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
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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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# -*- coding: utf-8 -*-import reimportnore') # 处理前进行相关的处理，包括转换成Unicode等 p2 = re.co
原创
2023-07-10 20:40:03
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中文文本特征提取是自然语言处理（NLP）领域中的重要任务之一。它的目标是从给定的中文文本中提取出有用的特征，以便于后续的文本分析和机器学习任务。本文将介绍中文文本特征提取的基本概念和常用的方法，并使用Python语言提供代码示例。
## 什么是文本特征提取？
文本特征提取是将文本转换为计算机可以理解和处理的数字形式的过程。在NLP任务中，文本特征提取是非常重要的，因为大多数机器学习算法和模型只
原创
2023-08-24 06:43:33
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## Python提取文本中的中文替换
在处理文本数据时，经常会遇到需要提取文本中的中文并进行替换的情况。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和方法来处理文本数据。本文将介绍如何使用Python提取文本中的中文并进行替换操作。
### 提取文本中的中文
在Python中，我们可以使用正则表达式来提取文本中的中文。下面是一个简单的示例代码：
```python
import r
原创
2024-06-14 03:52:29
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作者 | Intuition Engineering 这是我们在iki项目工作中的一系列技术文章中的第一篇，内容涵盖用机器学习和深度学习技术来解决自然语言处理与理解问题的一些应用案例。在本文中，我们要解决的问题是从非结构化文本中提出某些特定信息。我们要从简历中提取出用户的技能，简历可以以任意格式书写，比如“曾经在生产服务器上部署定量交易算法”。本文有一个演示页面，可以用你的简历试试我们的模型
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2024-08-20 17:52:42
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# 用Python提取图片中的中文文本内容
在日常生活中，我们经常会遇到需要从图片中提取文本的情况，比如识别图片上的中文字符。在这篇科普文章中，我们将介绍如何使用Python编程语言来提取图片中的中文文本内容。
## 图像文本提取的背景
随着数字化时代的发展，图像处理技术逐渐成为各行各业的重要工具。提取图片中的文本内容可以帮助我们更快捷地识别信息，提高工作效率。而对于包含中文字符的图片，提取
原创
2024-03-25 06:50:43
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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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# 用Python从文本中提取中文人名
在自然语言处理（NLP）领域，从文本中提取人名是一个重要的任务。特别是在中文文本中，由于汉字的特性和语法的复杂性，提取人名面临更多挑战。本文将介绍如何用Python实现从文本中提取中文人名，提供相应的代码示例，并展示典型的关系和进度安排。
## 一、理论基础
中文人名通常由姓和名构成。我国的姓氏多为单字或双字，名一般为一到两个字符。为了更准确地提取人名
原创
2024-10-11 09:24:08
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Python文本的中文提取出来
在处理文本时，提取中文内容是一个常见需求。通过Python的文本处理工具，我们能够高效地实现这一功能。接下来，我将逐步介绍如何在Python中提取文本中的中文内容，分享解决方案和技巧。
### 环境准备
在开始之前，确保你有合适的软硬件环境。以下是我们需要的要求：
- **软件要求**：
- Python 3.x
- 它的相关库：`re`（正则表达式
卷积神经网络在情感分析中取得了很好的成果，相比于之前浅层的机器学习方法如NB、SVM效果更好，特别实在数据集较大的情况下，并且CNN不用我们手动去提取特征，原浅层ML是需要进行文本特征提取、文本特征表示、归一化、最后进行文本分类，文本特征提取主要可以分为四步：（1）：对全部训练文档进行分词，由这些词作为向量的维数来表示文本;（2）：统计每一类文档中所有出现的词语及其频率，然后过滤，剔除停用词和单字
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2023-08-30 15:27:05
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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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在Java中，处理文本中提取URL是一项常见的任务。URL（Uniform Resource Locator）是用于定位一个资源的地址，通常在文本中以特定的格式出现。在本文中，我们将介绍如何使用Java代码从文本中提取出URL。
### 提取URL的方法
在Java中，我们可以使用正则表达式来提取文本中的URL。正则表达式是一种强大的模式匹配工具，可以帮助我们从文本中找到符合特定模式的字符串。
原创
2024-04-06 04:49:52
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需求：有同学备考需要，需要看中国慕课里面的视频，除了听还需要做笔记，有特殊情况的还需要背稿子，这里，介绍了一种将字幕文件的文字提取出来。网址：http://www.feemic.cn/mooc 第一步，下载所需要课程的字幕第二步，右键以记事本格式打开 第三步，新建一个Excel表格，并将所有文字复制进去。这里会形成表格形式。这里需要解决的是：删除空格行，删除时间轨道，删除序号，
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2024-07-16 09:37:26
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### 富文本提取中文的实现流程
#### 步骤一：读取富文本内容
首先，我们需要读取富文本内容，可以使用以下代码实现：
```java
String richText = "这是一段富文本内容";
```
#### 步骤二：提取中文
接下来，我们需要提取中文字符。可以使用正则表达式来匹配中文字符，以下代码将提取出中文字符并存储在一个字符串中：
```java
String chinese
原创
2023-12-10 09:39:31
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先使用AI绘制基础的形状组件，然后使用PS的图层样式来打造光的效果。是一个非常简单易上手的教程！AI部分▶ 输入文字“2019”，字体：FFF Reaction，这一个字体比较方方正正！创建轮廓。 ▶ 将填充修改为描边，描边像素自己设置。 ▶ 对文字部分进行拆分开口的处理。使用钢笔工具，在需要开口的路径上添加锚点，选中刚刚添加的锚点，按住Delete删除
1.读取txt，准备数据这里主要用到列表list的split()函数，先简单举个例子：# 要从line字符串中提取1.598912和2.104217两个数据
line = 'step 0: dis loss 1.598912, gan loss 2.104217'
temp = line.split('loss ')
print(temp)
t = temp[1].split(',')
print
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2023-07-29 13:20:25
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利用Python实现中文文本关键词抽取的三种方法文本关键词抽取，是对文本信息进行高度凝练的一种有效手段，通过3-5个词语准确概括文本的主题，帮助读者快速理解文本信息。目前，用于文本关键词提取的主要方法有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取，以及多种算法相融合的关键词抽取。笔者在使用前三种算法进行关键词抽取的学习过程中，发现采用
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2023-12-04 17:03:13
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# 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
# 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
文章目录一、文本特征工程二、工具使用1.word counts与tf-idf1.1 读取输入与分词1.2 特征工程—CountVectorizer and TfidfTransformer1.3 构建分类器管道模型2. word2vec3. doc2vec4. LDA主题模型5.Fasttext 一、文本特征工程 在深度学习中，不需要主动提取特征。但是在传统的机器学习中，需要主动提取特征。 传
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2024-05-22 17:01:41
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