知识图谱技术作为一门新兴的技术，是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。就覆盖范围而言，知识图谱也可分为通用知识图谱和行业知识图谱。通用知识图谱注重广度，强调融合更多的实体，较行业知识图谱而言，其准确度不够高，并且受概念范围的影响，很难借助本体 库对公理、规则以及约束条件的支持能力规范其实体、
不少内容在读 paper 时，已经深入了解过，这里就简单带过了，感兴趣的建议精读原书和参考文献吧。很多 NLP 任务设计结构化输出，即输出并非类标签或者类标签的概率，而是诸如序列、树、图等结构化的对象。经典任务有序列标注（pos）、序列分割（chunking、NER）、句法分析、MT 等。本文将介绍 NN 在结构化输出任务上的应用。结构化预测最直接的解决思路就是，基于搜索。基于搜索的结构化预测，可
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2024-01-30 00:34:51
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# 前言 自然语言处理任务中，有很重要的一块，就是分析语言的结构。语言的结构，一般可以有两种视角： 1. 组成关系（Constituency） 句法结构分析（syntactic structure parsing），又称短语结构分析（phrase structure parsing），也叫成分句
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2023-10-12 13:07:33
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知识图谱根据 W3C的解释，语义网络是一张数据构成的网络，语义网络技术向用户提供的是一个查询环境，其核心要义是以图形的方式向用户返回经过加工和推理的知识而知识图谱技术则是实现智能化语义检索的基础和桥梁．传统搜索引擎技术能够根据用户查询快速排序网页，提高信息检索的效率，然而，这种网页检索效率并不意味着用户能够快速准确地获取信息和知 识，对于搜索引擎反馈的大量结果，还需要进行人工排查和筛选．1
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2023-09-04 13:31:33
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NLP是如何工作的：把自然语言(尽可能)结构化1)计算机非常擅长使用结构化数据，例如电子表格和数据库表。世界上很多信息是非结构化的——例如英语或其他人类语言中的原始文本。2)阅读和理解英语的过程是非常复杂的，这个过程甚至没有包括考虑到英语有时并不遵循逻辑和一致的规则。在机器学习中做任何复杂的事情通常意味着需要建立一条流水线 (pipeline)。这个想法是把你的问题分解成非常小的部分，然后用机器学
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2023-12-14 07:33:19
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分享嘉宾：李凤麟 阿里巴巴 算法专家文章整理：付一韬内容来源：2019知识图谱前沿技术论坛出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请留言。导读：阿里小蜜是阿里巴巴服务领域的重要人工智能产品，是服务于阿里巴巴经济体、商家、企业和政府的对话机器人家族，包括阿里小蜜、店小蜜、云小蜜。小蜜机器人是基于大数据和人工智能技术形成的智能化、体系化客服系统，可以辅助企业智能决策、节约服务成本、提高服务效率、提升
原创
2021-03-28 19:19:12
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导读：大家好，我今天报告的题目是知识结构化推动智能客服升级，主要为大家介绍阿里小蜜在知识图谱问答（结构化智能问答）方面的工作，我们的基本思路是：通过知识结构化，解决现有智能客服系统在知识管理和语言理解上的痛点，为客户带来高效复用、精准理解、精细管理等方面的显著收益。大家对智能客服应该都有一定的了解，智能客服在中国已经有很长的历史了，从2007年开始就有很多企业逐渐的应用了智能客服，这种智能客服，现
原创
2021-03-29 21:09:38
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导读：大家好，我今天报告的题目是知识结构化推动智能客服升级，主要为大家介绍阿里小蜜在知识图谱问答（结构化智能问答）方面的工作，我们的基本思路是：通过知识结构化，解决现有智能客服系统在知识管理和语言理解上的痛点，为客户带来高效复用、精准理解、精细管理等方面的显著收益。大家对智能客服应该都有一定的了解，智能客服在中国已经有很长的历史了，从2007年开始就有很多企业逐渐的应用了智能客服，这种智能客服，现
原创
2021-03-29 21:09:33
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最近也是在预研知识图谱相关技术。这里面涉及到了一些关于自然语言处理方面的内容和技术。目前已经调研了一些分词、命名体识别相关技术。今天记录下分词工具的使用。一、什么是知识图谱？ 笔者理解的知识图谱是一个巨型的语义
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2024-02-13 10:24:20
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1 基本概念 结构模式识别： 以结构基元为基础，利用模式的结构信息完成分类的过程，称为结构模式识别。 基元： 构成模式结构信息的基本单元，本身不包含有意义的结构信息。 结构特征的表达： （1）串表达：是把任意结构，用基元彼此连接形成一个序列进行描述。一维的； （2）图表达：把模式的结构看成基元之间的相互连接，基元作为节点，基元与基元之间的链接作为边，模式结构就可以用一个图来表达。
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2023-11-09 14:59:41
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自然语言处理(计算机语言学、自然语言理解)涉及：字处理，词处理，语句处理，篇章处理词处理分词、词性标注、实体识别、词义消歧语句处理句法分析(SyntacticAnalysis)、语义分析(SenmanticAnalysis)等。其中，重点有：1.句法语义分析：分词，词性标记，命名实体识别。2.信息抽取3.文本挖掘：文...
