大家好，我是泰哥。我之前做实体标注项目使用过标注精灵、BRAT、YEDDA、DeepDive等标注工具，这些工具虽然可以满足实体标注需求，但安装过程复杂、英文界面、有时会有卡顿，对标注人员都很不友好。而我目前要做的任务需要能同时对数据进行实体标注和文本分类标注，以上提到的工具都很难满足，分开标注效率又太低。于是我找到了rasa-nlu-trainer标注工具，免费、无需安装、无需注册、操作快捷且能
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2023-09-12 23:11:21
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# 自然语言处理（NLP）主题分类代码
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及计算机与人类语言之间的交互。在NLP中，主题分类是一个常见的任务，它可以帮助计算机理解文本内容并将其归类到不同的主题中。
在本文中，我们将介绍一个简单的NLP主题分类代码示例，使用Python编程语言和机器学习库scikit-learn。
## 1. 安装所需库
首先，我们需要安装sciki
原创
2024-03-03 04:49:58
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LDA模型LDA是自然语言处理中非常常用的一个主题模型，全称是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）。作用是将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，然后通过分析分到同一主题下的文档抽取其实际的主题（模型运行结果就是一个索引编号，通过分析，将这种编号赋予实际的意义，通常的分析方法就是通过分析每个topic下最重要的term来进行总结归纳），根据主题分布进行主
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2023-07-08 17:36:42
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主题模型（topic modeling）是一种常见的机器学习应用，主要用于对文本进行分类。传统的文本分类器，例如贝叶斯、KNN和SVM分类器，只能将测试对象分到某一个类别中，假设我给出三个分类：“算法”、“网络”和“编译”让其判断，这些分类器往往将对象归到某一类中。但是如果一个外行完全给不出备选类别，有没有分类器能够自动给出类别判断呢？ 有，这样的分类器就是主题模型。 潜在狄立
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2023-10-28 18:02:10
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# 主题分类与自然语言处理（NLP）
随着科技的发展，自然语言处理（NLP）在各个领域的应用日益广泛。主题分类是NLP中的一个重要任务，它的主要目标是根据文本内容将其分配到多个主题类别中。本文将介绍主题分类的基本概念、常用方法以及用Python实现一个简单的主题分类示例。
## 一、主题分类的概念
主题分类是将文本数据分配到预定义的类别中。例如，在新闻网站中，文章可能会被标记为“体育”、“
在这篇博文中，我们将探讨如何解决小说主题分类的自然语言处理（NLP）问题。这个过程涵盖了从环境配置到调试技巧的整个工作流。我们将详细分解每个阶段，旨在为开发者和研究人员提供清晰的步骤和指导。
首先，我们来看环境配置。这一步骤确保了我们所有必要的依赖和工具都已经安装和配置好，以便在这个项目中顺利运行。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装Pytho
1.文本分类任务 1.1 情感分类主要是分析文本中人的情感，比如产品评论、电影评论、推特，提取文本的极性和观点，包括二分类或者多分类。1.2 新闻分类新闻分类系统可以帮助用户实时获取感兴趣的信息。 识别新兴新闻主题并根据用户兴趣推荐相关新闻是新闻分类的两个主要应用。1.3 主题分析主题分析试图通过识别文本主题来自动从文本中获取含义。主题分类是主题分析最重要的组成技术之一。 主
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2024-01-29 11:31:24
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# NLP 分类代码实现指南
## 概述
在本篇文章中，我将向你介绍如何实现 NLP（自然语言处理）分类代码的过程。NLP分类是指根据文本内容将文本分成不同的类别或标签。这是一个常见的任务，可应用于垃圾邮件过滤、情感分析、文本分类等领域。
## 流程概览
下面是实现 NLP 分类代码的一般流程概述：
| 步骤 | 代码示例 | 说明 |
| --- | -------- | ---- |
|
原创
2023-07-23 11:19:31
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# NLP主题分类方法详解
自然语言处理（NLP）是人工智能中的一个重要领域，主题分类是其核心任务之一。本文将为刚入行的小白开发者提供一个系统的主题分类方法，包括整个流程、每一步的具体实现以及相关的代码示例。希望通过这篇文章，你能够初步理解如何进行NLP主题分类。
## 一、NLP主题分类的流程
以下是主题分类的基本流程，以表格形式展示：
| 步骤 | 描述
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。语义理解是NLP的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的语义理解。词汇语义在自然语言处理中，词汇是理解文本的基础。每个单词都有其自己的含义和语义，这些含义和语义可以通过词汇表来确定。在NLP中，通常使用词向量（Wo
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2023-10-15 22:03:51
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一、LDA含义：1、一种无监督的贝叶斯模型。 在训练时不需要手工含有label的训练集，仅仅给出文档集以及指定的主题数量k即可（如有100篇文章，需要划分为10个主题） 2、一种词袋模型。 它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间不考虑顺序关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中的每一个词都可以由其中的一个主题生成。（每个主题之间的词，无交集。） 3、一种主题模型。 它可以将文档集中的每篇
