公众号关注 “ML_NLP”设为 “星标”，重磅干货，第一时间送达！机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者 刘聪NLP学校 | NLP算法工程师知乎专栏 | 自然语言处理相关论文短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位。例如：在问答系
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2022-12-18 16:41:32
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文本自动生成研究进展与趋势CCF 中文信息技术专业委员会万小军 冯岩松 孙薇薇北京大学计算机科学技术研究所，北京摘要我们期待未来有一天计算机能够像人类一样会写作，能够撰写出高质量的自然语言文本。文本自动生成就是实现这一目的的关键技术。按照不同的输入划分，文本自动生成可包括文本到文本的生成、意义到文本的生成、数据到文本的生成以及图像到文本的生成等。上述每项技术均极具挑战性，在自然语言处理与人工智能领
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2024-05-21 19:00:13
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机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者刘聪NLP学校|NLP算法工程师知乎专栏|自然语言处理相关论文短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位。例如：在问答系统任务（问答机器人）中，我们往往会人为地配置一些常用并且描述清晰的问题及其对应的回答，我们将这些配
原创
2020-11-21 15:52:48
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文本自动摘要经历几十年的研究,主要采用以下四种方法:基于统计的自动摘要、基于理解的自动摘要、基于信息抽取的自动摘要和基于结构的自动摘要。 4.1基于统计的自动摘要基于统计的自动摘要也称为自动摘录,是将文本视为句子的线性序列,将句子视为词的线性序列。包括以下步骤:(1)原始文本处理:按照计算机能够识别的形式输入文本信息,比如:键盘输入、手写录入、文本扫描、图形识别、语音识别等。(2)词语权重计算:对
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2010-01-27 15:51:00
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文本自动摘要经历几十年的研究,主要采用以下四种方法:基于统计的自动摘要、基于理解的自动摘要、基于信息抽取的自动摘要和基于结构的自动摘要。4.1基于统计的自动摘要基于统计的自动摘要也称为自动摘录
原创
2023-05-10 15:03:31
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在当今的人工智能和数据分析领域，自然语言处理（NLP）已成为一项热门研究课题，其中文本分类作为NLP的重要应用之一，正日益受到关注。文本分类的研究现状不断演进，涵盖了多种算法、模型和实践。本文将在环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南六个方面为您详细阐述这一主题。
### 环境准备
在进行NLP文本分类的研究之前，需要准备适宜的软硬件环境。以下是推荐的配置要求：
| 组成
短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位
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2020-04-30 14:10:23
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最近要和朱一烨同学一起改进一下实验室目前的舆情监测系统，经过一番论文的阅读后基本确立了一个情感/褒贬识别的思路：1. 情感词库的建立与权重的调整。2. 语法模型的构建与使用。 一般方法貌似都是建立情感词库，记录下表达正面或负面情感的词汇。而在心理学上也认为单个词或词组对于表达人内心的情感有重要作用，姑且也算是这个方法的理论支撑。建立情感词库一般由一些情感种子词
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2024-04-02 15:40:28
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文本抽取与解析技术提升档案数字化与智能化管理，实现高效检索、知识图谱构建与敏感信息管控，推动档案服务升级。
一、如何研究文本分类？文本数据预处理研究不同文本表示方法下的文本分类 例：Word2vec模型 优点：应用广泛、适用性强、纬度低、能理解词的上下语义 缺点：无法赋予结构化后的关键词更高的维度 例：传统TF-IDF模型 缺点：无法区分特征间在类间、类中的分布问题研究不同深度学习模型下的文本分类 例：Bert模型后接入LSTM模型能增强文本的序列信息，并引入Attention机制突出文本关键信息，可以
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2023-12-17 19:14:30
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文本分类的目的和分类的方法1. 文本分类的目的回顾之前的流程，我们可以发现文本分类的目的就是为了进行意图识别在当前我们的项目的下，我们只有两种意图需要被识别出来，所以对应的是2分类的问题可以想象，如果我们的聊天机器人有多个功能，那么我们需要分类的类别就有多个，这样就是一个多分类的问题。例如，如果希望聊天机器人能够播报当前的时间，那么我们就需要准备关于询问时间的语料，同时其目标值就是一个新的类别。在
