在最近的几年里，自然语言处理（NLP）成为了数据科学和人工智能领域的重要组成部分。尤其在处理长文本时，如何有效地从中提取信息和进行分析，成为了一个热门的话题。本篇文章将带你逐步了解如何在NLP中处理长文本，特别是为刚入行的小白开发者提供一个清晰的流程和代码示例。
### 一、NLP长文本处理流程
我们可以将处理长文本的整体流程分为以下几个步骤：
| 步骤序号 | 步骤名称
由于Windows Phone在考虑性能的情况下限制每个TextBlock最多显示高度为2000像素的文本，若超过此值，将自动被截断，显示空白。网上有很多此问题的解决方案，如：计算文字像素，向容器添加多个TextBlock。但此方法效率相对较低且可能导致文本分段不正确。据我所知常使用的方案有两种：1.分页，监听ScrollViewer，当滚动到最下方，自动加载新页内容（类似瀑布流）2.使用WebB
自然语言处理-学习笔记①1.概要2.文本预处理作用及其主要环节2.1文本处理的基本方法:2.1.1分词2.1.2词性标注2.1.3命名实体识别2.2文本张量的表示方法:2.2.1one-hot编码2.2.2word2vec2.2.3word Embedding2.3文本语料的数据分析:2.3.1标签数量分布2.3.2句子长度分布2.3.3词频统计与关键词词云2.4文本特征处理:2.4.1添加n-
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2023-10-28 15:43:03
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本文共计1463字，预计阅读时长八分钟 NLP-基础和中文分词一、本质NLP (Natural Language Processing) 自然语言处理是一门研究计算机处理人类语言的技术二、NLP用来解决什么问题语音合成（Speech synthesis）语音识别（Speech recognition）中文分词（Chinese word segmentation）☆文本分类（Text c
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2023-10-15 22:50:17
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在拿到一个大规模数据集时，我们不可能对这么多的问题进行注意打上标记（label），因为这个是非常耗时的。而且，我们还知道文本问题是一个典型的多标记问题，这个时候打上的标记很多的时候都不会特别的精确，也就是我们通常说的弱标记weak label. 这个时候我们就需要一个聚类的方法，这样可以先把所有的文本集聚类成几个簇，每个簇的标记相似性就比较大，这样以来对打上标记的工作就减轻了许多精力。
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2024-03-30 21:04:40
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# 教你实现 NLP 长文本压缩
在自然语言处理（NLP）中，长文本压缩是一项重要的技术，它能够帮助我们提炼出文本的关键信息。对于初学者来说，了解整个流程和具体实施步骤是学习的关键。下面，我会为你详细介绍如何实现 NLP 长文本压缩，包括流程、所需代码和注释。
## 流程概述
我们可以将实现长文本压缩的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM） 不管是我们还是计算机都很难有过目不忘的记忆，当看到一篇长文时，通常只会几下长文中内句话所讲的核心，而一些不太起眼的词汇将会被忘掉。 LSTM网络就是模仿人的这个特点，在计算机处理很多文字时有侧重点的记住具有重要意义的词汇，忘记一些作用不大的词汇。 长短时记忆网络通过不断地调用同一个cell逐次处理时序信息，每阅读一个词汇xt
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2023-12-21 13:34:36
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笨妞很少做文本分类，因为工作中文本分类确实不怎么用得到，唯一一个项目用到短文本分类，验证集acc和f1都到90%以上，所以在笨妞印象中文本分类应该是很简单的分类问题，都不属于NLP问题。偶然碰到DC竞赛中“达观杯”文本分类大赛，尝试了一下新闻类文本的分类。其实并没有那么简单。 数据概况“达观杯”的主题是19类新闻分类，数据包含4个字段：id（文章索引）、article（字级别文章）、wo
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2023-09-28 10:33:47
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LSTM长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。长短时记忆网络的思路：原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。 把上图按照时间维度展开：
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2023-12-21 06:03:05
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论文题目：Matching Article Pairs with Graphical Decomposition and Convolutions发表情况：ACL2019 腾讯PCG小组模型简介模型如图 本文的工作是基于概念图 Concept Interac-tion Graph (CIG）来做的，关于CIG的详细解释可以参看腾讯发的另一篇论文：A U