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2023-11-29 16:26:53
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一.概述 TextCNN（Convolutional Neural Networks for Sentence Classification） by Yoon Kim作为CNN在NLP文本分类任务上的经典之作，诞生于深度学习和卷积神经网络成为图像任务明星的2012年之后的2014年，让人不得不感慨时势的神奇。
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2023-11-27 11:02:48
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文章目录PART1：安装Stanford NLPPART2：安装过程问题1）安装包问题2）路径设置3）环境变量PART3：词性标注测试 官网下载：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html#downloadcoreNLP是斯坦福大学开发的一套关于自然语言处理的工具(toolbox)，使用简单功能强大，有：命名实体识别、词性标注、
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2024-05-17 18:17:33
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1. 预训练语言模型的发展史2018年，BERT被正式提出。下图1回顾了近年来预训练语言模型的发展史以及最新的进展。预训练语言模型的成功，证明了我们可以从海量的无标注文本中学到潜在的语义信息，而无需为每一项下游NLP任务单独标注大量训练数据。此外，预训练语言模型的成功也开创了NLP研究的新范式[6]，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语
NLP（十六）轻松上手文本分类
背景介绍 文本分类是NLP中的常见的重要任务之一，它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型，使之具有一定的泛化能力，能够对新文本进行较好地预测。它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。
现阶段的文本分类模型频出，种类繁多，花样百变，既有机器学习中的朴素贝叶斯
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2023-09-14 12:26:44
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NLP——文本分类模型（一）1、引入最为自然语言处理中最为基础的任务，文本分类一直受到了很多的关注，本文主要关注在深度学习在文本分类中的应用。通过textCNN，DCNN，RCNN，HAN四种经典的文本分类模型来描述深度学习在文本分类模型中的应用。2、textCNN模型2.1 textCNN的引入目前，大多数的深度学习都是从CNN神经网络模型开始的，我们知道，CNN模型被更多的应用在了图像领域之中
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2023-10-03 21:13:37
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CNN最初是用于图像分类。因为图像的分类信息往往只是体现在图像的某个局部特征上，而CNN能通过训练，去寻找这个局部特征。CNN在图像里，采用的是2D的卷积，如图所示。 NLP中，对一段文字进行分类（比如情感分析）时，和图像一样，往往是局部的几个词会体现出要表达文字的情感，因此也可以用CNN进行处理。和RNN不同，RNN适用于要根据整段话，提炼出相应的信息。因此RNN需要将这段文字进行encoder
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2023-11-02 22:29:26
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主题模型0 前言1 摘要2 主题模型是什么4 如何使用主题模型 0 前言NLP萌新，最近看NLP计算相似度的东西，频繁看到主题模型和LDA关键字，以为主题模型就是分类模型，将文档分为不同的主题，LDA就是linear discriminant analysis （线性判别分析），哪知道人家是Latent Dirichlet Allocation(隐性狄利克雷分配)。看来望文生义还是不行啊。下面只
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2023-11-24 08:19:08
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# 自然语言处理（NLP）中的分类任务
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）已成为计算机科学和人工智能领域的重要研究方向。NLP的一个关键任务是文本分类。文本分类就是将文本数据根据特定的标准分配到一个或多个类别中的过程。本文将介绍NLP分类的基本概念，并通过代码示例为您演示如何使用Python进行文本分类。
## 文本分类的基本概念
文本分类是一种监督学习任务，其中每个输入文本
本博客完全根据博主自己的理解写出来的有意见的欢迎提出。
首先提出问题：
1、nlp是什么？
2、nlp的事件抽取是什么？
3、事件抽取所处的位置？
4、事件抽取的方法有哪些？
5、模式匹配方法如何进行事件抽取？
6、机器学习方法如何进行事件抽取？
7、基于机器学习方法抽取方式的特点？
1、nlp是什么？
nlp是自
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2023-10-14 03:04:08
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