1 引言 主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在学术界和工业届都获得了非常多的关注。学术界的工作主要集中在建模层面，即提出各种各样的主题模型来适应不同的场景，因此缺乏指导主题模型在工业场景落地的资源和文献。 本文主要是以《Familia：开源的中文主题模型应用工具包》为参考资料，入门NLP领域。该文结合开源工具Familia（百度开源），总结主题模型在工业届的一些典型应用案例，从而方便用户找到
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2023-12-05 19:47:53
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在中文自然语言处理（NLP）中，主体识别（Entity Recognition）是一个非常重要的任务，旨在识别文本中的关键信息，比如人名、地名、组织名等。在这篇博文中，我将分享如何解决中文NLP主体识别问题的整个过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
首先，我们需要准备一个适合进行中文NLP主体识别的环境。这包括Python的安装、所需库的依赖
一、内容概要Photo OCRProblem Decription and pipeline(问题描述和流程图)Sliding Windows(滑动窗口)Getting Lots of Data and Artificial DataCeiling Analysis（上限分析）:What part of the pipline to Work on Next二、重点&难点1. Proble
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2023-12-23 20:20:39
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# NLP抽取语句中的主体
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要分支，它涉及对自然语言的理解和生成人类可读的回应。抽取句子中的主体（Subject Extraction）是NLP中的一个关键任务，旨在从句子中识别出主要的参与者或主题。本文将介绍如何实现这一目标，并通过示例代码来说明基本的实现过程。
## 什么是主体抽取？
在一个句子中，主体通常是执行动作的人或事物。例如，在
# NLP段落分割的科普文章
在自然语言处理（NLP）领域，段落分割是文本处理的一个重要步骤，它有助于提高文本分析、机器翻译和信息检索等任务的效果。段落分割指的是将长文本拆分成较小的段落，以便于理解和后续处理。本文将介绍段落分割的基本概念、常用方法及应用，并给出相应的代码示例。
## 段落分割的基本概念
段落通常由多个句子组成，表示文本中的一个完整思想或主题。在机器学习和深度学习的助手下，我
# 实现 NLP 文本分割的指南
在自然语言处理（NLP）中，文本分割是一个重要的步骤，通常涉及将大量文本拆分为更小、更易于处理的单元。这可以是将句子从段落中分割出来，或将词从句子中剥离出来。这个过程不仅可以帮助我们更好地理解文本结构，也能为后续的分析提供便利。
本文将带你一步步实现 NLP 文本分割的基本流程，并提供示例代码来帮助你理解。以下是实现文本分割的流程概述。
## 流程步骤
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NLP文章分割的实现方法及代码示例
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现NLP文章分割。在开始之前，我将会介绍整个流程，并提供每一步所需的代码示例和代码注释。
### 1. 概述
NLP文章分割是将长篇文章切割成多个短文本的过程。这对于文本处理和信息提取非常有用，例如对大量的新闻文章进行分类或者建立搜索引擎索引。在本次教程中，我们将使用Python和自然语言处理工具包NLTK来
原创
2024-02-01 06:04:58
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# NLP 对话分割的实现指南
在当今的自然语言处理（NLP）领域，对话分割是一项非常重要的任务。它的目标是将长对话文本分割成较小的、易于处理的单元（例如，每个说话者的发言）。本指南将带您了解对话分割的完整流程，帮助您使用 Python 实现这一功能。
## 工作流程
我们将分步进行，每一步完成后都能逐步深入理解对话分割的具体实现。以下是整个过程的工作流程：
| 步骤 | 描述
txtRNN指得是利用循环神经网络解决文本分类的问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出文本的标签或标签集合。原理当对序列进行处理的时候，一般采用循环神经网络RNN，尤其是LSTM、GRU等变体更为常用。此处的对象文本可以是一个句子，也可以是文档（短文本、若干句子）或篇章（长文本），因此，每段 文本的长度都不尽相同。在对文本进行分类的时候，我们一般会指定一个固定的输入序列/文本长度，
# 自然语言处理中的主体客体抽取算法
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。在众多NLP任务中，主体客体抽取（也称为实体识别或关系抽取）尤为关键。本文将探讨几种主体客体抽取算法，并提供相关的代码示例。
## 1. 主体客体抽取的定义
主体客体抽取是指从文本中识别出主体（通常是名词或名词短语）和客体（通常是动词或其他名词短语），这些实体之间通常存在
一、基本文本处理技能分词的概念 中文和英文不同，英文中句子天然已经分割为单词，但是中文中字与字之间紧紧连在一起，需要进行分词，分词算法有：基于字符串匹配算法、基于理解的算法、基于统计的算法分词的正向最大匹配 分词的正向最大匹配是基于分治和贪婪两种算法思想，若不设立最大的处理长度，就是贪婪的思想，具体是先以整句为单位，就去词典匹配，若匹配不到，就减少句子长度进行匹配，若匹配到，句子起点后移，继续递归
