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用 Python 从单个文本中提取关键字的四种超棒的方法

自然语言处理分析的最基本和初始步骤是关键词提取，在NLP中，我们有许多算法可以帮助我们提取文本数据的关键字。...本文关键字：关键字提取、关键短语提取、Python、NLP、TextRank、Rake、BERT 在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权...Yake 它是一种轻量级、无监督的自动关键词提取方法，它依赖于从单个文档中提取的统计文本特征来识别文本中最相关的关键词。该方法不需要针对特定的文档集进行训练，也不依赖于字典、文本大小、领域或语言。...Rake Rake 是 Rapid Automatic Keyword Extraction 的缩写，它是一种从单个文档中提取关键字的方法。...每个短语可以再通过空格分为若干个单词，可以通过给每个单词赋予一个得分，通过累加得到每个短语的得分。Rake 通过分析单词的出现及其与文本中其他单词的兼容性（共现）来识别文本中的关键短语。

5.2K10

NLP中关键字提取方法总结和概述

关键词提取方法可以在文档中找到相关的关键词。在本文中，我总结了最常用的关键字提取方法。 什么是关键词提取？ 关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。...这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。 自动从文档中提取关键字的方法是从文本文档中选择最常用和最重要的单词或短语的启发式方法。...4、得分最高的单词选择——单词（顶点）从得分最高的单词到最低得分的单词排序。最后，算法选择单词的前 1/3。...5、关键词提取——在这一步中，如果上一阶段选择的单词一起出现在文本中，则将它们连接为多词关键词。新构建的关键字的分数是单词分数的总和。 该算法对每个文档单独执行，不需要一个文档语料库来进行关键字提取。...该图是加权的——权重是连接词在候选关键字中一起出现的次数。该图还包括与顶点本身的连接（每个单词与自身一起出现在候选关键字中）。

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如何使用 Python 从单词创建首字母缩略词

本课展示了如何使用 Python 及其一些潜在的应用程序从单词中制作首字母缩略词。 算法 您需要安装任何其他软件包才能运行以下代码。 从空字符串开始以保存首字母缩略词。...使用 split（） 函数，将提供的句子划分为不同的单词。 遍历单词列表，一次一个。 使用索引或切片，提取每个单词的首字母。 将提取的字母设为大写。 在首字母缩略词字符串的末尾添加大写字母。...这是通过抓取每个音节的第一个字母并存储其大写形式来完成的。我们从一个空字符串开始，然后使用 split 函数将输入短语拆分为单个单词。...使用 for 循环，遍历单词列表，使用 upper（） 方法将第一个字母更改为大写。然后，将该大写字符附加到首字母缩略词字符串。处理输入句子中的所有单词后，将返回整个首字母缩略词并显示在控制台中。...单个单词。如果输入短语仅包含一个单词，则该函数应从其第一个字母中创建一个首字母缩略词。 特殊字符。如果输入短语在单词之间包含特殊字符或符号，请跳过。 大写字母。

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CVPR 2021 | 用于文本识别的序列到序列对比学习

这个操作能够在单词级别从每张图像中提取几对正对和多个负的例子进行对比。为了让文本识别产生有效的视觉表示，作者进一步提出了新的增强启发式方法、不同的编码器架构和自定义投影头。...其中关键的思想是对于序列中的单个元素保持位置信息的同时应用对比学习。为此作者引入了一个实例映射函数从序列特征图中每连续几帧中产生一个实例用于对比学习。...如图1所示,作者提出的框架由以下五个部分组成,随机的数据增强模块将一张图像随机的变换为两种增强的图像,基本的编码器f提取一对增强图像的序列表示,可选的投影头使用一个小的辅助网络对表示进行进一步的变换,实例映射函数从投影帧产生实例...为此作者避免了一些特定的变换。图2说明了不同的增强类型包括垂直裁剪、模糊、随机噪声和不同的透视变换。基本的编码器从增强的图像提取序列表示一次提取了视觉特征和上下文特征图。...此外，在之前的论文中，特征图被视为一个单一的表示，而在文本识别中，它最终被解码为一系列表示。 ? 图3.

