NLP驱动网页数据分类与抽取实战
一、性能瓶颈点：数据抽取中的「三座大山」 在使用NLP技术进行网页商品数据抽取时，很多工程师会遇到如下三类瓶颈： 1. 请求延迟高：目标站点反爬机制灵敏，普通请求频繁被封。 2. 结构解析慢：HTML结构复杂，关键信息分布不规则，解析效率低。 3. 分类精度低：商品简介中的关键词不统一，NLP分类易混淆。 以我们采集的目标站点 https://www.goofish.com 为例，我们...
NLP助力非结构化文本抽取：实体关系提取实战
一、关键数据分析：微博热帖背后的隐含网络 微博每天产生数百万条内容，这些内容天然包含了大量非结构化文本信息，包括人物、品牌、事件、观点等实体以及它们之间的复杂关系。为了实现“自动识别+归类分析”，我们采用如下实体-关系抽取流程： 目标数据结构化示例： 发帖用户 内容摘要 评论情感 实体1 关系 实体2 用户A 小米...
从词袋到Transformer：自然语言处理的演进与实战
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最具挑战性和吸引力的方向之一。从最早的规则系统到如今的深度学习模型，NLP技术的发展历程充满了创新与突破。本文将带你深入探讨NLP的核心技术演进，并通过代码和案例展示如何从简单的词袋模型过渡到强大的Transformer架构。 1. 词袋模型：NLP的起点 词袋模型（Bag ...
PyTorch深度学习实战 | 迁移学习与自然语言处理实践
01、赛题任务从提供的金融文本中识别出现的未知金融实体，包括金融平台名、企业名、项目名称及产品名称。持有金融牌照的银行、证券、保险、基金等机构、知名的互联网企业如腾讯、淘宝、京东等和训练集中出现的实体认为是已知实体。02、赛题分析1、任务本质使用BERT实体识别微调方法完成任务。2、数据分析针对赛题数据集，我们进行了较为详细的统计和分析。数据集中的文本长度分布如图1所示，文本长度0~500的数据....
Java中的自然语言处理应用实战
Java中的自然语言处理应用实战 NLP是人工智能领域的重要分支，涉及文本分析、语言理解、情感分析等多个方面，其在实际应用中具有广泛的场景和应用价值。 什么是自然语言处理（NLP）？ 自然语言处理是计算机科学与人工智能领域的交叉学科，致力于使计算机能够理解、解释、处理和生成人类语言的方式。NLP技术可以应用于文本...
Python 高级实战：基于自然语言处理的情感分析系统
前言 在大数据和人工智能迅猛发展的今天，自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，已经深入到我们的日常生活和工作中。情感分析作为NLP中的一个重要应用，广泛应用于市场分析、舆情监控和客户反馈等领域。本文将讲述一个基于Python实现的情感分析系统，旨在帮助大家进一步提升在NLP领域的技能。 一：...
【从零开始学习深度学习】48.Pytorch_NLP实战案例：如何使用预训练的词向量模型求近义词和类比词
本文将介绍如何使用已经在大规模语料上预训练的词向量模型来求近义词和类比词。 1. 下载预训练的词向量 基于PyTorch的关于自然语言处理的常用包有官方的torchtext以及第三方的pytorch-nlp等等。你可以使用pip很方便地按照它们，例如命令行执行 pip ...
Python自然语言处理实战：文本分类与情感分析
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）作为人工智能领域的关键技术之一，致力于让计算机理解、解释和生成人类的自然语言，从而实现人机之间更有效的沟通。在众多NLP应用中，文本分类和情感分析因其在社交媒体监控、产品评价、新闻分类等领域的广泛应用而显得尤为重要。本文将深入探讨这两种技术...
NLP实战：Python中的情感分析
情感分析是一种识别和提取文本中的主观信息的方法，它在自然语言处理（NLP）领域中具有重要应用。本文将通过一个实例，介绍如何在Python中使用NLTK和TextBlob这两个库来进行情感分析，以分析社交媒体上的用户评论。 情感分析，或情感挖掘，是从非结构化文本数据中提取情感倾向（如正面...
自然语言处理实战第二版（MEAP）（六）（5）
自然语言处理实战第二版（MEAP）（六）（4）https://developer.aliyun.com/article/1519696 实体和关系名称类似于 Python 中的变量名称。你希望能够像数据库中的字段名称那样查询它们，因此它们不应该有歧义的拼写。原始的 NELL 数据集每行包含一个三元组（事实）。三元组可以被读作简洁、明确定义的句子。知识三元组描述了世界上的一个单独事实。它们...
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