目前数据结构有哪些？结构化数据，如：关系型数据半结构化数据，如：XML数据非结构化数据，如：Word、PDF、文本、日志能胜任这样挑战的技术除了大数据，就是NLP，NLP的应用场景：词法分析：分词、词性标注、实体识别
词向量表示：语义挖掘、词义相似度
文本相似度：计算两个短文本之间的语义相似度，实现推荐和排序
依存句法分析：自动分析文本中的依存句法结构信息
`DNN`语言模型：判断一句话是否符合语
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2023-10-05 15:05:48
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信息抽取之文本结构化浅谈如何快速制作一个专业领域的文本结构化工具，可用于非规则自然文本的关键信息快速抽取前言—电子病历文本结构化电子病历的文本结构化是指我们从电子病历的自然语言文本中提取出关键内容，如从患者某个影像检查中提取出来 “肿瘤大小”、“肿瘤位置”、“转移部位”等信息，并将其可视化出来。 该任务属于信息抽取（Information extraction）的范畴，主要使用的技术是实体识别和实
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2024-02-07 17:45:53
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从此列表中受益，以改善代码的结构 结构化代码是编码的困难但至关重要的部分。 编写结构良好的代码需要适当的思考，对设计模式的理解和经验。 但是，这些课程通常是很难学的。 不应低估结构化代码的重要性-从可读性和可维护性的角度来看，结构化代码非常重要。 这是改善代码结构的方法。 第1课：设计 在直接进行编码之前，最好考虑一下如何设计要构建的应用程序。 做到这一点的一种好方法是使用UML图。
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2024-04-29 20:21:45
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将非结构化文本转换为结构化数据是一项常见且重要的任务，特别是在数据分析、自然语言处理和机器学习领域。以下是一些方法和工具，可以帮助大家从非结构化文本中提取有用的结构化数据。
原创
精选
2024-07-11 09:32:52
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NLP是如何工作的：把自然语言(尽可能)结构化1)计算机非常擅长使用结构化数据，例如电子表格和数据库表。世界上很多信息是非结构化的——例如英语或其他人类语言中的原始文本。2)阅读和理解英语的过程是非常复杂的，这个过程甚至没有包括考虑到英语有时并不遵循逻辑和一致的规则。在机器学习中做任何复杂的事情通常意味着需要建立一条流水线 (pipeline)。这个想法是把你的问题分解成非常小的部分，然后用机器学
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2023-12-14 07:33:19
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在现代信息技术中，自然语言处理（NLP）被广泛应用于各种场景，例如文本分类、情感分析和信息抽取。其中“nlp结构化文本”技术的提出，使得我们能够将非结构化文本转化为可分析的数据形式，从而提升数据处理的效率和准确性。
### 适用场景分析
在NLP的实际应用中，将文本结构化的需求尤为迫切，比如需要进行数据挖掘、报表生成和自动化问答等任务。以下展示了适用场景的匹配度：
```mermaid
qu
公司：百度AI医疗文本结构化文章：知乎：病历结构化与知识图谱TIPS：背景意义［ ９ ］ 梁帅 ． 病 理文本数据 的 结构化处理系 统研究 与 实现［Ｄ］． 东 华大学， ２０ １ ５．［１ ０】冯 洁璧 ． 临床文档结 构化 处理 研究 与系统 实现［Ｄ ］． 东 华大学， ２０ １ ６．［１ １］ 陈德华 ，刘 茜 茜 ， 乐嘉 锦， 潘乔， 朱立 峰．病理 ...
