近年来，自然语言处理一直在快速发展。随着词表和语料库等研究材料逐渐丰富，词语切分、词性标注、句法分析等技术的进步，自然语言研究不断推出新模型，这些研究的进展也扩展了自然语言的应用领域和场景。同时，随着互联网和社会经济的关系逐渐紧密，企业发展也带来了自然语言处理的市场需求。我国的自然语言处理研究是从上世纪80年代开始的，目前为止，在语料库、知识库等数据资源建设，词语切分、句法分析等基础技术，以及信息
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2023-11-23 13:29:23
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Gensim目的：从文档中有效的自动抽取语义主题。 处理原始的、非结构化的文本。gensim 中的算法有LSA、LDA、RP、TF-IDF、word2vec，通过在一个训练文档语料库中，检查词汇统计联合出现模式，发掘文档语义结构，这些算法属于 非监督 学习，无需人工输入，自己只需要提供一个语料库即可。语料：原始文本集合，用于无监督的训练文本主题的隐层结构。语料中不用 人工标注 附加信息。在 Gen
解读的是苏剑林大神在百度关系抽取比赛中的代码，源代码看这里数据转换苏神把原始数据(数据下载地址)进行了转换，只提取出其中的(1)句子文本(2)spo列表，存成json，如下图: 这个json加载进来是一个列表，列表中每一个样本是一个dict，存储了上述的两个字段：text和spo_list，这两个字段是模型训练所需要的。数据修复 传入的是一个dict，也就是上述json l
运用场景： call centre 数据的关键字提取，从而根据关键字归类为部件相关类（ADF,Engine, FB,boot up,duplex issue etc）和流程相关类(install issue, print issue, fax issue etc.。在研究和新闻文章中，关键词构成了一个重要的组成部分，因为它们提供了文章内容的简洁表示。关键词在从信息检索系统，书目数据库和搜索引擎优化
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2024-05-22 17:00:04
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编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2021-11-22那么今天继续给大家分享一篇EMNLP顶会上的文章：Enhanced Language Representation with Label Knowledge for Span Extraction。引言在自然语言信息抽取中，有这么一种描述叫：Span Extraction，翻译过来叫做跨度提取。这里的跨度提取指的就是在纯
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2024-03-12 16:53:31
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# NLP 语义分析后提取的数据
自然语言处理（NLP）为我们提供了分析和理解人类语言的工具。其中，语义分析是 NLP 的一个重要环节，帮助我们提取文本中的有价值信息和数据。本文将为您介绍语义分析的基本概念，并通过代码示例展示如何进行数据提取。
## 什么是语义分析？
语义分析是 NLP 的一个重要部分，旨在理解文本的含义和上下文。通过语义分析，我们可以识别出关键词、实体和情感，使得机器能够
在上一章的旅程中，我们讨论了词法分析器的实现思路，我们也为词法分析器的实现做了许多准备工作。现在，就让我们来实现词法分析器吧。1. 词法分析器的类定义词法分析器的类定义如下：class __LexicalAnalyzer
{
// Friend
friend class Core;
public:
// Constructor
explicit __Lexic
信息抽取介绍 信息抽取的主要功能是从文本中抽取出特定的事实信息，这些文本可以是结构化、半结构化或非结构化的数据。通常信息抽取利用机器学习、自然语言处理等方法从上述文本中抽取出特定的信息后，保存到结构化的数据库当中，一边用户查询和使用。路线分为两条： 1.基于KDD和数据挖掘的方法，主要从结构化、半结构化数据中抽取信息； 2.采用自然语言处理和文本挖掘的方法，从非结构化的开放文本中发现
在这一部分中，我们将要介绍NLP领域的一个重要问题：语义分析。 语义分析分为两个部分：词汇级语义分析以及句子级语义分析。 这也就是为什么在词法分析和句法分析之后，我们要介绍的是语义分析而不是篇章分析的原因。【一】词汇级语义分析首先，我们来介绍词汇级语义分析。 词汇级语义分析的内容主要分为两块： 1.词义消歧 2.词语相似度 二者的字面意思都很好理解。其中，词义消歧是自然语言处理中的基本问题之一，
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2023-07-30 19:09:17
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过去的NLP实验人员发现了一种揭示词组合的意义的算法，该算法通过计算向量来表示上述词组合的意义。它被称为隐语义模型（latent semantic analysis，LSA）。当使用该工具时，我们不仅可以把词的意义表示为向量，还可以用向量来表示整篇文档的意义。 在本章中，我们将学习这些语义或主题向量。我们将使用TF 目录1.TF-IDF向量及词形归并2.主题向量3.思想实验4.一个主题评分算法5.