1.6K30

如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据

矢量中每个位置的值可以用编码文档中每个单词的出现个数或频率填充。...从接下来输出的类型中可以看出，编码向量是一个稀疏向量。而最后的输出是编码向量的数组版本，其表达的含义是，索引值为 7 的单词出现次数为 2，其余单词出现次数为 1。...print(vector.shape) print(vector.toarray()) 从文档中学习 8 个单词的得到索引，并且每个单词在输出向量中被分配唯一的整数索引值。...最后，第一个文档被编码为一个8元素的稀疏数组，我们可以从结果中的其他单词中查看诸如“the”，“fox”和“dog”等不同值的最终评分。...词汇量过大又将导致需要非常大的矢量来编码文档，从而对内存产生很大的要求，同时拖慢算法的速度。 这里有一个巧妙的解决方法，即建立单词的单向散列表，进而将每个单词转换为整数。

2.6K80

逐步理解Transformers的数学原理

其中N是所有单词的列表，并且每个单词都是单个token，我们将把我们的数据集分解为一个token列表，表示为N。 获得token列表 (表示为N) 后，我们可以应用公式来计算词汇量。...这些embedding可以使用谷歌Word2vec (单词的矢量表示) 找到。在我们的数值示例中，我们将假设每个单词的embedding向量填充有 (0和1) 之间的随机值。...维度值表示embedding向量的维度，在我们的情形下，它是5。 继续计算位置embedding，我们将为下一个单词 “you” 分配pos值1，并继续为序列中的每个后续单词递增pos值。...这些操作对于转换输入数据和提取有意义的表示形式至关重要。 在多头注意力（multi-head attention）机制内部，单个注意层由几个关键组件组成。...在下一步中，我们将再次执行类似于用于获取query, key, 和value矩阵的过程的线性转换。此线性变换应用于从多个头部注意获得的级联矩阵。

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如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据

矢量中每个位置的值可以用编码文档中每个单词的出现个数或频率填充。...从接下来输出的类型中可以看出，编码向量是一个稀疏向量。而最后的输出是编码向量的数组版本，其表达的含义是，索引值为 7 的单词出现次数为 2，其余单词出现次数为 1。...print(vector.shape) print(vector.toarray()) 从文档中学习 8 个单词的得到索引，并且每个单词在输出向量中被分配唯一的整数索引值。...最后，第一个文档被编码为一个8元素的稀疏数组，我们可以从结果中的其他单词中查看诸如“the”，“fox”和“dog”等不同值的最终评分。...词汇量过大又将导致需要非常大的矢量来编码文档，从而对内存产生很大的要求，同时拖慢算法的速度。 这里有一个巧妙的解决方法，即建立单词的单向散列表，进而将每个单词转换为整数。

1.3K50

独家 | 逐步理解Transformers的数学原理

其中N是所有单词的列表，并且每个单词都是单个token，我们将把我们的数据集分解为一个token列表，表示为N。 获得token列表 (表示为N) 后，我们可以应用公式来计算词汇量。...这些embedding可以使用谷歌Word2vec (单词的矢量表示) 找到。在我们的数值示例中，我们将假设每个单词的embedding向量填充有 (0和1) 之间的随机值。...维度值表示embedding向量的维度，在我们的情形下，它是5。 继续计算位置embedding，我们将为下一个单词 “you” 分配pos值1，并继续为序列中的每个后续单词递增pos值。...这些操作对于转换输入数据和提取有意义的表示形式至关重要。 在多头注意力（multi-head attention）机制内部，单个注意层由几个关键组件组成。...在下一步中，我们将再次执行类似于用于获取query, key, 和value矩阵的过程的线性转换。此线性变换应用于从多个头部注意获得的级联矩阵。

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特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块

