将文本分割为句子 nltk.sent_tokenize(text,language) text:需要分割的文本 language:语言种类 czech捷克语 danish丹麦语 dutch荷兰语 english英语 estonian爱沙尼亚语 finnish芬兰语 french法语 german德语 greek希腊语 italian意大利语 norwegian挪威语 polish波兰语 portuguese葡萄牙语 slovene斯洛文尼亚语 spanish西班牙语 swedish瑞典语 tur…

Tika常见格式文件抽取内容并做预处理 作者 白宁超 2016年3月30日18:57:08 摘要:本文主要针对自然语言处理(NLP)过程中,重要基础部分抽取文本内容的预处理.首先我们要意识到预处理的重要性.在大数据的背景下,越来越多的非结构化半结构化文本.如何从海量文本中抽取我们需要的有价值的知识显得尤为重要.另外文本格式常常不一,诸如:pdf,word,excl,xml,ppt,txt等常见文件类型你或许经过一番周折还是有办法处理的.倘若遇到database,html,邮件,RTF,图像,语音…

[NLP]干货!Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理  原贴:   https://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk1.html 阅读目录 目录 1 NLTK和StandfordNLP简介 2 安装配置过程中注意事项 3 StandfordNLP必要工具包下载 4 StandfordNLP相关核心操作 5 参考文献和知识扩展 干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:…

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的…

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.…

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花…

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms;//openfiledialog using System.IO;//文本处理 namespace CutTxt { public p…

今天研究了一个小软件,挺有意思的,尽管网上已经很多那种软件,但是今天还是在这里给大家分享一下这个软件的具体开发过程 首先,这个软件只需要三个主要控件,EditText.Button以及TextView. 其次,就是编写代码了,首先我们看一下具体的效果图. 大概就是这样子了,具体美化什么的我也没有做,勿喷勿喷. 开发步骤: 1.新建一个Activity,放上EditText,Button,TextView三个控件,具体排版的自己看着放就行了. 2.给每个控件添加一个id,  EditText:@+…

<?php $str='PHP is a very good programming language'; //定义一个字符串 $arr=explode(' ',$str,-3); //使用空格分割字符串并限制生成数组的元素个数 print_r($arr); //输出生成的数组 ?>…

<?php $str='programming'; //定义一个字符串 $arr=str_split($str); //将字符串分割并传入数组 print_r($arr); //输出数组详细信息 ?> <?php $str='programming'; //定义一个字符串 $arr=str_split($str,3); //指定分割字符串的宽度 print_r($arr); //输出数组详细信息 ?> <?php $str='PHP is a very good progra…

01.代码如下: package TIANPAN; /** * 此处为文档注释 * * @author 田攀 微信382477247 */ public class TestDemo { public static void main(String args[]) { String str = "192.168.1.1"; // 定义字符串 String result[] = str.split("\\."); // 字符串拆分 for (int x = 0; x…

目录 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 NLP相关的文本预处理 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 之所以心血来潮想写这篇博客,是因为最近在关注NLP文本分类这类任务中的文本预处理工作,想总结一下自己的所学所想,老规矩,本博文记载仅供备忘与参考,不具备学术价值,本文默认使用python3编程(代码能力是屎山级别的,请谅解),默认文本为英文,代码主要使用Pytorch(博主老笨蛋了,之前一直执迷不悟用Keras,现在刚刚开始用torch,怎么说…

由于我们从美国回来就是想把医学数据和医学人工智能的事认真做起来,所以我们选择了比较扎实的解决方法,想快速出成果的请绕道.我们的一些解决方法是:1.整合公开的所有医学词典,尽可能包含更多的标准医学词汇:2.收集各科室真实病例数据,寻找医学专业人士人工分词和标注病历3.使用机器学习算法,基于人工标注结果训练NLP模型:4.构建知识库,并完全对应UMLS或SNOMED CT等国际标准知识库.现在根据上述积累,我们的病历标注精确度已经大概达到85%-90%,后期还会进一步提高.如果有任何类似问题,可以搜…