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2024-06-26 20:44:18
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控制文件每一个数据库都有一个控制文件，它是一个二进制数据文件，它记录了数据库的物理结构。控制文件数据库一个重要参数文件，在写数据时，控制文件必须是可用的状态。控制文件包括如下信息：1. 记录数据库名称 2. 数据文件与重做日志文件的名称与存储位置 3. 数据库创建时间 4. 当前log的SN 5. 检查点信息控制文件管理 如下信息介绍控制文件，了解控制文件。 控制文件名称
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2024-05-06 17:17:08
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基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的研究价值，成为了近年来的研究热点。而最近，研究人员似乎对在这些传统上独立的领域中结合语义信息和视觉信息感兴趣，文本生成图像领域应运而生。
目录一、相关概念介绍1.1、多模态机器学习1.2、文本生成图像1.3、零样本学习二、技术梳理2.1、生成对抗网
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2024-07-22 13:55:12
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栏目 | 成长学院 在制作一项有大量文本内容的PPT时，除了极尽所能精简内容，我们还可以反其道而行之。例如使用特殊的呈现形式【文字云】。既可以突出内容，又可以让界面有层次，瞬间提升逼格。所以今天特意为大家整理了5个快速生成文字云效果的工具。帮助大家瞬间掌握，成为技多不压身的斜杠青年。 ID | TOOLS-MAN
在线工具
在这篇博客中，我将分享关于“文本分类算法研究及Python代码实现”的过程。这是一个重要的自然语言处理任务，其目的是将文本数据分配到一个预定义的类别中。
### 背景描述
文本分类是机器学习和自然语言处理(NLP)中的一个重要应用场景。随着信息的快速增长，如何有效地处理和分类海量文本数据变得尤为重要。文本分类可以被应用于垃圾邮件识别、情感分析、主题分类等诸多领域。采用经典的机器学习算法，如朴素
文本挖掘概要
文本挖掘的应用：（有实际案例）运用文本挖掘进行公司治理（台湾证券交易所的案例）证券交易所的功能就是监管上市公司的问题（财务不实，内部被掏空的问题）。但是会出现一个盲点比如一家公司宣布自己公司要停止发行。台湾证券交易公司不能及时进行处理。证交所在进行数据分析，得到的数据都是延后的信息，都是用公司的年报，季度报告，半年报的信息不全。年报虽然信息全，但是它的年报都是比较落后的数
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2024-04-29 08:29:34
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之前做毕业设计时，苦于没有高质量的图文数据对，了解到可以由图片生成文本，但也就体验了下模型效果，并没有进行这方面的学习，现在借此机会了解了解。 前言
image caption的目标就是根据提供的图像，输出对应的文字描述。如下图所示： 对于图片描述任务，应该尽可能写实，即不需要华丽的语句，只需要陈述图片所展现的事实即可。根据常识，可以知道该任务一般分为两个部分，一是图片编码，二是文本生成，
1、一些背景
1.1 文本可视化简介
文本可视化技术综合了文本分析、数据挖掘、数据可视化、计算机图形学、人机交互、认知科学等学科的理论和方法，为人们理解复杂的文本内容、结构和内在的规律等信息的有效手段。
1.2文本可视化作用和重要性
问题
海量信息使人们处理和理解的难度日益增大，传统的文本分析技术提取的信息仍然无法满足人们利用浏览及筛选等方式对其进行合理的分析理解和应用。
作用
将文本中复杂的或者
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2013-11-19 09:17:00
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文章目录前言一、应用场景二、具体流程1.文本预处理1.1 分词，停用词，词典1.2 实体识别（命名体识别）2.情感分析（情感分类）2.1 基于词典2.2 基于机器学习2.3 基于深度学习3.未来方向参考资料 前言文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。本文用简短篇幅概览文本情感分析领域的应用场景
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2024-01-05 23:30:21
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近年来，场景文本端到端检测识别取得了很大的进展。文本检测（text detection）和识别是计算机视觉领域中的两个主要问题，需要从图像中找到自然语言文本的位置并识别出具体的内容，在体育视频分析，自动驾驶，工业自动化等领域具有广泛的应用。随着深度学习的发展，当前最先进的文本检测和识别方法在处理多分辨率和多领域文本时在各个基准数据集展示了卓越的准确性。但是，仍然存在一些处理存在于广泛图像中文本的挑
