一般而言，3种提取数据的方法中，re速度最快，但设计正则表达式规则相对复杂；xpath速度其次，其设计规则一定程度上类似有些类似于从sql中查询数据，难度居中；bs4速度较慢，但理解简单实现也较为容易。
熟悉深度学习的开发者对Papers with Code肯定不陌生，作为全球领先的开源机器学习资源平台，集成论文、代码、数据集等全方位资料。
模块设计：我们使用统一框架和模块化设计实现了各个算法模块。一方面可以尽量实现代码复用，另外一方面，方便大家基于此框架实现新的算法。我们把文字检测，基于分割的文字识别以及关键信息识别网络结构，抽象成 backbone，neck，head 以及 loss 模块，把 seq2seq 文字识别网络抽象成 backbone，encoder，decoder 以及 loss 模块。
本文介绍了如何利用SuperMap iDesktop GIS 9D产品在大数据空间可视化方面的应用，主要从实时展示、历史查看、信息提取三个方面进行了详细阐述。通过结合硬件加速、分布式存储、大数据空间分析等技术，SuperMap GIS 9D产品在大数据空间可视化方面提供了丰富、高效、多层次的解决方案，能够满足管理者对大数据空间可视化的要求。
我相信大多数人都遇到过命名实体识别(NER)。NER是一种基本的自然语言处理(NLP)任务，具有广泛的用例。本文不是关于NER的，而是关于一个与NER密切相关的NLP任务。
Interactive Information Extraction by Semantic Information Graph
背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入，金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外，行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中，促使数据沉淀，加速流程效率，实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中，计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术（OCR）作为计算机视觉的主要方向之一，其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化，在业务办理、风险控制、内部数
1、简介 BioNLP Shared Task(BioNLP-ST)是一个生物文本挖掘领域的国际比赛，截止到2016年，已经举办了10年，每年都吸引了来自剑桥大学、麻省理工学院等国际一流大学的科研人员参加。比赛的任务就是看哪个团队研发的算法模型能够精准智能地从文本中自动提取出复杂的生化反应网络。 2、国内相关资讯 实验室参加BioNLP-ST 2016评测并取得优异成绩 李辰教授团队获得文本挖掘国际比赛BioNLP第一名 3、论文/文章 [生物医学文本挖掘]利用文本特征用于提取文献中药物之..._CSDN博
化学文献中蕴含着丰富信息，通过“化学文本挖掘技术”提取关键数据，从而构建庞大的数据库，不仅能够为实验化学家提供详尽的物理化学性质和合成路线指引，还能够为计算化学家提供丰富的数据和洞见用于模型构建和预测。然而，由于化学语言的复杂性和论文风格的多样性，从化学文献中提取结构化数据是一项极具挑战性的任务。因此，许多文本挖掘工具应运而生，旨在解决这一棘手难题，助力科学研究迈向新的高峰。然而，这些针对特定数据集和语法规则构建的文本提取模型往往缺乏灵活的迁移能力。近两年，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLMs）风靡全球，引领了人工智能和自然语言处理领域的快速发展。能否利用通用大语言模型强大的文本理解和文字处理能力，从复杂化学文本中灵活准确地提取信息，解放数据标注工人的劳动力，加速领域数据的收集呢？
带有雾霾的图像具有低对比度和模糊的特性，这会严重影响下游图像处理模型的表现，例如行人检测、图像分割等。对此，大量的单幅图像去雾方法被开发出来，它们的目的在于把输入的带有雾霾的图像转换成一张清晰图像。然而，伴随着移动设备和边缘设备对分辨率为4k图像处理方法的需求的不断增长，现存的图像去雾的方法很少能高效地处理一张带雾的超高清图像[1]。
UIE(Universal Information Extraction)：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。
AI 科技评论按：本文是北京大学门怡芳基于其 CVPR spotlight 论文为 AI 科技评论提供的独家稿件，未经许可不得转载。
本文将分享来自布法罗大学的黄麟以及快手西雅图实验室的谈建超等人在ECCV的工作。由于3D手势本身高度非线性的动态特性以及关节点之间复杂的结构关联和依赖，使得3D手势估计问题至今难以完美解决。该团队以经典的序列转换模型Transformer为基础并采用非自回归结构化解码机制来帮助从3D点云中重建合理的3D手势。
