HanLP分词命名实体提取详解 分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章，文章中分享的内容略有一段时间（使用的hanlp版本比较老），最新一版的hanlp已经出来了，也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升！文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。对于文本来说，由于语言组织形式各异，表达方式多样，文本
探索性数据分析是任何机器学习工作流程中最重要的部分之一，自然语言处理也是如此。 但是，应该选择哪些工具来有效地浏览和可视化文本数据？ 在本文（Shahul Es最初在 Neptune博客 上发布 ）中，我们将讨论和实现几乎所有可以用来理解文本数据的主要技术 ，并为您提供了完成该工作的Python工具的完整指南完成。 开始之前：数据集和依赖项 在本文中，我们将使用来自Kaggle的一百万个
本文处理的原始数据是行政处罚文书数据，将数据用 Excel 打开如下图所示。该数据包含了 9 个字段，分别存储“行政处罚 id”、“主体分类”、“处罚种类”、“标题”、“处罚对象分类”、“执法级别”、“执法地域”、“处罚日期”和“文书全文”的内容，我们的目的是从字段“文书全文”中将处罚的金额提取出来。
本教程基于 pandas 2.0.0 版本书写
本文中所有 Python 代码均在集成开
一、问题背景 在做一个接口的测试工作，想要整理出所有的分类项，结果获取到一大堆的返回信息 二、python实现1 # coding=utf-8
2
3 import imp
4 import sys
5 import re
6 imp.reload(sys)
7 # sys.setdefaultencoding('utf-8') # 设置默认编码,只能是utf-8,
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2023-06-26 14:30:34
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文章目录Part1前言Part2实现工具——jiebaPart3TF-IDF 算法1算法原理2代码实现3优缺点分析Part4TextRank 算法1算法思想2代码实现3优缺点概述Part5结束语题外话 Part1前言自然语言处理中最基本的任务就是文本词频统计和关键词提取，在过去的文章中，我们已经详细介绍了使用 Python 对文本进行词频统计的方法，通过统计词频，我们可以大致了解文章构成，并且在
本章解决问题我们如何能构建一个系统，从非结构化文本中提取结构化数据，如表格？有哪些稳健的方法识别一个文本中描述的实体和关系？哪些语料库适合这项工作，我们如何使用它们来训练和评估我们的模型？这里写目录标题1 信息提取2 分块2.1 名词短语分块 NP-chunking2.2 标记模式2.3 用正则表达式进行词块划分2.4 探索文本语料库2.5 加缝隙2.6 块的表示：标记与树3 开发和评估词块划分器
第07章 从文本提取信息7.1 信息提取信息提取结构7.2 分块名词短语分块标记模式探索文本语料库加缝隙块的表示：标记与树7.3 开发和评估分块器读取IOB 格式与CoNLL2000分块语料库简单评估和基准训练基于分类器的分块器7.4 语言结构中的递归用级联分块器构建嵌套结构树树遍历7.5 命名实体识别7.6 关系抽取7.7 小结 import nltk, re, pprint回答下列问题：我们
# Python图片文本提取实现流程
## 引言
在实际应用中，我们经常需要从图片中提取文本信息。Python提供了丰富的图像处理库和OCR（光学字符识别）工具包，可以帮助我们实现这一功能。本文将介绍如何使用Python实现图片文本提取的流程，并提供相应的代码示例和注释解释。
## 整体流程
下面是实现图片文本提取的整体流程：
```mermaid
erDiagram
图片 -->
# 用Python提取HTML文本简介
在现代网站开发中，我们经常会遇到需要从HTML网页中提取特定信息的情况。Python是一种功能强大的编程语言，可以帮助我们轻松地从HTML文本中提取所需的数据。本文将介绍如何使用Python来提取HTML文本中的信息，并为您提供一些示例代码。
## HTML文本提取的原理
HTML文本是一种用于构建网页内容的标记语言。通过分析HTML文本的结构，我们可
# Python 文本段落提取：新手入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何使用Python来提取文本中的段落感到困惑。不用担心，本文将为你提供一个详细的指南，帮助你快速掌握这项技能。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个文本段落提取的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 读取文本数据 |
| 3 | 识
