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
转载
2023-11-24 08:19:08
66阅读
在自然语言处理（NLP）领域，寻找主语是一个关键任务。它涉及到对句子结构的理解，需要识别出句子中的主语部分，以便为后续的语义分析或理解提供支持。在这篇博文中，我将详细探讨如何解决“NLP寻找主语”问题，从环境配置到部署方案，涵盖每个必要的环节。
## 环境配置
为了能够实现NLP主语识别，我们需要先配置好相关的开发环境。我选择使用Python作为主要编程语言，同时安装一些辅助库，如spaCy和
找出长难句主干的三个步骤看标点符号看标点符号看逗号判断都在前面和逗号后面的部分, 看看, 介词, 从句和非谓语动词在前面还是后面, 如果在前面主干就在后面, 如果在后面, 主干就在前面_介词等_, _主干__主干_, _介词等_看分号分号前后相当于一个并列连词 and but or 这种_主干_;_并列句_ 主干在前面, 分号后面暂时不看连词之后的部分都是并列句冒号补充说明的作用, 类似于同位语_
转载
2024-01-03 08:54:59
377阅读
# 如何使用 Python 提取短语主语
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用 Python 提取短语主语。首先，我们需要明确整个过程的流程，然后逐步指导你如何实现。下面是整个过程的步骤展示：
```mermaid
pie
title 短语主语提取流程
"1. 分词" : 30
"2. 词性标注" : 25
"3. 句法分析" : 20
"4.
原创
2024-04-25 07:05:36
120阅读
# 提取句子的主语：使用Python进行自然语言处理
## 导言
在自然语言处理中，提取句子的主语是一项非常基础且重要的任务。主语是句子中执行动作的实体或者动作的发出者，通常位于句子的主语位置。通过提取句子的主语，我们可以更好地理解句子的含义和结构，从而为后续的文本分析和处理提供基础支持。
本文将介绍如何使用Python进行句子主语的提取，通过示例代码演示具体的实现过程，并对主题进行更深入的
原创
2024-07-05 04:24:08
194阅读
一、什么是主语？主语是执行句子中的行为或者动作的对象（被陈述的对象），如最简单句子I love you中，love是由I发起的，即I是主语。二、主语在简单句中的位置?句首或句尾，另外主语放句尾需要在开头使用It作形式主语三、什么可以做主语？0x01. 名词/代词
I like playing games 我喜欢打游戏喜欢打游戏的是“我”，所以这个句子的like是I发起的动作，即I人称代词作主语
T
转载
2023-11-08 20:52:21
99阅读
# 提取句子中的主语的方法
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要处理文本数据，提取其中的有用信息是很常见的需求之一。在自然语言处理中，提取句子中的主语是一个常见的任务。本文将从整体流程到具体代码实现，教你如何在Python中实现提取句子中的主语。
## 整体流程
为了更好地理解如何提取句子中的主语，我们可以将整个流程分解为几个步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2024-05-25 06:27:17
309阅读
造句需要两个条件：一个句子由几个部分构成这些构成句子的各个部分的顺序或位置英语的句子成分有八个：主语，谓语，宾语，表语，补语，定语，状语，同位语主语：主语是一个句子叙述的主体，语句话主要叙述的对象或这句话主要讲的内容比如：i am a teacher(我是老师)，主要讲的是i 而不是teahcer，所以i 是主语Chinese is hard(英语是难的)，主要讲的是Chinese，而不是hard
# 如何使用Python jieba提取句子的主语
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学会如何使用Python中的jieba库来提取句子的主语。首先，让我们了解一下整个流程。
## 2. 流程步骤
下面是实现“python jieba提取句子的主语”的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | ----- |
| 1 | 安装jieba库 |
| 2 | 导入
原创
2024-06-23 04:56:17
128阅读
实体抽取实体抽取式nlp中广泛使用信息抽取的关键要素，解码设计实体抽取实际中的问题关系抽取使用序列标注解决关系抽取事件抽取实体抽取怎么标注文本序列标注 实体抽取式nlp中广泛使用实体抽取是自动从非结构化数据或者半结构化数据中抽取结构化信息的任务。信息抽取的关键要素，解码设计1.BIO解码,序列标注，单个或者多类别标注， 2.pointer解码，标注抽取结果的start和end 3.token p
转载
2023-06-25 15:21:34
436阅读
一、简介旨在帮助用户自动挖掘文本标签，是特征关键词提取工具，工具中集成了TextRank、TF-IDF算法、词跨度（SPAN）算法和LDA主题模型算法。使用方法：二、使用方法2.1.TextRank2.1.1.理论参考：2.1.2.调用方法public static void main(String[] args) {