原创
2021-05-12 21:17:57
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CODOSYS之结构化文本（ST）—— 初级篇（一）前言感谢垂阅结构前言文章目的 感谢垂阅感谢垂阅鄙人关于CODOSYS之结构化文本（ST）的见解，文章中有什么问题尽请指教，本人将不甚感激。希望大家积极在评论区留言，同时觉得小编呕心沥血也可给小编点赞加油。结构本系列将分三大系列 （1）、初级篇：主要介绍CODOSYS之结构化文本（ST）基础知识，如：变量、关键字、方法、运算等基本编程知识。 （2
不少内容在读 paper 时，已经深入了解过，这里就简单带过了，感兴趣的建议精读原书和参考文献吧。很多 NLP 任务设计结构化输出，即输出并非类标签或者类标签的概率，而是诸如序列、树、图等结构化的对象。经典任务有序列标注（pos）、序列分割（chunking、NER）、句法分析、MT 等。本文将介绍 NN 在结构化输出任务上的应用。结构化预测最直接的解决思路就是，基于搜索。基于搜索的结构化预测，可
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2024-01-30 00:34:51
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关键要点TextFSM 似乎是一种由 Google 开发的 Python 模块，用于解析半结构化文本为结构化数据，尤其在网络自动化中处理网络设备命令输出。研究表明，TextFSM 基于模板的有限状态机原理，通过正则表达式和状态转换提取数据。证据倾向于认为，TextFSM 的使用包括创建模板、加载模板、解析文本并使用解析后的数据，但模板创建可能复杂。看起来 TextFSM 适用于结构一致的文本，但可
最近在工作当中经常遇到需要进行文本文件处理的一些工作，尤其是一些文本的翻译。这里的翻译是指，将其中的文本，一整行或是多行翻译成对应语言的文本，当然有对应的字典库。举个例子
…… insert into WbxDefaultEmailTemplate(EMAILNAME,LOCALE,SERVICEID,MAILFORMA
原创
2012-06-18 01:35:31
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在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这...
原创
2023-08-03 22:57:46
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知识就是力量，结构化的知识更有力量
原创
2021-08-11 13:24:37
1485阅读
需求分析需求分析的任务不是具体地解决问题，而是要准确地确定目标系统必须做什么。用户了解他们所面对的问题，知道必须做什么，但通常不能完整准确地表达出他们的要求，也不知道计算机软件可以解决他们的哪些问题；软件开发人员知道软件可以做什么，但并不完全清楚特定用户的具体需求。系统分析员在需求分析阶段必须和用户充分交流，密切配合，以便得出一个能够真实反应用户要求的“需求分析模型”或“软件需求说明书”，这个模型
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2024-02-02 12:08:42
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# PaddleNLP将文本结构化
在现代自然语言处理（NLP）领域，将非结构化文本数据转换为结构化数据是一个极具挑战性的任务。PaddleNLP是百度推出的一款强大而灵活的NLP工具库，作为PaddlePaddle深度学习框架的一部分，它为文本结构化提供了多种便捷的工具和方法。
## 什么是文本结构化？
文本结构化是指将非结构化的文本数据（如文章、评论等）转换为易于分析和处理的结构化格式（
ThreadLocal概念ThreadLocal 字面意思来看有点像“线程的本地实现版本”，实际上真正含义是ThreadLocalVariable(线程本地局部变量),所以把它命名为ThreadLocalVar更加合适。ThreadLocal 是用来解决共享对象(单个线程内共享)的多线程访问问题的,使用场合主要解决多线程中数据因并发产生不一致问题。ThreadLocal为每个线程的中并发访问的数据
知识就是力量，结构化的知识更有力量
原创
2021-08-11 14:10:42
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P其实都是在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这...
原创
2023-08-03 22:35:08
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常常在想，自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情？到目前为止，我所接触到的NLP其实都是在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样，因而不同的任务难度、处理方式存在差异。这个系列文章【文本信息抽取与结构化】，在自然语言处理中是非常有用和有难...
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2020-02-21 15:06:10
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自然语言的特性为什么计算机难以理解人类的自然语言呢？主要是下面6个特性：词汇量 在自然语言中含有很丰富的词汇，而编程语言中能使用的关键字数量是有限的结构化 自然语言是非结构化的，而编程语言是结构化的，例如类和成员。自然语言是线性字符串，要分析它，需要用到分词、命名实体识别、指代消解和关系抽取等。歧义性 我们说话含有大量的歧义，要根据上下文语境来判断。中文就更加多歧义了。容错性 即使是多次校对的文稿
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2023-12-27 17:14:33
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