先前我们放出了1.2.7版本的Airtest，其中，一个很重要的功能是，我们 **新增了非常丰富的断言API** ，今天我们就来详细看一下新版Airtest都有给我们提供哪些断言语句。
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2023-11-30 19:07:40
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# 自然语言处理中的断句
## 引言
在自然语言处理中，断句是一个基础而重要的任务。它涉及将连续的文本分割成独立的句子，使得后续的分析和处理变得更加高效和准确。本文将深入探讨断句的原理、常用工具及其应用领域，并通过代码示例演示如何实现断句工具。同时，我们将提供相关的可视化图表，帮助大家更好地理解这一过程。
## 什么是断句？
在自然语言中，句子是语义的基本单位。断句的目标是识别文本中的句子
在处理NLP文本断句问题时，通常需要综合多种技术和策略来制定有效的解决方案。以下是我在这个过程中整理的博文，包含了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案以及进阶指南。
### 环境配置
为了成功实施NLP文本断句，我们需要正确配置开发环境。首先，我们需要安装以下相关的依赖库和工具。
| 依赖 | 版本 |
|----------------|--
这个问题非常有意思，如果不仅仅讨论断句的话，就更有意思了。 「民可使由之不可使知之」，这短短十个字，至少可以从中梳理出一堆问题：民，指的是什么人？使，如何训诂？可与不可，究竟指的是什么？由，如何训诂？知，如何训诂？这句话，目标受众是谁？当然，最后：这整句话是什么意思？由于现代网络的发达，使得我们现在有很多好的工具，来帮助我们研究与考据，比如我经常用的http://ctext.org/confuci
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2023-10-20 19:06:43
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在自然语言处理（NLP）领域，断句优化一直是一个重要的研究方向，尤其是在处理长文本时，合理的断句不仅能够提高文本的可读性，还能有效改善后续任务的性能。在本文中，我们将深入探讨“nlp断句优化”过程中的相关问题，从问题背景到解决方案，力求为实际应用提供实用的参考。
## 问题背景
在现代应用中，很多用户会针对长段的文本进行处理，例如自动摘要、情感分析等。在这些场景下，恰当的断句将会直接影响模型的
由老贾问到断言如何开启。于是上网搜索一番。做个记录。命令行下：java -ea AssertTest-da是禁用断言JVM默认是关闭了assertion功能的，所以要使用assertion功能的话必须显式使用加入参数来选择启用或者禁用断言。另外，断言的参数可以使得java应用程序可以开启一部分类或包的assertion功能，所以运行相对编译而言，比较复杂，这里有两类参数需要说明：public cl
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2024-09-17 20:34:05
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# NLP中文断句的探索
中文是一种复杂而富有表现力的语言，特别是在断句方面。不同于英文，中文句子之间常常没有明显的分隔符，这给自然语言处理（NLP）带来了挑战。在这篇文章中，我们将探讨中文断句的基本概念，并通过代码示例进行演示。
## 中文断句的挑战
在中文文本处理中，断句的目标是将连续的文本分割成有意义的句子。中文的断句通常依赖语法和上下文理解，以下是几种常用的断句方法：
1. 基于规
分词是分割的一个更普遍的问题实例，这一节，我们要学习一下分割技术。1、断句在词级水平处理文本时候通常假定能够将文本划分成单个句子。 一些语料库提高了句子级别的访问。例如，我们可以计算布朗预料库中每个句子的平均词数。>>>print(len(nltk.corpus.brown.words())/len(nltk.corpus.brown.sents())
20.2509907045
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2023-12-26 14:30:38
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目录一、中文句子类型主要类别1、陈述句（statement）2、特殊句（special）3、疑问句（question）二、中文句子类型简单分析三、将句法分析与正则结合标注句子类型四、句子类型调研及规则总结五、中文句子类型分类工具sentypes实现一、中文句子类型主要类别 1、陈述句（statement） 主语为首（subject_front），例：大家对这件事都很热心 主题为首（theme_fr
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2023-10-09 00:16:26
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项目2：新闻文本挖掘与分类MLDL一、 文本分析与可视化读取数据，去除有缺失值的行，分词去除停用词统计词频做词云二、 中文自然语言处理分析1. 关键词提取1.1 基于TF-IDF算法的关键词抽取import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())senten
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2023-11-14 09:29:16
