传统模式的 Web 系统以客户端发出请求、服务器端响应的方式工作，服务端不能主动发送请求(消息)给客户端。这种方式并不能满足很多现实应用的需求，譬如： 监控系统：后台硬件热插拔、LED、温度、电压发生变化； 即时通信系统：其它用户登录、发送信息； &n
NLP比赛推送
原创
2023-05-19 12:38:42
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电子商务作为互联网时代的一项核心业务，已经成为人们日常购物的主要方式之一。随着人工智能技术的不断发展，电子商务平台上的智能推荐系统已经成为了电子商务领域的一个热门话题。一、智能推荐系统的定义及原理智能推荐系统是指通过分析用户行为和偏好，为用户提供个性化的推荐服务的系统。其核心原理是基于数据挖掘、机器学习等技术，对用户的历史行为和偏好进行分析和挖掘，从而推荐用户可能感兴趣的产品或服务。智能推荐系统的
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2023-10-25 10:35:37
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文章目录大文本摘要和小文本摘要之间的区别6种长文本摘要的关键方法使用 BERTSUM 进行长文本提取摘要使用 BertSum 进行新闻文章摘要使用 BertSum 的博客文章摘要带有人类反馈的书籍摘要书籍摘要方法的优缺点汇总示例Longformer 总结：Long-Document Transformer使用 8k Token 的 Longformer 摘要使用 GPT-3 的长文本摘要摘要什么是
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2023-08-25 22:15:42
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## NLP自动标注的实现指南
在自然语言处理（NLP）的领域中，自动标注是一项非常重要的任务，尤其是在处理大规模文本数据时。对于刚入行的小白，理解整个流程并掌握相关代码是学习的关键。在本篇文章中，我将向您详细介绍NLP自动标注的实现流程。
### 流程概述
以下是NLP自动标注的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-09 06:15:35
98阅读
# NLP自动标记入门指南
在自然语言处理（NLP）中，自动标记通常指的是对文本数据进行标记或注释，例如情感分析、命名实体识别等。这对新手来说可能会显得复杂，但通过逐步的流程，我们可以轻松实现自动标记。接下来，我将向你展示整个流程，并提供每一步的代码示例。
## 流程步骤
以下是实现NLP自动标记的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 06:20:08
75阅读
有时候，很简单的数学方法，就可以完成很复杂的任务。这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频，就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法，但肯定是最简便易行的方法。今天，依然继续这个主题。讨论如何通过词频，对文章进行自动摘要（Automatic summarization）。如果能从3000字的文章，提炼出150字的摘要，就可以为读者节省大量阅读时间。由人完成的摘要叫"人工摘要
# NLP自动标注：智能化文本处理的未来
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学的交集，旨在使计算机理解和生成人类语言。自动标注作为NLP中的一个关键应用，使得文本数据的处理变得更加高效。在本文中，我们将探讨自动标注的基本概念、应用、以及一个简单的代码示例，帮助更好地理解这一技术。
## 自动标注的基本概念
自动标注是指用算法自动为文本数据添加标签的过程，这些标签可以是情感、主题、实体等
随着MASS和T5的问世，seq2seq结构的生成式摘要模型也逐渐成熟起来，在更大更丰富的语料上进行训练的摘要模型，表现一度超过了抽取式模型，成为CNNDM等语料上的SOTA。Pegasus模型提出的baseline是standard Transformer，模型结构如下图，使用正弦余弦绝对位置编码；Pegasus模型训练了两个不同参数大小的模型，PEGASUS-base和PEGASUS-larg
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2024-05-17 09:55:05
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这里写目录标题一、问答系统1.Query理解（1）意图识别（2）槽值填充2.任务实践二、命名实体识别任务实践1.构建 AC Tree和初始化参数2.使用AC Tree进行问句过滤3.使用 相似度进行实体匹配三、意图识别任务实践1.整体思路介绍2.代码介绍（1）TF-IDF特征（2）人工特征（3）使用朴素贝叶斯进行文本分类 一、问答系统问答系统(Question Answering System，
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2024-02-02 07:17:58
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NLP调研1 - 文本自动摘要概况 本次调研内容，是围绕“文本自动摘要”进行的概要性调研。调研的主要内容为，自动摘要的类型、应用程序和摘要系统和摘要评价技术这三个方面。以北大研究成果PKUSUMSUM为基础，研究其实现过程和原理，随后通过查询相关资料，完善“文本自动摘要”知识的体系内容。 1 概要1.1 应用范围 针对新的文本类型进行自动摘要：学术文献、 会议记录、 电影剧本、学生反馈、软件代码、
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2023-12-13 07:20:06
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定义随着大数据的来临,信息数据出现爆炸式增长,网络时代每天产生数以亿计的数据和信息,因此人类不可避免的面临信息过载这一问题。其中归因于自媒体等传播途径的普及,使得文本信息越来越多.如何从杂乱绵长的文本中摘要出简短的主旨,即自动文本摘要的研究,对于人们能够快速,准确地从海量文本数据中获取到有效信息有着重大的意义。文本摘要生成即是通过生成一段简练的文字来高度概括原文信息的技术。分类按摘要的生成方式1.