坐标轴表示单个单词，它们是词袋表示下的特征，空间中的点表示数据点（文本文档）。 有时在数据空间中查看特征向量也是有益的。 特征向量包含每个数据点中特征的值。 轴表示单个数据点和点表示特征向量。...对于统计模型而言，仅出现在一个或两个文档中的单词更像噪声而非有用信息。例如，假设任务是根据他们的 Yelp 评论对企业进行分类，并且单个评论包含"gobbledygook"这个词。...但是，如何从文本中发现并提取它们呢？一种方法是预先定义它们。如果我们努力尝试，我们可能会找到各种语言的全面成语列表，我们可以通过文本查看任何匹配。这将是非常昂贵的，但它会工作。...因此，短语检测（也称为搭配提取）的似然比检验提出了以下问题：给定文本语料库中观察到的单词出现更可能是从两个单词彼此独立出现的模型中生成的，或者模型中两个词的概率纠缠？ 这是有用的。让我们算一点。...但有时单个单词太简单，不足以将文本中的某些信息封装起来。为了解决这个问题，人们寄希望于比较长的序列。

1.9K10

如何解决90％的NLP问题：逐步指导

我们的数据集是一个句子列表，所以为了让我们的算法从数据中提取模式，我们首先需要找到一种方法来表示我们的算法可以理解的方式，即作为数字列表。...例如，我们可以在数据集中构建所有唯一单词的词汇表，并将唯一索引与词汇表中的每个单词相关联。然后将每个句子表示为与我们词汇表中不同单词的数量一样长的列表。...在此列表中的每个索引处，我们标记给定单词在句子中出现的次数。这被称为Bag of Words模型，因为它是一种完全忽略句子中单词顺序的表示。这如下图所示。 ?...左边的句子，右边的表示。向量中的每个索引代表一个特定的单词。 可视化嵌入 我们在“社交媒体灾难”示例中的词汇量大约有20,000个单词，这意味着每个句子都将表示为长度为20,000的向量。...接下来，我们将尝试一种方法来表示可以解释单词频率的句子，看看我们是否可以从我们的数据中获取更多信号。

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如何解决90％的NLP问题：逐步指导

我们的数据集是一个句子列表，所以为了让我们的算法从数据中提取模式，我们首先需要找到一种方法来表示我们的算法可以理解的方式，即作为数字列表。...例如，我们可以在数据集中构建所有唯一单词的词汇表，并将唯一索引与词汇表中的每个单词相关联。然后将每个句子表示为与我们词汇表中不同单词的数量一样长的列表。...在此列表中的每个索引处，我们标记给定单词在句子中出现的次数。这被称为Bag of Words模型，因为它是一种完全忽略句子中单词顺序的表示。这如下图所示。 ?...左边的句子，右边的表示。向量中的每个索引代表一个特定的单词。 可视化嵌入 我们在“社交媒体灾难”示例中的词汇量大约有20,000个单词，这意味着每个句子都将表示为长度为20,000的向量。...接下来，我们将尝试一种方法来表示可以解释单词频率的句子，看看我们是否可以从我们的数据中获取更多信号。

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python核心编程(正则表达式)

1-2 匹配由单个空格分隔的任意单词对，也就是姓和名。 1-3 匹配由单个逗号和单个空白符分隔的任何单词和单个字母，如姓氏的首字母。 1-4 匹配所有有效Python 标识符的集合。...1-17 判断在redata.tex 中一周的每一天出现的次数（换句话说，读者也可以计算所选择 的年份中每个月中出现的次数）。...1-18 通过确认整数字段中的第一个整数匹配在每个输出行起始部分的时间戳，确保在 redata.txt 中没有数据损坏。 创建以下正则表达式。 1-19 提取每行中完整的时间戳。...1-20 提取每行中完整的电子邮件地址。 1-21 仅仅提取时间戳中的月份。 1-22 仅仅提取时间戳中的年份。 1-23 仅仅提取时间戳中的时间（HH:MM:SS）。...1-26 使用你的电子邮件地址替换每一行数据中的电子邮件地址。 1-27 从时间戳中提取月、日和年，然后以“月，日，年”的格式，每一行仅仅迭代一次。 处理电话号码。

