一.上下文管理协议操作文件对象的时候可以这样写with open('a.txt','r+') asf:'代码块'上述叫做上下文管理协议，即with语句，为了让对象兼容with语句，必须在这个对象的类中声明__enter__ 和__exit__方法1、__enter__()会在with语句出现(实例化对象)时执行2、__exit__()会在with语句的代码块执行完毕之后才会执行classOpen:
说明假设这样一个应用，从传统的mysql中读出原始数据，并将其合理的存储到neo4j中。以便进行模式查询 。0 模式neo4j的存储有几种模型，可以参考这篇文章:如何将大规模数据导入Neo4j 其中：1 create 语句：我使用py2neo和cypher(通过neo4j提交）都实现过，效果和上面差不多 优点：非常灵活，特别是cypher场景：如果有比较多的，复杂的变化，用这种方式比较好2 l
合同承载着重要的商业信息，纯人工比对工作繁琐、耗时长，且稍有疏忽就会造成重大损失。合同关键信息的快速提取是企业信息化程度提升后的核心需求。合合信息合同机器人具备合同差异比对以及关键信息抽取功能，能够快速、高准确性地抽取合同文本。本文将深入探讨“合同关键信息怎么快速提取”。合同关键信息快速提取的方法合同关键信息快速提取的方法包括以下几点：1.多种格式文档比对：合合信息合同机器人支持 PDF、Word
# 如何利用Python批量提取合同数据
## 简介
在实际工作中，我们经常需要从大量的合同文件中提取特定的数据，这个过程可以通过编写Python脚本来实现。本文将针对这一问题给出解决方案，并指导刚入行的小白如何实现批量提取合同数据。
## 流程
首先，我们需要确定整个流程，以便小白能够清晰地了解每个步骤。下面是提取合同数据的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
原创
2024-04-14 05:58:30
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我相信大家都有过这样的需求，把doc、ppt、excel、pdf、txt中的文本内容提取出来。提取出来的文本内容可用于文档内容的全文索引，文档的基本内容摘要等。在度娘上搜索“如何提取文档内容”，确实有很多demo可以借鉴，但是，很多demo要么是需要付费的jar包，要么提取出的内容不全或者乱码。Java有许多开源工具包可用，尚且还不完美，何况其它一些开发语言如node、golang、ruby、py
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2024-06-18 12:56:32
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# 合同NLP提取的实现指南
在当今的数字化时代，合同的处理和分析对于企业来说尤为重要。通过自然语言处理（NLP），我们可以从合同文本中提取关键信息。本文将带你逐步实现“合同NLP提取”的过程，帮助你了解整个流程和每一步需要用到的代码。
## 实现流程
下面是实现合同NLP提取的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------
提取中文短语也即固定多字词表达串的识别。短语提取经常用于搜索引擎的自动推荐，文档的简介生成等。利用互信息和左右信息熵，我们可以轻松地将新词提取算法拓展到短语提取。只需将新词提取时的字符替换为单词， 字符串替换为单词列表即可。为了得到单词，我们依然需要进行中文分词。 大多数时候， 停用词对短语含义表达帮助不大，所以通常在分词后过滤掉。代码如下:from pyhanlp import *
""" 短
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2023-12-03 07:39:49
65阅读
springboot企业合同管理系统摘 要信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径，但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向，由于站在的角度存在偏差，人们经常能够获得不同类型信息，这也是技术最为难以攻克的课题。针对企业合同等问题，对如何通过计算机勤工俭学进行研究分析，然后开发设计出企业合同管理系统已解决问题。企业合同管理系统主要功能模块包括首页、用户管理（管理员、员工）更多管理
提取合同中的关键信息对于许多企业和组织来说是一项繁琐且耗时的任务。特别是在处理大量合同时，手动提取信息往往效率低下且容易出错。因此，开发一种智能的方法来自动提取合同中的关键信息将大大提高工作效率并减少错误。在本文中，我们将讨论如何使用Java编程语言来实现这一目标，并提供一个实际的解决方案。
首先，我们需要定义合同中的关键信息。这些信息通常包括合同的标题、日期、当事人、金额、条款和条件等。我们可
原创
2024-01-04 04:40:30
360阅读
一、软件下载地址https://gitcode.net/techinged/share/-/raw/master/hetongtiqu/httq.zip 或者 金山文档https://kdocs.cn/l/cbzQ59PGXFMm 注：360卫士等可能误报有木马、病毒，实际并没有二、软件用途当使用固定合同模板时，使用本软件可以将所有合同文件中的要素信息（比如：甲方名称、乙方名称、项目名称等）都提取
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2023-12-01 19:27:38
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自然语言处理分析的最基本和初始步骤是关键词提取，在NLP中，我们有许多算法可以帮助我们提取文本数据的关键字。本文中，云朵君将和大家一起学习四种即简单又有效的方法，它们分别是 Rake、Yake、Keybert 和 Textrank。并将简单概述下每个方法的使用场景，然后使用附加示例将其应用于提取关键字。本文关键字：关键字提取、关键短语提取、Python、NLP、TextRank、Rake、BERT
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2023-09-01 13:49:08