String field = "6个小动作 让你秒秒都能瘦 这
转载
2023-10-05 10:46:27
115阅读
距离初赛结束仅为一周时，只是抱着实战学习NLP的态度来了解比赛，幸运的是，遇到了两位超级强力的队友，我们一起坚持到最后，拿到了复赛的第7名，现在把方案分享出来，欢迎各位同学参考和讨论。代码后续开源比赛回顾 引用官方介绍：京东商品标题包含了商品的大量关键信息，商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务，能为多种下游场景所复用，从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的
转载
2023-10-25 12:33:48
161阅读
pyltp的简介 语言技术平台(LTP)经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广， 是国内外最具影响力的中文处理基础平台。它提供的功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等。 pyltp 是 LTP 的 Python 封装，同时支持Python2和Python3版本。Python3的安装方法为：pip3 install pyltp官网下载网址：
最近需要从文本中抽取结构化信息，用到了很多github上的包，遂整理了一下，后续会不断更新。 详见fighting41love/funNLP很多包非常有趣，值得收藏，满足大家的收集癖！ 如果觉得有用，请分享并star，谢谢！涉及内容包括：中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、
转载
2024-10-24 12:15:34
12阅读
一、背景介绍 关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来，在文献检索、自动文摘、文本聚类和文本分类等方面有着重要的应用。 关键词提取算法一般分为有监督和无监督两类:有监督：有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进行，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。优点是精度较高，缺点是需要大批量的标
转载
2023-09-13 18:19:02
98阅读
作者|Conner Brew
编译|VK
介绍在本文中，我们将创建一个基于战争研究所（ISW）的结构化文档数据库。ISW为外交和情报专业人员提供信息产品，以加深对世界各地发生的冲突的了解。要查看与本文相关联的原始代码和Notebook，请访问以下链接:https://colab.research.google.com/drive/1pTrOXW3k5VQo1lEaahCo79AHpyp5ZdfQ?
前面一篇 NLP系列——文本预处理1 写了文本的预处理，对语料进行了分词，将一篇文章，按我们选择的最小单位 短语、词语或者字符等 进行划分。划分后的语料，还是以文字的形式存在，接下去，首先是要建立词典将文本变成index表示(计算机处理的都是数字)，然后以某种方式提取一个向量来表示文章，这就是特征向量。 这一篇只介绍BOW、TF、TF-IDF，CNN、RNN这些神经网络的后续再补。1. 构建词典N
转载
2023-09-23 14:32:29
198阅读
TF-IDF原理 1.1 文本向量化特征的不足 在将文本分词并向量化后，我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量，比如在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick这篇文章中，我们将下面4个短文本做了词频统计：corpus=["I come to China to travel",
"This is a car polupar in China",
转载
2024-06-08 13:42:08
72阅读
一.文本基本任务—预处理操作：1.词向量化 把词进行量化，得到向量空间的值，得到具体的数值，长度，计算距离，拓展到文本向量和文章向量2.分词 中文 ：基本语义单元分割 英文：按照空格3.词性标注 分词之后进行标注4.命名实体识别 组织，人，5.文本结构化 快递地址识别信息提取案例二.文本应用—分类与聚类：将文本文件分到一个或多个一定好的类别中，涉及文本向量化，序列化标注等新闻稿分类垃圾邮件分类情感
转载
2023-09-07 16:45:51
61阅读
单位 | 快商通科技股份有限公司 自然语言处理实习生信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术信息抽取是从文本数据中抽取特定信息的一种技术。文本数据是由一些具体的单位构成的，例如句子、段落、篇章，文本信息正是由一些小的具体的单位构成的，例如字、词、词组、句子、段落或是这些具体的单位的组合。抽取文本数据中的名词短语、人名、地名等都是
转载
2024-03-14 11:42:14
59阅读
