-10 14:33:40
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随着 Google 推出的 BERT 模型在多种 NLP 任务上取得 SOTA，NLP 技术真正进入了大规模应用阶段，由此，我们展开了对 BERT 的探索。 训练模型 训练数据训练其他模型时我们已经标注了大量的训练数据，主要把相似句对分为三类来标注：不相似（0）、相关（0.5）、相似（1）所以，训练 BERT 模型时就可以“拿来主义”了。模型修改我们的主要应用点是相
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2024-02-02 13:36:33
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医疗NLP实践与思考深度学习技术在许多医学问题上取得成功：医学图像分类和分割：CNN文本中信息抽取、疾病预测：CNN、RNN、transformer病患语音识别和机器翻译：RNN、Seq2Seq体征检测和疾病风险评估：RNN、MLP、transformer新药研发：GCN手术机器人：CNN、强化学习等等…NLP赋能医疗业务 医疗数据包括：电子病历数据、药品说明书、检查报告单、体检报告、在线问诊/论
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2023-08-25 22:06:30
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机器翻译机器翻译方法的评价应用于医学名词术语Evaluation of Machine Translation Methods applied to Medical Terminologies论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.louhi-1.7/一个多语种的神经机器翻译模型的生物医学数据A Multilingual Neural Machine
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2023-12-22 22:23:03
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# NLP应用案例：情感分析
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。情感分析是NLP中的一项重要应用，它可以帮助我们理解文本中的情感倾向，例如正面、负面或中性。
## 流程图
以下是情感分析的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[输入文本] --> B[文本预处理]
B --> C[特征提取]
原创
2024-07-22 03:49:08
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在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务中，基于深度学习的方法已经取得了最佳的结果。神经网络模型在诸如命名实体识别（Na
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2023-08-10 14:14:46
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自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个分支，它的目的是让计算机能够理解、分析、生成自然语言文本。NLP技术已经广泛应用于各个领域，例如机器翻译、语音识别、情感分析等。其中，基于大规模预训练模型的自然语言生成技术在近几年得到了极大的发展，ChatGPT就是其中的代表。ChatGPT是一种基于Transformer架构的大规模预训练语言模型
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2023-08-08 21:23:57
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NLPIR http://www.nlpir.org/HanLP https://github.com/hankcsApache OpenNLP https://opennlp.apache.org/Apache UIMA http://uima.apache.org/LingPipeLingPipe 是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很
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2023-06-25 22:53:13
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语言模型的核心思想是按照特定的训练方式，从语料中提取所蕴 含的语言知识，应用于词序列的预测。 包括 基于规则的语言模型 和 统计语言模型 •统计语言模型处于主流地位，通过对语料库的统计学习，归纳出 其中的语言知识，获得词与词之间的连接概率，并以词序列的概 率为依据来判断其是否合理。序列S={w1,w2,w3…}的概率就是： 这样后面就是指数级增长，所以后面考虑N-gram，只考虑当前词的前n-1个
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2023-10-27 00:31:52
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