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Portable Document Format（可移植文档格式），或者PDF是一种文件格式，可以用于跨操作系统的呈现和文档交换。尽管PDF最初是由Adobe发明的，但它现在是由国际标准化组织（ISO）维护的开放标准。你可以通过使用PyPDF2包在Python中处理已先存在的PDF。PyPDF2是一个纯Python包，可用于许多不同类型的PDF操作。我们可以使用PyPDF2从PDF中提取元数据和一
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2023-09-18 19:20:16
119阅读
5.1 关键词提取技术概述 相对于有监督的方法而言，无监督的方法对数据的要求就低多了。既不需要一张人工生成、维护的词表，也不需要人工标准语料辅助进行训练。因此，这类算法在关键词提取领域的应用更受到大家的青睐。目前常用的算法有TF-IDF算法、TextRank算法和主题模型算法（包括LSA、LSI、LDA等）5.2 关键词提取算法TF/IDF算法
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2023-08-11 16:33:43
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如何通过关键词获取全网可访问网址和网站信息有些时候我们需要对自己的网站或者产品进行市场分析，这个时候我们就需要获取大量的数据进行对比，如果是通过手工的方式获取未免时间成本太大。于是就有了 Msray 全网URL采集工具。Msray的主要功能：1：根据关键词进行URL采集msray可根据提供的关键词，通过搜索引擎对关键词的结果进行整理。采集的内容有：域名，网址，IP地址，IP所属国家，标题，描述，访
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2023-07-04 14:04:29
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之前使用TFIDF做过行业关键词提取，TFIDF仅从词的统计信息出发，而没有充分考虑词之间的语义信息。TextRank考虑到了相邻词的语义关系，是一种基于图排序的关键词提取算法。TextRank的提出 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来，核心思想：通过词之间的相邻关系构建网络，然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值，排序rank值即可
TextRank4ZH 用于自动从中文文本中提取关键词和摘要，基于 TextRank 算法，使用 Python 编写。TextRank 算法可以用来从文本中提取关键词和摘要(重要的句子)。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。安装本程序使用python 2.7测试没有问题，暂时不兼容python 3。先确定已经有jieba、numpy、networkx这
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2023-08-29 17:46:22
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关键词提取顾名思义就是将一个文档中的内容用几个关键词描述出来，这样这几个关键词就可以提供这个文档的大部分信息，从而提高信息获取效率。关键词提取方法同样分为有监督和无监督两类，有监督的方法比如构造一个关键词表，然后计算文档和每个次的匹配程度用类似打标签的方法来进行关键词提取。这种方法的精度比较高，但是其问题在于需要大量的有标注数据，人工成本过高，而且由于现在信息量的快速增加，一个固定的词表很难支持时
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2023-06-21 15:57:07
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TextRank4ZH
TextRank算法可以用来从文本中提取关键词和摘要（重要的句子）。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。
安装
方式1：
$ python setup.py install --user
方式2：
$ sudo python setup.py install
方式3：
$ pip install textrank4zh --us
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2024-01-07 16:43:44
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TextRank4ZHTextRank算法可以用来从文本中提取关键词和摘要（重要的句子）。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。安装方式1：
$ python setup.py install --user
方式2：
$ sudo python setup.py install
方式3：
$ pip install textrank4zh --user
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2023-06-16 10:39:36
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#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
# TF-IDF提取文本关键词
# http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html#tfidf-term-weighting
import sys
import os
from config_ch import *
import chardet
impor
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2024-02-23 15:23:38
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