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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# NLP 文档结构化
在自然语言处理（NLP）领域，文档结构化是将非结构化文本数据转化为结构化数据的过程，使得后续的数据分析、检索和挖掘变得更加高效。本文将介绍文档结构化的基本概念，并通过代码示例进行展示。
## 什么是文档结构化？
文档结构化是将文本数据按照预先定义的格式进行组织和标记，以便更好地进行存储、搜索与处理。例如，将一篇新闻文章中的标题、时间、作者和内容等信息提取出来并以表格的
原创
2024-10-16 03:10:27
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作者 | Dipanjan (DJ) Sarkar【导读】本文介绍了一些传统但是被验证是非常有用的，现在都还在用的策略，用来对非结构化的文本数据提取特征。介绍在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据
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2024-01-22 21:16:33
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extruct库extruct库可以从HTML标记语言中抽取嵌入的metadata数据。目前支持的数据格式有：w3c的htmlmicrodata嵌入在html中的JSON-LD数据先看看Microdata和JSON-LD分别是什么样子的数据：Microdata<divitemprop="aggregateRating"itemscope=""itemtype="http://schema.o
原创
2021-01-03 20:53:57
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在数字内容价值挖掘的过程中，非结构化数据难以被计算机直接识别和处理，导致企业无法直接用于业务分析或智能决策。TextIn xParse 文档解析是一款大模型友好的解析工具，能够精准还原pdf、word、excel、ppt、图片等十余种格式的非结构化文件，将其快速转换为Markdown或JSON格式返回，同时包含精确的页面元素和坐标信息。本文将深入探讨“非结构化文档如何构建知识图谱”。一、非结构化文
毫无疑问，2009年是IT界近年来最艰难的一年之一，它给科技厂商和IT终端用户的预算计划带来了深远的影响。虽然2010年预算压力不会继续增 大，但是ESG的2010年IT开支意向调查[1]还是发现IT组织中普遍存在谨慎乐观的情绪：大多数组织已经从成本节约模式中走出，但是有可能继续控制 成本而不是采用增长模式。这可能会导致用户继续寻找可以减少存储架构复杂性以节约营运成本的方式。ESG认为非结构化数据
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2023-12-23 19:38:24
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# 如何使用Python生成结构化Word文档
作为一名经验丰富的开发者，我会教你如何使用Python生成结构化的Word文档。首先，我们需要了解整个过程的流程，接着逐步实现每个步骤。
## 流程概览
下面是生成结构化Word文档的流程概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Python-docx库 |
| 2 | 创建一个Word文档对象 |
|
原创
2024-05-27 03:26:31
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# Java 实现结构化文档
结构化文档是一种使用特定格式存储和组织数据的方式，方便理解和处理。常见的结构化文档形式有 XML 和 JSON。本文将讲解如何使用 Java 实现结构化文档的生成，并提供相关代码示例。
## 1. 为什么使用结构化文档？
结构化文档的主要优点是易于读取和解析。它们允许数据以树状结构组织，便于用户和程序员理解。此外，结构化文档可以方便地通过网络传输，适用于各种应用
# 实现“hive结构化文档 图标”教程
## 流程步骤
以下是实现“hive结构化文档 图标”的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接Hive数据库 |
| 2 | 创建表 |
| 3 | 导入数据 |
| 4 | 生成结构化文档 |
| 5 | 生成图表 |
## 操作步骤及代码
### 步骤1：连接Hive数据库
首先，我们需要连接H
原创
2024-07-08 03:21:54
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声明：致力于开源免费更多:https://github.com/wangshiyu777/usefulApi介绍：定位新闻正文内容，并结构化返回， 效果：请求方式：支持get和post请求
原创
2022-04-02 10:29:48
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声明：致力于开源免费更多:https://github.com/wangshiyu777/usefulApi---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------...
原创
2021-06-21 16:13:06
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声明：致力于开源免费
原创
2023-05-08 10:43:38
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文章目录0. 前言1. 实体抽取1.1 基于规则的方法1.2 基于统计模型的方法1.2.1 训练语料标注1.2.2 特征定义1.2.3 训练模型1.3 基于深度学习的方法2. 关系抽取2.1 基于模板的关系抽取方法2.2 基于监督学习的关系抽取方法2.3 基于弱监督学习的关系抽取方法3. 事件抽取 0. 前言最近在看王昊奋老师的《知识图谱》，打算做一下学习笔记，当作是知识梳理。 这篇文档主要梳理
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2024-10-18 06:18:02
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知识图谱技术作为一门新兴的技术，是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。就覆盖范围而言，知识图谱也可分为通用知识图谱和行业知识图谱。通用知识图谱注重广度，强调融合更多的实体，较行业知识图谱而言，其准确度不够高，并且受概念范围的影响，很难借助本体 库对公理、规则以及约束条件的支持能力规范其实体、
# Python 非结构化数据提取
非结构化数据是指没有预定义格式或模型的数据，如文本、图片、视频、音频等。与结构化数据不同，非结构化数据的提取和分析非常具有挑战性。Python作为一种强大的编程语言，在处理非结构化数据方面具有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python提取非结构化数据，尤其是文本数据，并提供代码示例以帮助您理解。
## 什么是非结构化数据？
非结构化数据是指不容易通过数据模
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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1概念知识抽取，即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。大体的任务分类与对应技术如下图所示：2知识抽取的技术与难点从结构化数据库中获取知识：D2R 难点：复杂表数据的处理从链接数据中获取知识：图映射 难点：数据对齐从半结构化（网站）数据中获取知识：使用包装器 难点：方便的包装器定义方法，包装器自动生成、更新与维护从文本中获取知识：信息抽取 难点：结果的准确
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2023-09-07 10:09:35
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3结构化数据字典(查找表)、集合、元组、列表3.1字典是有两列任意多行的表，第一列存储一个键，第二列存储一个值。它存储键/值对，每个唯一的键有一个唯一与之关联的值。(类似于映射、表)它不会维持插入时的顺序。Python的字典实现为一个大小可变的散列表，它针对大量特殊情况进行了充分的优化。因此，字典可以非常快速的完成查找。For循环可以用来迭代处理一个字典。每次迭代时，键会赋给循环变量，用来访问数据
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2023-10-16 17:10:57
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历史理论基础结构化程序理论可做为结构化编程的理论基础，结构化程序理论中提到利用循序、选择及重复这三种组合程序的方式，可以表示所有可计算函数。上述的三种结构已足以表示CPU中的指令周期，也可以表示图灵机的运作，以此观点来看，处理器所运行的指令可视为是某种“结构化程序”，虽然整个程序可能不是一个结构化程序。一般都认为结构化程序理论是归功于伯姆和贾可皮尼于1966年发表的论文，其中一个原因可能是戴克斯特
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2023-09-08 10:59:59
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# 前言 自然语言处理任务中，有很重要的一块，就是分析语言的结构。语言的结构，一般可以有两种视角： 1. 组成关系（Constituency） 句法结构分析（syntactic structure parsing），又称短语结构分析（phrase structure parsing），也叫成分句
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2023-10-12 13:07:33
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