OpenNLP:驾驭文本,分词那些事 作者 白宁超 2016年3月27日19:55:03 摘要:字符串.字符数组以及其他文本表示的处理库构成大部分文本处理程序的基础.大部分语言都包括基本的处理库,这也是对文本处理或自然语言处理的前期必要工作.典型代表便是分词.词性标注.句子识别等等.本文所介绍的工具主要针对英文分词,对于英文分词工具很多,笔者经比较Apache OpenNLP效率和使用便捷度较好.另外其针对Java开发提供开源的API.开篇简介OpenNLP的情况,随后介绍6种常用模型,最后针对…

本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库.NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库. 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务. 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语音识别.语音翻译.理解完整的句子.理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落. 这并不是NLP能做的所有事情. NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌,Yahoo等.谷歌搜索引擎知道…

自从开始使用Python做深度学习的相关项目时,大部分时候或者说基本都是在研究图像处理与分析方面,但是找工作反而碰到了很多关于自然语言处理(natural language processing: NLP)的问题,所以决定花点时间学习并且写下来,希望那些跟我一样同时在学习NLP的朋友能有一些帮助,学习过程中以英文为文本标准,后期会尝试用中文,并且将相关的信息补进来博客文章中.刚开始学习哪里讲得不好,多海涵并且欢迎指出. NLP的首要任务就是将文本内容做Tokenization(标识化)处理,也就…

今天看到一篇博文,是讲通过python爬一个页面,并统计页面词频的脚本,感觉蛮有意思的 Python NLP入门教程:http://python.jobbole.com/88874/ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库.NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库. 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务. 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语…

本文介绍TextRank算法及其在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要中的应用. TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法,通过把文本分割成若干组成单元(句子),构建节点连接图,用句子之间的相似度作为边的权重,通过循环迭代计算句子的TextRank值,最后抽取排名高的句子组合成文本摘要.本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank,并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用. 介绍 文本摘要是自然语言处理(NLP)的应用之一,一定会对我们…

自然语言处理是一门用于理解人类语言.情感和思想的技术,被称为是人工智能皇冠上的明珠. 随着深度学习发展,自然语言处理技术近年来发展迅速,在技术上表现为BERT.GPT等表现极佳的模型:在应用中表现为chatbot.知识图谱.舆情监控等基于NLP技术的产品在市场上的大规模出现. 基于此,各类公司开始出现NLP算法工程师的需求,待遇在软件工程师岗位中处于相当上游的水平. 基于此,不少同学和工程师有学习NLP的愿望,本文对首先NLP做一个简单的介绍:然后,作为一个过来人,为初学NLP的同学提供一些必要…

TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法,其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法,通过把文本分割成若干组成单元(句子),构建节点连接图,用句子之间的相似度作为边的权重,通过循环迭代计算句子的TextRank值,最后抽取排名高的句子组合成文本摘要. 自动文本摘要是自然语言处理(NLP)领域中最具挑战性和最有趣的问题之一.它是一个从多种文本资源(如书籍.新闻文章.博客帖子.研究类论文.电子邮件和微博)生成简洁而有意义的文本摘要的过程.由于大量文本数据的可获得性,目前对自动文本摘要…

自然语言处理(NLP Natural Language Processing)是一种专业分析人类语言的人工智能.就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的. 在人工智能出现之前,机器智能处理结构化的数据(例如Excel里的数据).但是网络中 大部分的数据都是非结构化的,例如:文章.图片.音频.视频... 在非结构数据中,文本的数量是最多的,他虽然没有图片和视频占用的空间大,但是他的 信息量是最大的. 为了能够分析和利用这些文本信息,我们就需要利用NLP技术,让机器理解这些文本信…

2011-04-27 12:00:24|  分类: 默认分类 |字号 订阅     网上有很多文本分割软件都是按字节大小来分割的,主要用于小说类的文本分割,对于比较有规则的内容按行数进行分割非常不方便,所以我写了一个按行数把文本文件分割成多个文本文件 主要作用:比如您获取上万个长尾关键词,你想通过随机的方式调用100条或者50条.假如是只有一个文本文件(上万行),你需要读取该文件所有行到数组,然后打乱数组,读取前50条,效率非常低. 而你把该文本文件用分割器分割成1.txt  2.txt…… 1…