1.3K30

Python 自然语言处理实用指南：第一、二部分

从在搜索引擎中返回相关结果，到自动完成您在电子邮件中输入的下一个单词，从自然语言中提取见解的好处显而易见。...在此示例中，我们将创建一个基本的词袋分类器，以对给定句子的语言进行分类。 设置分类器 在此示例中，我们将选择西班牙语和英语的句子： 首先，我们将每个句子拆分成一个单词列表，并将每个句子的语言作为标签。...虽然我们已经介绍了基本的词袋（BoW）表示形式，但不足为奇的是，还有一种更为复杂的表示文本数据的方式称为嵌入。 BoW 向量仅充当句子中单词的计数，而嵌入有助于从数字上定义某些单词的实际含义。...我们简单地循环浏览文档中的所有单词，从 GLoVe 字典中提取嵌入物，然后计算所有这些向量的平均值。...porter = PorterStemmer() 然后，我们只需在单个单词上调用这个词干提取器的实例，并打印结果。在这里，我们可以看到 Porter 词干提取器返回的词干的一个例子。

1.2K10

Image Captioning（1）

可以通过多种方式将CNN的输出与下个RNN相连，但是在所有的方式中，从CNN中提取的特征向量都需要经历一些处理步骤才能用作RNN第一个单元的输入。...训练你的模型时，它是指图像标注对的数量，用于在每个训练步骤中修改模型权重。 vocab_threshold - 它是指在将单词用作词汇表的一部分之前，单词必须出现在训练图像标注中的总次数。...在代码片段的line 1中，标注中的每个字母都转换为小写，且nltk.tokenize.word_tokenize 函数用于获取字符串值token的列表。...', ] 然后将此token列表转换为整数列表，其中，词汇表中的每个不同单词都具有各自相关联的整数值： [0, 3, 98, 754, 3, 396, 207, 139, 3, 753, 18...在这个列表中，每个训练标注都有一个entry（其中，值用于存储相应标注的长度）。 在下面的代码单元格中，我们使用此列表输出每个长度的训练数据中的标注总数。 接下来你会看到，大多数标注的长度为10。

1.8K41

【文本检测与识别白皮书-3.2】第三节：常用的文本识别模型

在CRNN的底部，卷积层自动从每个输入图像中提取一个特征序列。在卷积网络的基础上，建立一个递归网络，由卷积层输出，对特征序列的每一帧进行预测。...CRNN的方法仅使用带有单词级标签的合成文本作为训练数据，这与PhotoOCR非常不同，后者使用790万个带有字符级注释的真实单词图像进行训练。...直观地说，TextSnake能够改变其形状，以适应文本实例的变化，如旋转、缩放和弯曲。 从数学上讲，由几个字符组成的文本实例t可以视为一个有序列表S (t)。...TCL map被TR map进一步掩盖，因为TCL自然是TR的一部分。为了执行实例分割，鉴于TCL彼此不重叠，使用不相交集。采用跨越式算法提取中轴点列表，最后对文本实例进行重构。...使用不相交集，可以有效地将TCL像素分离为不同的文本实例。 最后，设计了一种跨步算法，提取出表示文本实例的形状和过程的有序点列表，并对文本实例区域进行重构。

1.7K30

5分钟速览python正则表达式常用函数

01 Re概览 Re模块是python的内置模块，提供了正则表达式在python中的所有用法，默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹（如 ..\Python\Python37\Lib）。...全搜索：findall/finditer 几乎是最常用的正则表达式函数，用于寻找所有匹配的结果，例如在爬虫信息提取中，可非常方便地提取所有匹配字段 import re pattern = re.compile...，当无匹配对象时，返回一个空列表。...res = pattern.finditer(text1) for r in res: print(r.group()) """ is re test """ 当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时...04 总结 python中的re模块提供了正则表达式的常用方法，每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式 常用的匹配函数：match/fullmatch