摘要BERT不能处理长文本，因为它的内存和时间消耗呈二次增长。解决这个问题的最自然的方法，如用滑动窗口对文本进行切片，或者简化transformer，使用不充分的长范围attention，或者需要定制的CUDA内核。。BERT的最大长度限制提醒我们人类工作记忆的容量是有限的(5个∼9个区块)，那么人类是如何认知长文本的呢?本文提出的CogLTX 框架基于Baddeley提出的认知理论，通过训练一个
1前言本篇博客主要是记录自然语言处理中的文本分类任务中常见的基础模型的使用及分析。Github上brightmart大佬已经整理出很完整的一套文本分类任务的基础模型及对应的模型代码实现。网上也有部分博客将brightmart写的模型实现步骤进行翻译整理出来了。本着尊重原创的原则，后面都列出了参考链接，在此也感谢参考链接上的作者。本文将对之前文本分类基础模型的博客和文献进行整理，此外再加上自己的一部
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2024-06-04 07:29:17
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# NLP长文本分类：探索文本的奥秘
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。长文本分类作为NLP的一个关键任务，旨在将长篇文章或文档自动归类到预定义的类别中。本文将介绍长文本分类的基本方法，并展示如何使用Python代码实现这一功能。
## 长文本分类的重要性
长文本分类在多个领域都有广泛的应用，如新闻文章分类、学术论文分类、产品评
原创
2024-07-16 05:34:49
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# 长文本处理的难点与解决方案
在自然语言处理（NLP）领域，处理长文本是一项挑战。这是因为长文本通常包含许多信息、上下文和潜在的歧义。为了帮助你理解如何实现长文本处理的解决方案，我们将分步骤讲解整个流程，并附上必要的代码示例。
## 处理长文本的步骤
以下是处理长文本的一般流程：
| 步骤 | 描述
Bert大规模超长文本分类长文本分类文本摘要算法Textrank介绍句子相似度计算训练全部代码分类结果总结 长文本分类文本分类是把文本打上对应的类别标签，在互联网中的应用场景很多，如评论、弹幕等。作为比较强大的预训练模型Bert，用来做文本分类有很好的效果。本文介绍pytorch版本的Bert长文本分类,但由于Bert的输入长度有现在，最长只能输入512个字符，但长文本通常有几千或者几万个字，所
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2023-09-05 14:41:58
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所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介本文是对论文BiMPM：BilateralMulti-PerspectiveMatchingforNaturalLanguageSentences的解读。该模型主要用于做文本匹配，即计算文本相似度。文本匹配是NLP领域较为常见的技术
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2023-09-15 21:52:42
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数据预处理模型能聊的内容也取决于选取的语料。如果已经具备了原始聊天数据，可以用SQL通过关键字查询一些对话，也就是从大库里选取出一个小库来训练。从一些论文上，很多算法都是在数据预处理层面的，比如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation就介绍了，从大库中抽取小库，然后再进行融合，训练出有特色的对话来。【图 3-1】
目录一、贝叶斯算法长文本分类二、TextCNN模型长文本分类1、word2vec词向量的训练2、padding操作3、文本向量化4、TexTCNN模型构造三、TextRNN模型长文本分类四、TextRNN+ATT模型长文本分类五、Bert模型长文本分类(不更新bert权重和更新bert权重)模型训练1、Bert模型不参与训练2、Bert模型参数训练总结和展望
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2023-10-17 22:11:36
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1.文本分类的目的文本分类的目的就是意图识别，如果当前我们的项目下，只有两种意图需要被识别出来，对应的就是二分类问题，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，就是一个多分类问题。例如，如果我们希望我们的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。在训练之后，通过这个新的模型，判断出用户询问的是当前的时间这个类别，那么就返
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2024-04-20 22:32:01
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# NLP领域的长文本与短文本对比
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能的一个重要研究领域，广泛应用于智能客服、信息检索、文本生成等多个行业。文本的长度是理解和处理文本时的重要考虑因素之一。在NLP中，长文本和短文本的比较可以帮助我们更好地理解其特点及应用场景。
## 长文本与短文本的定义
**短文本**一般是指字数较少，通常在几句话到几