# Python提取Word文本的实现流程
## 1. 流程概述
首先，我们需要明确整个提取Word文本的流程。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 打开Word文档 |
| 步骤二 | 读取文档内容 |
| 步骤三 | 提取所需文本 |
| 步骤四 | 关闭文档 |
接下来，让我们一步一步地解释每个步骤需要做什么，以及所需的代码。
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoupdef get_link(page): # 寻找链接的href
linkData = []
for page in page.find_all('td'):
links = page.select("a")
for each in links:
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2023-06-26 10:13:58
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前言有一种竞赛需要：有5万条html文本，是由30个模板结合一个地址库结合起来的，每个模板里都有5-7个位置可以选择插入或不插入地址，地址分为6级：province（省）、city（市）、district（区）、township（镇）、street（街）、street_num（街号）。因为模板里分为right（真实的辅助地址）、wrong（错误的干扰地址）和main（street+street_n
# 使用Python Beautifulsoup提取文本
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个实现“Python Beautifulsoup提取文本”的流程。通过以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Beautifulsoup库 |
| 2 | 导入Beautifulsoup库 |
| 3 | 获取HTML页面 |
在当前自然语言处理和文本分析是研究和应用的热点领域。而该领域包含各种具体的技能和概念，在深入实践之前需要对它们有彻底的理解，为此必须掌握一些基本的字符串操作和处理技巧。在这里我们主要讲解“利用给定编程语言的标准库进行基本的字符串操作。”当然实际意义的文本分析将远远超出字符串处理的范畴，而那些更加先进的核心技术可能并不需要你频繁的亲自对文本进行操作，然而文本数据预处理对于一个成功的文本分析项目来说，
# Python提取文本hash
在计算机科学中，哈希（Hash）是将任意长度的输入通过哈希算法转换成固定长度的输出的过程。哈希算法主要用于数据的完整性验证、密码学安全等领域。在Python中，我们可以使用不同的库和方法来提取文本的哈希值。
## 什么是哈希？
哈希是一种将数据映射到固定长度值的函数。这个函数接收一个输入（也称为消息）并生成一个固定长度的输出，称为哈希值或摘要。哈希算法具有以
# Python视频提取文本
在日常生活和工作中，我们经常会遇到需要从视频中提取文本的需求。比如，我们可能需要从视频中提取出人物的对话、字幕内容或者其他重要的信息。幸运的是，Python提供了一些强大的库和工具，可以帮助我们实现这一目标。在本文中，我们将介绍一种利用Python来提取视频中文本的方法，并给出相应的代码示例。
## 安装依赖库
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库。
## Python提取网页文本
在当今信息爆炸的时代，人们从互联网上获取信息的需求越来越大。而网页是互联网上最常见的信息载体之一，其中包含了丰富的文本内容。但是，网页通常还包含了一些非文本的元素，比如图片、视频、广告等等，这些元素可能会干扰我们对网页文本的提取与分析。本文将介绍如何使用Python提取网页中的文本内容，并通过代码示例详细说明。
### 网页文本提取的方法
要提取网页中的文本内
# 提取PPT文本内容的Python工具
在日常工作中，我们经常需要从PPT文档中提取文本内容，以便进一步处理或分析。通过使用Python语言，我们可以轻松地提取PPT文档中的文本信息，并进行必要的处理和操作。
## 安装所需库
在使用Python提取PPT文本内容之前，我们需要安装`python-pptx`库，这是一个专门用于操作PPT文档的库。
```markdown
pip inst
# 教你如何用Python提取a标签文本
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何使用Python来提取网页中a标签的文本内容。这个技能在网络爬虫和数据挖掘中非常有用。
### 整体流程
首先，让我们通过表格展示整个操作的流程：
| 步骤 | 操作 |
|---------------|------------------