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2024-02-22 19:03:09
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目录分析现有数据解决方案初始语料集构建特征选择过滤语料1、词频逆文档评率2、信息增益3、卡方检验训练模型缺失标签数据处理总结最近在做文库标签的分类，文库的数据比博客数据要短一些，特征比较分散，时间紧任务重，走标注流程是肯定来不及了，没有标注数据做分类的话还需要下一番功夫了，作为一名算法工程师，在详细分析数据之后，还是能能发现了一些可以尝试的方案，于是乎，开整。文库下载同博客一样，有用户自定
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2023-12-16 20:27:24
173阅读
目录 序列标注问题之中文分词序列标注之命名实体识别（NER）CRF和LSTM在序列标注上的优劣补充标签表示序列标注问题是自然语言中最常见的问题，在深度学习火起来之前，常见的序列标注问题的解决方案都是借助于HMM模型，最大熵模型，CRF模型。尤其是CRF，是解决序列标注问题的主流方法。随着深度学习的发展，RNN在序列标注问题中取得了巨大的成果。而且深度学习中的end-to-end，也让序列标注问题变
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2023-07-19 13:05:32
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一、概述自动摘要可以从很多角度进行分类，例如单文档摘要／多文档摘要、单语言摘要／跨语言摘要等。从技术上说，普遍可以分为三类： i. 抽取式摘要（extractive），直接从原文中抽取一些句子组成摘要。本质上就是个排序问题，给每个句子打分，将高分句子摘出来，再做一些去冗余（方法是MMR）等。这种方式应用最广泛，因为比较简单。经典方法有LexRank和整数线性规划（ILP）。 Lex
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2023-12-08 09:57:25
134阅读
后端代码ws/channel/routing.py
from django.urls import path
from .Consumer import SystemInfoConsumer,HeartbeatConsumer
websocket_urlpatterns = [
path('ws/systeminfo/', SystemInfoConsumer.as_asgi()),
]
原创
2023-08-31 15:38:42
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## 自动标签 nlp 医药实现流程
### 一、流程步骤
以下是实现自动标签 nlp 医药的流程步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | -------------------------- |
| 1 | 数据采集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3
原创
2024-06-04 03:29:46
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# NLP文字自动补全
## 介绍
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一项重要技术，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。NLP的一个应用场景是文字自动补全，即根据用户的输入，提供可能的文本建议。这篇文章将介绍NLP文字自动补全的原理和实现方法，并提供相关代码示例。
## 原理
NLP文字自动补全的原理可以分为两个步骤：文本预
原创
2024-02-10 07:54:29
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Encoder-Decoder框架：可以把它看作适合处理由一个句子（或篇章）生成另外一个句子（或篇章）的通用处理模型。对于句子对<Source,Target>，我们的目标是给定输入句子Source，期待通过Encoder-Decoder框架来生成目标句子Target。Encoder顾名思义就是对输入句子Source进行编码，将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示C：对于解码器Dec
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2023-09-11 16:11:27
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基本定义 自然语言处理，英文Natural Language Processing，简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大，可以把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来看自然语言。区分于计算机语言，自然语言是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式，包括口语及书面语，反映了人类的思维，都是以自然语言的形式
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2023-10-31 10:47:49
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