数据预处理模型能聊的内容也取决于选取的语料。如果已经具备了原始聊天数据，可以用SQL通过关键字查询一些对话，也就是从大库里选取出一个小库来训练。从一些论文上，很多算法都是在数据预处理层面的，比如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation就介绍了，从大库中抽取小库，然后再进行融合，训练出有特色的对话来。【图 3-1】
目录一、贝叶斯算法长文本分类二、TextCNN模型长文本分类1、word2vec词向量的训练2、padding操作3、文本向量化4、TexTCNN模型构造三、TextRNN模型长文本分类四、TextRNN+ATT模型长文本分类五、Bert模型长文本分类(不更新bert权重和更新bert权重)模型训练1、Bert模型不参与训练2、Bert模型参数训练总结和展望
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2023-10-17 22:11:36
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# Java长文本处理
在现代软件开发中，长文本的处理是一个常见的需求。无论是处理文档、日志文件，还是从网络获取的数据，我们都需要高效地管理这些大块文本。Java语言为处理长文本提供了多种工具和方法。本篇文章将介绍一些常用的Java长文本处理技术，并提供相应的代码示例。
## 1. 读取长文本
Java中的`BufferedReader`类可以高效地读取长文本文件。它利用缓冲区来减少每次读取
原创
2024-08-01 13:47:24
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在进行自然语言处理（NLP）时，长文本的处理往往是一个棘手的问题，尤其是在使用 Python 的 Snownlp 库时。Snownlp 是一个简单易用的中文自然语言处理库，但在处理长文本时，却常常会出现效率低下和准确性下降的问题。这篇文章将详细介绍 Snownlp 长文本处理的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等方面，希望能够帮助开发者在使用过程中避免不必要的麻烦。
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# NLP文本处理范式
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要领域，它涉及机器如何理解和处理人类语言。随着人工智能技术的发展，NLP的应用越来越广泛，如聊天机器人、语音识别和文本分类等。而为了实现这些应用，开发者们通常需要遵循一定的文本处理范式。
## NLP文本处理流程
NLP文本处理通常可以分为以下几个步骤：
1. **数据收集**：收集原始文本数据。
2. **数据预处理**：对
写在前面 文本分类是自然语言处理（NLP）领域中较为基础的问题，情感分类、QA问答、自然语言推理、阅读理解等任务都可以看作是文本分类。在这些文本分类任务中，只要有一定量的标注数据，常见的算法能够达到很好的效果，这使得文本分类不是什么难题。近年来，随着基于深度学习的语言模型不断迭代，在同等标注数据量的情况下，一些模型也总是优于另一些模型。下面我们一起来看一下论文《Deep Learning Base
1.文本处理的一般流程 pipeline 分词主要是中文，英语使用空格区分不涉及，清洗包括无用的标签(例如从网上爬取的文本中可能包含html标签)、特殊的符号(！感叹号、省略号等)、停用词、大写转小写标准化包括stemming、lemmazatic(就是对英文词汇中的名词、动词转换化标准形态)，这个主要是英语，中文不涉及。特征提取：常见的TF-IDF（ES就是这个打分机制），word2v
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2024-04-19 19:06:41
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近期在阅读跨模态检索相关论文时，碰到很多处理文本的网络结构以及一些名词不是很了解，通过我的学习现在将这些知识点记录总结。目录1、Word Segmentation（分词）分词工具：Jieba分词（常用），SnowNLP，LTP，HanNLP。分词的算法1.最大匹配算法2.考虑语义的算法 2、Spell Correction（拼写错误纠正）3、Filtering Words文本处理的流程1
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2023-08-27 10:32:14
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1. 文本预处理概述和机器学习任务一样，自然语言处理任务的第一步工作也是文本（数据）准备或叫文本（数据）预处理。文本预处理的流程如下图所示： 文本预处理工作以分词步骤为界，之前的文本标准化和文本清洗是语料级（篇章级）颗粒度文本处理，之后词的清洗、标准化和文本表示是单词级颗粒度文本处理。语料级文本处理的作用对象是数据集中的每一篇语料，它比单词级文本处理效率更高，并且可以提前去除影响分词效果的障碍（如
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2023-07-08 11:38:20
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一、引入在我们完成基本的句子分词后，我们要把它们输入计算机中，最好要转化成数字形式，即我们可以创建一个数组（矩阵），数组由多个向量组成，每个向量中有一个数字为1，其余数字为0，1在向量所在的位置代表的是单词出现的位置，这个叫做one-hot向量。接下来研究一下如何把语句进行分词并且转为onehot向量：import numpy as np
sentence_example = "I miss yo
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2023-10-28 19:29:08
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python文件处理1. 文件打开open()在python中打开文件的函数是open()
open()函数有两个参数:
第一个参数：文件名，字符串类型，一般为文件的相对路径或者绝对路径，例如：/home/Taonny/test.txt
第二个参数：打开文件的方式(模式)