一.文本标签<text> SVG支持直接对文本进行操作,如果我们需要在SVG中使用文本,那么我们需要使用到<text>标签.直接看一个简单的demo. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>textDemo</title> </head> <body> <svg id="…

6个顶级Python NLP库的比较! http://blog.itpub.net/31509949/viewspace-2212320/ 自然语言处理(NLP)如今越来越流行,在深度学习开发的背景下变得尤为引人注目.在人工智能领域中,自然语言处理(NLP)从文本中理解和提取重要信息,并基于文本数据进行进一步的数据训练,其主要任务包括语音识别和生成.文本分析.情感分析.机器翻译等. 在过去的几十年中,只有那些精通语言教育的专家才能从事自然语言处理.除了具有数学和机器学习知识以外,他们还精通一些关…

NLP 应用研发工程师 - AI Lab工作城市: 上海岗位描述:1.用户搜索意图识别,分词和词性标注,实体词标注 2.利用机器学习.NLP 技术优化文本分类.语义理解及信息抽取岗位要求:1.有自然语言处理相关项目经验,对中文分词.词性标注.命名实体识别的某一研究领域有较深的研究: 2.良好的逻辑思维能力,可以快速定位并解决问题,具有良好的代码编写习惯: 3.熟悉 C++/java/python 4.有深度学习经验的优化 头条实验室算法科学家 - 自然语言理解工作城市: 上海岗位描述:1.人工智…

1.将文本数据预处理为有用的数据表示 将文本分割成单词(token),并将每一个单词转换为一个向量 将文本分割成单字符(token),并将每一个字符转换为一个向量 提取单词或字符的n-gram(token),并将每个n-gram转换为一个向量.n-gram是多个连续单词或字符的集合 将向量与标记相关联的方法有:one-hot编码与标记嵌入(token embedding) 具体见https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9970320.html 2.使用循环神…

OCR技术浅探:特征提取(1) 研究背景 关于光学字符识别(Optical Character Recognition, 下面都简称OCR),是指将图像上的文字转化为计算机可编辑的文字内容,众多的研究人员对相关的技术研究已久,也有不少成熟的OCR技术和产品产生,比如汉王OCR.ABBYY FineReader.Tesseract OCR等. 值得一提的是,ABBYY FineReader不仅正确率高(包括对中文的识别),而且还能保留大部分的排版效果,是一个非常强大的OCR商业软件. 然而,在诸多…

TextRank算法源自于PageRank算法.PageRank算法最初是作为互联网网页排序的方法,经过轻微地改动,可以被应用于文本摘要领域. 本文分为两部分,第一部分介绍TextRank做文本自动摘要的原理,第二部分介绍用TextRank做中文新闻摘要的案例. 一.基于TextRank的自动摘要原理 1.PageRank算法 首先看PageRank的相关概念.PageRank对于每个网页页面都给出一个正实数,表示网页的重要程度,PageRank值越高,表示网页越重要,在互联网搜索的排序中越可能…

PSENet V2昨日刚出,今天翻译学习一下. 场景文本检测是场景文本阅读系统的重要一步,随着卷积神经网络的快速发展,场景文字检测也取得了巨大的进步.尽管如此,仍存在两个主要挑战,它们阻碍文字检测部署到现实世界的应用中.第一个问题是速度和准确性之间的平衡.第二个是对任意形状的文本实例进行建模.最近,已经提出了一些方法来处理任意形状的文本检测,但是它们很少去考虑算法的运行时间和效率,这可能在实际应用环境中受到限制.在本文中,我们提出了一种高效且准确的任意形状文本检测器,称为 PSENet V2,它…

1.停用词 stop words: 在处理自然语言数据(或文本)之前或之后会自动过滤掉某些字或词. 停用词都是人工输入.或者由一个停用词表导入. 2.jieba是目前最好的 Python 中文分词组件,它主要有以下 3 种特性: 支持 3 种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义: 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. 3.正则化表达式 https…