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
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2023-10-07 15:21:03
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Bi-LSTM@目录Bi-LSTM1.理论1.1 基本模型1.2 Bi-LSTM的特点2.实验2.1 实验步骤2.2 实验模型1.理论1.1 基本模型Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取,将2个输出向量进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达(因此底层维度是普通LSTM隐藏层维度的两倍)1.2 Bi-LSTM的特点Bi-LSTM的
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2024-07-20 09:29:24
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一款新的AVG出了初回限定版，好想入手，但是等不到VNR)。有了它，啃日本什么是VNR？Visual Novel Reader，简称VNR，翻译为“视觉小说阅读器”，可以实现在电脑上运行程序显示的文字的实时翻译，一般用于啃AVGVisual Novel Reader的翻译效果如下：Angel Beats! -1st BeatRewrite Harvest Festiva!具体功能：Rewrite
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2024-05-03 13:28:30
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# 实体提取与Python：深入理解信息抽取
在信息时代，数据的迅猛增长使得从大量文本中提取有用信息变得尤为重要。实体提取（Named Entity Recognition，NER）是信息抽取的一种方法，通过识别文本中的特定信息单元（如人名、地点、组织等），帮助我们提升数据分析的效率。本文将介绍如何使用Python进行实体提取，并展示代码示例，以加深理解。
## 实体提取的背景
实体提取帮助
电子科技大学 2022.3.15博士论文实体关系的方向性语义缺失，使得关系的判别缺乏对文本蕴含语义特征的利用提出——基于句法关系的方向敏感型句子级关系抽取算法利用依存句法树结构信息构建双向依存路径结构（新的文本策略解决过度剪裁）额外构建了平行的注意力机制文档级实体关系证据隐含，支持实体关系的语义难以被感知提出——基于文本片段间语篇关系的文档级关系抽取方法利用文本片段之间蕴含的语篇关系构建文档图利用
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2024-07-01 18:27:05
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# 文本提取与Python的应用
在当今信息时代，我们身边充斥着大量的数据和文本信息。如何从这些海量的信息中提取出有价值的数据，是一个有趣且重要的课题。特别是在数据分析、机器学习及自然语言处理等领域，文本提取显得格外重要。本文将探索如何使用Python进行文本提取，包含基本的代码示例及具体应用。
## 文本提取的基本概念
文本提取是指从文档、网页、PDF文件等各种格式中提取出结构化或半结构化
# Python 提取文本的基础知识
随着信息技术的发展，文本数据在各个领域中扮演着越来越重要的角色。如何从大量的文本中提取出有用的信息，成为了数据科学和自然语言处理中的一项重要任务。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可供用户轻松地进行文本提取。本文将探讨Python中提取文本的基本方法，并给出相应的代码示例。
## 1. 选择合适的库
在Python中，进行文本
Python实战案例:金庸的功夫流派、人物关系的分析案例(上）一、项目说明在香港的探案剧中， 经常见到这样的场景，为了分析某一桩谋杀案或者是失踪案，会把案件的可疑人员和与被害者的关系人员全部找出来，构建一个关系网。对关系网中的每一个人分析其做案动机。如下图所示。类似上图这种网络关系的图表，可能使用python的networkx来进行网络关系图的绘制。不过，这里没有案件，这里没有被害人。我们以金庸的
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2023-11-21 19:23:07
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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
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2023-10-30 21:33:59
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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
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2024-08-23 17:54:44
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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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文章目录一、问题提出二、解决思路三、代码四、结果 一、问题提出还是年报问询函的研究，需要从问询函文本中提取交易所要求回复的日期，同时还需要从公司回复的文本中提取公司实际上回复的日期。因此需要对两类文本分别进行分析。二、解决思路通过观察，发现问询函中含有交易所要求回复的日期的句子通常是这样的：“请你公司就上述问题做出书面说明，并在 8 月 9 日前将有关说明 材料报送我部，并对外披露。” “请你公
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2023-11-01 23:36:41
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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
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2024-06-20 05:01:40
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# 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
原创
2024-02-29 03:55:16
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# 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 -->
原创
2023-12-27 05:03:54
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# 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。
原创
2023-11-22 04:32:50
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# 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
原创
2024-07-30 12:47:44
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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
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2023-11-18 20:16:03
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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
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2024-07-30 18:34:35
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