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# NLP SBD 文本断句实现流程
## 1. 导言
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中，文本断句（Sentence Boundary Detection, SBD）是一个重要的任务。它的目标是将一个段落中的文本分割成独立的句子。在本文中，我将教会你如何实现 NLP SBD 文本断句。
## 2. 实现步骤
下面是整件事情的流程，我们将使
原创
2024-02-14 04:13:30
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# Python智能断句实现指南
在现代文本处理的应用中，智能断句是一个非常重要的功能。它主要用于自然语言处理(NLP)，帮助我们自动识别和分割句子。本文将详细介绍如何在Python上实现智能断句的基本步骤，以及每一步所需的代码示例。
## 流程概述
下面的表格展示了实现智能断句的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
【NLP】Transformer 模型原理&论文回顾不积硅步，无以至千里。不积小流，无以成江海。 ————荀子1.1 Transformer 模型的由来 2017年Google研究院发表了一篇《Attention is all you need》论文中提出了Transformer模型，其使用self-attention的结构取代了当时NLP任务中最常用的RNN网络结构。相较于RNN网络结构
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2023-08-06 15:13:34
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文章目录一、StanfordCoreNLP对英文进行处理二、StanfordCoreNLP对中文进行处理三、LTP对中文进行处理四、结论附录 · 本文所使用工具代码与中英文文本下载 一、StanfordCoreNLP对英文进行处理在使用StanfordCoreNLP对文本句子进行分析时，需要先对句子进行分词nlp.word_tokenize(sentence)然后对分词后的句子进行句子
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2024-08-20 21:43:42
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一、自动分词1、自动分词就是让计算机在某汉字串中的词与词之间加上空格或者在每个词后加上特殊的边界标记。2、交集型切分歧义：原汉字串abc中ab、bc都为词，b称为交集串，交集串的集合称为交集串链。集合中的元素个数称为链长。3、组合型切分歧义：原汉字串ab中 a、b、ab同为词。4、多义组合型切分歧义：在符合组合型切分歧义的条件下，在某一个上下文语境下，a、b单独在语法和语义上都成立。5、在自动分词
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2024-07-19 10:50:20
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NLTK（www.nltk.org）是在处理预料库、分类文本、分析语言结构等多项操作中最长遇到的包。其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Pa
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2024-01-30 21:27:27
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最近需要学习一些英文的视频教程，但是由于这些视频文件全英文没有字幕，学习起来很吃力，于是找了几个能够自动翻译英文视频并添加字幕的方法，小编经过多方验证，发现4个免费且翻译质量比较不错的方法1、上传到Youtube自动翻译经常看Youtube的人都知道，Youtube上几乎所有的视频都有翻译字幕，这是Youtube会使用AI自动为用户上传的视频添加字幕，可以利用它的这个特性，为自己的视
三. Netty 进阶1. 粘包与半包1.1 粘包现象服务端代码public class HelloWorldServer {
static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(HelloWorldServer.class);
void start() {
NioEventLoopGroup boss = new N
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2024-07-01 11:09:27
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判断句子是否连贯是自然语言处理（NLP）中的一个重要问题。随着机器学习和深度学习技术的飞速发展，越来越多的应用要求我们评估和判断文本的连贯性。这不仅关乎语言的基本结构，也涉及语义的流畅和逻辑的连贯性。本文将对这一问题的解决过程进行详述，从技术痛点到解决方案，一一展开。
## 初始技术痛点
在最初的阶段，我们面临着一些严峻的挑战，比如如何有效地判断一个句子在语法和语义上的连贯性。对于很多模型，尤
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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