1K10

自然语言处理：从基础到RNN和LSTM（下）

词袋是一种以表格格式表示数据的方法，其中列表示语料库的总词汇表，每一行表示单个观察。单元格(行和列的交集)表示在该特定观察中由列表示的单词数。...行表示单词嵌入空间的维度，列表示词汇表中的单词。 为了将一个样本转换成它的嵌入形式，将其独热编码形式中的每个单词乘以嵌入矩阵，为样本提供单词嵌入。 ?...需要记住的一件事是，这里的One -hot编码仅仅是指在词汇表中单词位置处值为1的n维向量，其中n是词汇表的长度。这些热编码来自词汇表，而不是从一批观察结果中提取的。...从概念上讲，它们与标准神经网络不同，因为RNN中的标准输入是一个单词，而不是标准神经网络中的整个样本。这使得网络能够灵活地处理不同长度的句子，而标准的神经网络由于其固定的结构而无法做到这一点。...RNN将句子中的每个单词视为时间“t”发生的单独输入，并使用“t-1”处的激活值，作为时间“t”处输入之外的输入。下图显示了RNN体系结构的详细结构。

1.2K30

GitHub超1.5万星NLP团队热播教程：使用迁移学习构建顶尖会话AI

如何在少于250行、带注释的训练代码（具有分布式和FP16选项）中提取3k+行竞争代码 如何在云实例上以不到20美元的价格训练该模型，或者仅使用教程提供的开源预训练模型 随教程赠送的预训练模型 https...如何从这些不同的上下文中为模型建立输入？ 简单的方法之一就是将上下文段按单个顺序连接起来，然后将答案放在最后。然后可以通过继续执行序列来逐个令牌地生成答复令牌： ?...添加以上信息的一种简单方法是为单词，位置和句段构建三个并行的输入序列，并将它们融合为一个序列，对三种类型的嵌入进行求和：单词，位置和句段的嵌入： ? 实例代码： ?...这些特殊令牌方法分别将我们的五个特殊令牌添加到令牌生成器的词汇表中，并在模型中创建五个附加嵌入。 现在，从角色，历史记录和回复上下文开始构建输入序列所需的一切都有了。一个简单的示例： ?...（目前在最大的p3.16xlarge AWS实例上，该费用还不到25美元），其结果接近在ConvAI2比赛中获得SOTA的Hits@1（超过79）, perplexity（20.5）furthermore1

1.2K20

从“London”出发，8步搞定自然语言处理（Python代码）

在NLP中，我们把这种将一个任何形式的语言词汇还原为一般形式的过程称为词形还原，它能找出句子中每个单词的最基本形式。 同样的，这也适用于英语动词。...我们的目标是构建一棵依存树，其中树根处是占据支配地位的主要动词，简称主词，处于依存地位的是从词： ? 但我们可以更进一步。除了识别每个单词的主词外，我们还可以预测这两个单词之间的依存关系类型： ?...第六步（b）：寻找名词短语 到目前为止，我们已经把句子中的每个单词视为一个单独的实体，但有时这些表示单个想法或事物的词组合在一起会更有意义。...这些名词中包含一些现实存在的东西，比如“伦敦”“英格兰”“英国”表示地图上的某个地理位置。有了这些信息，我们就可以使用NLP自动提取文档中提到的真实世界的位置列表。...以下是在我们的文档中为“伦敦”一词运行共识解析的结果： ? 通过将共指消解与依存树、命名实体信息相结合，我们可以从该文档中提取大量信息！

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Java 8中的Lambda 和 Stream (from Effective Java 第三版)

程序从用户指定的字典文件中读取每个单词并将单词放入 map 中。...map 的值是包含按字母顺序排列的共享形式的所有单词的列表。字典处理完毕后，每个列表都是一个完整的相同字母异序词组。...它们分别返回一个集合，一个列表和一个程序猿指定的集合类型。有了这些知识，我们可以编写一个流管道来从频率表中提取前十个列表。...该函数接收一个单词，“提取（extraction）”实际上是一个表查找：绑定方法引用 freq::get 在频率表中查找单词并返回单词在文件中出现的次数。...最后，我们在比较器上调用 reverse，因此我们将单词【出现的频率】从最频繁到最不频繁进行排序。然后将流限制为十个单词并将它们收集到一个列表中是一件简单的事情。

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