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2024-06-08 13:35:26
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目录1.隐性语义分析2.奇异值分解2.1左奇异向量U2.2奇异值向量S2.3右奇异值向量V^T2.4SVD矩阵的方向2.5主题约简 1.隐性语义分析隐形语义分析基于最古老和最常用的降维技术–奇异值分解(SVD)。 SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个时对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个更简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。 利用
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2024-04-19 12:10:45
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首先，大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等， 给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将 Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果 Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Qu
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2023-11-07 22:15:22
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# 实现语义扩充的 NLP 指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义扩充（Semantic Expansion）是一种技术，它通过对词汇进行扩展，使文本中包含更多语义信息。本文将为一位刚入行的小白提供实现语义扩充的完整流程和代码示例。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现语义扩充的主要步骤。以下是整个实现流程的简要概述：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
# NLP 语义搜索的探索与实践
## 引言
随着大数据时代的来临，信息的爆炸式增长使得传统的关键词搜索面临诸多挑战。用户在搜索信息的过程中，往往希望得到更准确、更符合其意图的结果。为此，NLP（自然语言处理）技术迅速崛起，并引入了语义搜索的概念。本文将深入探讨NLP语义搜索的原理、应用，并通过代码示例帮助读者更好地理解这一技术。
## 什么是语义搜索？
语义搜索是指利用自然语言处理和机器
矛盾分析法 矛盾分析法是指运用矛盾的观点观察、分析事物内部的各个方面及其运动的状况，以达到认识客观事物的方法。它是定性分析的方法。运用这一方法，必须坚持对立统一的观点，从统一中看到对立，从对立中看到统一。具体来说，一是必须坚持“两点论”，防止片面性，切忌“顾此失彼”。二是必须坚持“重点论”，善于把握主要矛盾和矛盾的主要方面，突出重点，抓住关键。三是必须坚持“矛盾的普遍性和矛盾的特殊性相结
语义网络与知识图谱入门（二）OWLowl用owl:Ontology来声明一个本体。rdf:about属性为本体提供一个名称或引用。根据标准，当rdf:about属性的值为""时，本体的名称是owl: Ontology元素的基准URI。<owl:Ontology rdf:about="">
<rdfs:comment>An example OWL ontology&l
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2024-08-03 13:34:35
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# NLP 语义标注入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义标注是一个重要的任务。它旨在为文本中的词语或短语分配特定的意义或类别。接下来，我将为你提供一个全面的流程，帮助你实现 NLP 语义标注。
## 流程概述
以下是 NLP 语义标注的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据采集：获取需要进行标注的文本数据 |
| 2 | 数
0、前言论文题目：KaFSP: Knowledge-Aware Fuzzy Semantic Parsing for Conversational Question Answering over a Large-Scale Knowledge Base 论文地址：https://aclanthology.org/2022.acl-long.35.pdf 代码：https://github.com/
# NLP语义搜索：让搜索变得更智能
随着数据量的激增，传统的基于关键字的搜索方法逐渐显得力不从心。为了提升搜索的准确性与智能化，语义搜索应运而生。本文将探讨NLP（自然语言处理）语义搜索的基本原理，并提供一个简单的代码示例，帮助大家理解这一技术的运用。
## 什么是语义搜索？
语义搜索是一种通过理解用户查询背后意图与上下文的搜索方法。与传统搜索相比，语义搜索能够识别同义词、词义以及相关概念
一、简单介绍LSA和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)，并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系；不同的是，LSA 将词和文档映射到潜在语义空间，从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”，提高了信息检索的精确度。二、文本挖掘的两个方面应用（1）分类： a.将词汇表中的字词按意思归类（比如将各种体育运动的名
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2024-10-08 13:11:25
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