本章主要介绍文档分析技术的理论知识，包括背景介绍、算法分类和对应思路。通过本文学习，你可以掌握：1. 版面分析的分类和典型思想 2. 表格识别的分类和典型思想 3. 信息提取的分类和典型思想。
在对数据进行清洗之后，再就是从数据中提取有效信息。对于地址数据，有效信息一般都是分级别的，对于地址来说，最有效的地址应当是道路、小区与门牌和楼幢号信息了。所以地址数据的有效信息提取也就是取出这些值！
选自arXiv 机器之心报道 距离 NIPS 2017 开幕还有半月左右，但相关奖项的信息已经开始流出。CMU 教授 Tuomas Sandholm 的个人主页显示，他和其博士生 Noam Brown
生物医学领域涉及庞大而不断增长的文献数据库，其中蕴含着宝贵的医学知识。为了更好地利用这些信息，自然语言处理（NLP）技术逐渐成为生物医学文献挖掘的得力工具。本文将深入探讨NLP在生物医学文献挖掘中的应用，通过结合实例，展示NLP如何加速科研发现、支持临床决策和推动医学领域的创新。
据优图实验室 AI 手语识别项目组研究员阳赵阳介绍，优图 AI 手语翻译机以普通摄像头作为手语采集装置，依托高性能计算机进行后台运算，用户只需面对摄像头完成手语表达，翻译机屏幕界面就能快速把手语转换为文字，帮助听障人士和健听人士进行正常交流，未来有望在机场、高铁、民政窗口等公共场所部署应用，助力信息无障碍城市建设。
本文为刊载于《经济学（季刊）》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用：一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用，是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分，即文本大数据信息提取方法，旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
作者丨崔万云 学校丨复旦大学博士 研究方向丨问答系统，知识图谱 领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域，其高质量、结构化的知识往往是不存在，或者是极少的。本章希望从一般文本描述中抽取富含知识的句子，并将其结构化，作为问答系统的知识源。特别的，对于不同的领域，其“知识”的含义是不一样的。有些数据对于某一领域是关键知识，而对于另一领域则可能毫无意义。传统的知识提取方法没有考虑具体领域特征。 本章提出了领域相关的富含知识的句子提取方法，DAKSE。DAKSE 从领域问答语料库和特定领域的纯文本文档中学习富
当地时间周三，西雅图艾伦人工智能研究所正式推出新 AI 系统 Aristo，该系统在八年级的科学测试中答对了 90％以上的问题，并在十二年级的测试中答对了 80％以上的问题。
AI科技评论按：据2019年3月份世界卫生组织公布的最新数据，超过全世界人口的5%(约4.66亿人)患有残疾性听力障碍。据估计，到2050年这一数据将达到9亿。与此同时，手语作为听障者使用较多的语言，能正确理解手语的健全人士却寥寥无几。
近日，由南通大学信息科学技术学院、南通大学智能信息技术研究中心的王理教授为通讯作者在Briefing in Bioinformatics杂志发表了其团队最新研究成果：该作者提出了“S2DV”方法，这是一个用于对小分子药物进行表示学习的方法。该方法通过对小分子SMILES字符处理，提取小分子结构信息，将其转化为嵌入表达，同时创新性地在预训练过程中结合了Ising模型梯度矫正以提高预训练效果。以大规模的预训练为基础的分类模型能够较为准确地预测小分子化合物HBV抑制率和肝细胞毒性。作者团队还通过湿实验对模型准确率进行了验证并开发出了基于web的小工具用于在线对抗HBV化合物的预测。
今天给大家介绍的是来自北京明略科学院（Mininglamp）吴信东团队于2021年12月16日发表在《 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》期刊上的一篇文章“Multi-Attribute Discriminative Representation Learning for Prediction of Adverse Drug-Drug Interaction”。药物-药物间不良反应（ADDI）是医疗系统中住院和死亡的主要原因，本文提出了一种统一的多属性判别表示学习MADRL模型用于ADDI预测，MADRL使用生成对抗网络GAN来捕获ADDIs属性间的共享和属性内的特异性信息，并利用它们进行ADDI预测。通过与11种模型比较，在公开数据集上验证了MADRL算法的有效性。
随着认知智能走进了人们的视野，知识图谱的重要性便日渐凸显。在今年的自然语言处理顶会 ACL 2020 上，自然语言知识图谱领域发生了巨大的革新。ACL 作为 NLP 领域的顶级学术会议，无疑能够很好地呈现该领域的研究风向。
接收论文列表：http://www.acl2019.org/EN/program/papers.xhtml