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2024-06-03 11:07:06
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前面的内容我们以算法为主，主要讲解了HMM和CRF算法，为了解决HMM的问题，使用了EM算法，但是整个HMM算法是产生式模型的，计算量大和复杂，因此为了解决这个问题，我们引入了CRF算法，该算法是借鉴了最大熵模型的算法，然后在HMM的基础上加入了概率图模型和团的概念，使的最后模型称为判别式模型了，因此各方面的问题都得到而来解决，所以CRF得到了大量的应用，前面的就是总结了四个算法，下面我么就开始真
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2023-10-09 22:17:48
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参考书目：python自然语言处理实战——核心技术与算法TF/IDF基本思想：TF是计算一个词在一篇文档中出现的频率，IDF是一个词在多少篇文档中出现过，显然TF越高证明这个词在这篇文章中的代表性就越强，而INF越低则证明这个词在具有越强的区分能力。因此中和这两个数，就能较好地算出文档的关键词。关键公式|D_i|是文档中出现词i的文档数量，|D|是文档数附上书上抄来的代码import jieba
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2023-09-27 16:37:27
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文章目录【半监督图像分割 2022 NeurIPS】GTA-Seg摘要1. 简介2. 相关工作2.1 语义分割2.2 半监督2.3 半监督分割3. 方法3.1 准备工作3.2 温文尔雅的助教4. 实验4.1 数据集4.2 实现细节4.3 实验结果4.4 分析5. 总结 【半监督图像分割 2022 NeurIPS】GTA-Seg论文题目：Semi-Supervised Semantic Segme
自然语言处理从零到入门 分词 – Tokenization一、什么是分词？二、为什么要分词？三、中英文分词的3个典型区别四、中文分词的3大难点五、3种典型的分词方法六、分词工具总结参考 分词是 NLP 的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。 本文将介绍分词的原因，中英文分词的3个区别，中文分词的3大难点，分词的3种典型方法。最后将介绍中文分词和英文分词常用的工具。 一、
paddlenlp.seq2vec是什么？快来看看如何用它完成情感分析任务
注意
建议本项目使用GPU环境来运行:
情感分析是自然语言处理领域一个老生常谈的任务。句子情感分析目的是为了判别说者的情感倾向，比如在某些话题上给出的的态度明确的观点，或者反映的情绪状态等。情感分析有着广泛应用，比如电商评论分析、舆情分析等。
paddlenlp.seq2vec
句子情感分析的关键技术是如何将
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2024-04-26 14:52:09
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接触NLP也有好长一段时间了，但是对NLP限于知道，但是对整体没有一个很好的认识。
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2019-05-14 23:09:00
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1. 准备数据集本项目所使用的数据集也是由nltk内部提供，其中的corpus模块中有movies_reviews，可以给我们提供“积极”和“消极”的语句文本。# 1, 准备数据集
from nltk.corpus import movie_reviews
pos_fileIds=movie_reviews.fileids('pos') # 加载积极文本文件
neg_fileIds=movie
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2024-08-15 14:17:53
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文本分类问题： 给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用： 常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向： 主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法： 传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN等）本文的思路： 本文主要介绍文本分类的处理过程，主要哪些方法。致力让读者明白在处理文本分类问题时应该从什么方向入手，重点关注
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2023-11-01 08:43:08
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Word Embedding(字嵌入)：把一个单词转化为向量表示。 最经典的做法是使用one-hot表示法。向量中只有一个1，其余全是0.字典有多少单词，向量就有多少维。它的特点是单词之间没有关联。
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2023-11-28 13:01:55
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