r: 只读模式（含义：文件一定要存在，否则报错；默认为只读模式）
w: 只写模
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2023-07-28 08:00:20
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在本次项目表结构中，有一个longtext字段，用于存储长文本，仅万条数据，InnoDB存储文件就达G级，由于是一个小项目，受限于服务器与运维人员水平，不适合使用hdfs，MongoDB等拓展技术栈来解决这种问题，因此直接对mysql存储进行优化，快速解决，利于维护。涉及mysql基础知识一、innodb存储引擎的处理方式1.mysql在操作数据的时候，以page为单位不管是更新，插入，删除一行数
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2024-05-14 12:02:27
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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。文本分析是NLP的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取有用信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的文本分析。文本预处理在进行文本分析之前，需要对文本进行预处理。文本预处理是指对原始文本进行清理、规范化和转换的过程。这通常包括以下步骤：去除标点符号和特殊字符将
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2023-10-17 19:43:49
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学习linux后，我们接触图形界面的机会越来越少，服务器基本上没有使用图形界面的，服务器的配置基本上都是定义配置文件，不是图形化的定义服务器，使用文本定义服务器，这样虽然加大了使用难度，但是增加了服务器的高度定制性。既然与文本打交道，那么我们必须掌握管理文本的工具。1全文查看工具 文本摆在那里，查看文本中的内容后，我们才会具有
原创
2016-11-24 09:25:47
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1.文本处理相关：比较文件：diff：不同的行号显示<第一个文件中的内容>第二个文件多出来的内容comm：三排结果1：只存在第一个文件中的内容2：第二个文件中内容3：公共的内容相同的内容sort：排序默认不比较数字大小从左到右字母序数字大小比较-n：比较数字大小-o：输出比较结果-r：逆序显示sort-t''-k2-ntest1-t：指定分隔符-k：指定比较的列-n：数字大小sort-
原创
2019-03-28 20:50:27
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数据是新的石油，文本是我们需要更深入钻探的油井。文本数据无处不在，在实际使用之前，我们必须对其进行预处理，以使其适合我们的需求。对于数据也是如此，我们必须清理和预处理数据以符合我们的目的。这篇文章将包括一些简单的方法来清洗和预处理文本数据以进行文本分析任务。我们将在Covid-19 Twitter数据集上对该方法进行建模。 这种方法有3个主要组成部分：首先，我们要清理和过滤所有非英语的推文/文本，
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2023-10-19 09:13:46
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引言随着大型语言模型（LLMs）的不断进化，我们现在能够处理的文本长度已经达到了前所未有的规模——从最初的几百个tokens到现在的128k tokens，相当于一本300页的书。这一进步为语义信息的提供、错误率的减少以及用户体验的提升打开了新的可能性。智谱技术团队与清华大学的最新合作成果——LongAlign模型，专注于长文本的精准对齐，不仅突破了长上下文处理的技术瓶颈，而且在数据集构建、训
原创
2024-03-11 07:51:03
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打开文本文件python对文件的处理的两个内建函数：open()、file()，这个两函数提供了初始化输入\输出（I\O）操作的通用接口。两函数的功能相同。基本用法：file_object=open(filename, access_mode='r', buffering=-1）file_object 是定义一个打开文件的对象access_mode 是打开文件的模式；通常，文件使用模式 'r','
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2023-09-18 21:09:05
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文章目录文本预处理(Pre-processing)1. 读取数据集2. 标记化3. 词汇4. 整合上述功能总结 文本预处理(Pre-processing)NLP中自然语言处理离不开对文本数据的预处理操作以方便后期神经网络的训练。 通常文本预处理包含有：原始数据加载（raw data）分词（segmentation）数据清洗（Cleaning）数据标准化（Normalization）：Stemmi
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2023-07-27 21:25:22
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源文件格式1 2 3 4 5 6要的文本格式a:1 b:2 c:3 d:4 e:5 f:6具体实现看代码吧多说无益= =root@lp:~/pwb/tmp/awk# echo -e "\n"{a..i} > aroot@lp:~/pwb/tmp/awk# echo -e "\n"{1..9} > broot@lp:~/pwb/tmp/awk# paste b a|sed 1d >
原创
2016-07-28 17:41:20
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