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2018-11-08 15:18:08
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在现代信息技术中，自然语言处理（NLP）被广泛应用于各种场景，例如文本分类、情感分析和信息抽取。其中“nlp结构化文本”技术的提出，使得我们能够将非结构化文本转化为可分析的数据形式，从而提升数据处理的效率和准确性。
### 适用场景分析
在NLP的实际应用中，将文本结构化的需求尤为迫切，比如需要进行数据挖掘、报表生成和自动化问答等任务。以下展示了适用场景的匹配度：
```mermaid
qu
自然语言的特性为什么计算机难以理解人类的自然语言呢？主要是下面6个特性：词汇量 在自然语言中含有很丰富的词汇，而编程语言中能使用的关键字数量是有限的结构化 自然语言是非结构化的，而编程语言是结构化的，例如类和成员。自然语言是线性字符串，要分析它，需要用到分词、命名实体识别、指代消解和关系抽取等。歧义性 我们说话含有大量的歧义，要根据上下文语境来判断。中文就更加多歧义了。容错性 即使是多次校对的文稿
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2023-12-27 17:14:33
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我作为从一名懵懂的实习生转变为工程师的工作经历中，伴随着技术经验的成长，也逐渐意识到了编写文档是知识和经验传递给其他人的最有效方式。通过文档，可以分享我的技术知识和最佳实践，使其他人更好地理解我的工作。在这里，给大家浅谈一下作为技术研发如何写好技术文档? 目录什么是结构化写作？为什么要结构化写作？如何进行结构化写作？1. 搭建文档框架2. 填充必要信息3. 巧用结构化呈现文档内容总结 什么是结构化
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2024-01-29 05:44:08
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目前数据结构有哪些？结构化数据，如：关系型数据半结构化数据，如：XML数据非结构化数据，如：Word、PDF、文本、日志能胜任这样挑战的技术除了大数据，就是NLP，NLP的应用场景：词法分析：分词、词性标注、实体识别
词向量表示：语义挖掘、词义相似度
文本相似度：计算两个短文本之间的语义相似度，实现推荐和排序
依存句法分析：自动分析文本中的依存句法结构信息
`DNN`语言模型：判断一句话是否符合语
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2023-10-05 15:05:48
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# NLP 文档结构化
在自然语言处理（NLP）领域，文档结构化是将非结构化文本数据转化为结构化数据的过程，使得后续的数据分析、检索和挖掘变得更加高效。本文将介绍文档结构化的基本概念，并通过代码示例进行展示。
## 什么是文档结构化？
文档结构化是将文本数据按照预先定义的格式进行组织和标记，以便更好地进行存储、搜索与处理。例如，将一篇新闻文章中的标题、时间、作者和内容等信息提取出来并以表格的
原创
2024-10-16 03:10:27
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在自然语言处理（NLP）的领域，结构化标签问题是一个颇具挑战性的课题。这个问题的核心在于如何将非结构化文本转换为结构化信息，以便于后续的数据处理和分析。尤其在面对大量文本数据时，准确、高效地提取关键信息显得尤为重要。在这篇博文中，我们将详细探讨如何解决结构化标签 NLP 问题，带您深入了解整个过程。
> **用户原始反馈:** “我们在分析客户反馈时，无法从自由文本中提取出标准化的信息。希望能找
CODOSYS之结构化文本（ST）—— 初级篇（一）前言感谢垂阅结构前言文章目的 感谢垂阅感谢垂阅鄙人关于CODOSYS之结构化文本（ST）的见解，文章中有什么问题尽请指教，本人将不甚感激。希望大家积极在评论区留言，同时觉得小编呕心沥血也可给小编点赞加油。结构本系列将分三大系列 （1）、初级篇：主要介绍CODOSYS之结构化文本（ST）基础知识，如：变量、关键字、方法、运算等基本编程知识。 （2
语言模型，本质上就是在回答“这个句子是否合理”的问题。下面，将简单介绍两类语言模型，统计语言模型、神经网络语言模型。1. 统计语言模型统计语言模型，以n-gram语言模型为代表，是离散的计算模型，根据n个词(有序的)在语料库中共现的频次计算概率，最终可以得到句子出现的概率(句子的合理性)。n-gram模型，大致可以理解为，我们有一个很长的句子序列，所有的概率计算都要依靠滑窗实现，n就是滑窗的大小，
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2023-07-31 23:14:34
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【总结】数据举例特点优点缺点使用场景结构化数据Excel，mysql二维形式的数据方便查询和修改不易扩展字段特征较固定半结构化数据XML，JSON，html包含元数据信息扩展性很好 易于归档非结构化数据word,txt,img,video不规范的数据格式多样 大量存储与共享 一、结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是
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2023-10-23 23:49:45
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