1、turtle -基本图形绘制 2、string -字符串处理 3、math -基础数学计算 4、time、datetime -时间的基本处理 5、random -随机数产生及应用 6、PyInstaller -源代码打包为可执行文件 7、jieba -简洁的中文分词 8、os -操作系统小功能 9、wordcloud -中英文词云生成
在法律领域，自然语言处理（NLP）技术正在为法律专业人士提供全新的工具和视角。本文将深入研究NLP在法律领域的前沿技术和应用，涵盖法律文本分析、合同智能化、司法决策支持等方面。通过详细的示例和实践代码，我们将探讨NLP如何在法律实践中发挥关键作用。
本期分享的内容，为一本厚度为235页的学习资料。内容包括高光谱遥感、高分辨率影像处理、计算智能及其在遥感影像处理中的应用、影像处理工程、遥感应用和模式分析与机器学习等。很适合遥感领域的学生学者去学习和加深对遥感领域的理解，资料供分为18章节，每一章都值得研究和学习，章节内容包括研究概述、研究意义、应用、已取得的成、发展前景和入门资料的推荐等。该学习资料本人强烈推荐学习，希望能够本次料能够开阔你的事业并激发你的学习兴趣。（资料为张良培团队（张良培、钟燕飞、沈焕锋、黄昕、罗斌、夏桂松、杜博、张洪艳、袁强强和张乐飞等）在其主页上公布的主要研究方向介绍。）
📷 1.数据分析 Numpy: 表达N维数组的最基础库 提供直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能 Pandas: Python数据分析高层次应用库 提供了简单易用的数据结构和数据分析工具 SciPy: 数学、科学和工程计算功能库 提供了一批数学算法及工程数据运算功能 2.数据可视化 Matplotlib: 高质量的二维数据可视化功能库 提供了超过100种数据可视化展示效果 通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果 Seaborn: 统计类数据可视化功能库 提供了一批高层次的统计类数据可
在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉元素，但LayOutLM模型的出现改变了这一局面。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、蒋思源 本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。 本文第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了 NLP 过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解 NLP 的基本概念。 第二部分描述的是基于深度学习的 NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从
《Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks》。
本文主要评估了ChatGPT这种大型语言模型在信息提取方面的能力，作者使用了7个细粒度的信息提取任务来评估ChatGPT的性能、可解释性、校准度和可信度。
本文考虑点击率预估中，特征表征与上下文（context）之间的关系，提出特征细化网路FRNet，该模块在不同上下文中为每个特征学习位级别（bit-level）的上下文感知特征表征。FRNet 由两个关键组件组成：
本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。 首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了 NLP 过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解 NLP 的基本概念。 第二描述的是基于深度学习的 NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从 one-hot 编码、词袋模型到词嵌入和 word2ve
近些年来，深度学习已经成为处理NLP各种任务的主要方法。由于用图（graph）来表征文本可以更好的获取文本的结构信息，且随着火热的图神经网络的兴起，各种各样的NLP问题开始用图结构的形式来表示和学习。因此，为大量的NLP任务开发新的图深度学习技术就成为了一个必要的需求。
摘录论文：Sun, Zequn, et al. “A Benchmarking Study of Embedding-based Entity Alignment for Knowledge Graphs.” arXiv preprint arXiv:2003.07743 (2020).
遥感，即遥远的感知。1839年，第一台相机问世之后，人们尝试通过把各种成像设备放置到更高的平台，以更加宽广的视角观察我们周边的世界。
上一篇文章介绍了基本的基于注意力机制方法对序列特征的处理，这篇主要介绍一下基本的基于卷积神经网络方法对序列特征的处理，也就是TextCNN方法。序列特征的介绍，背景以及应用可以参考上一篇的详细介绍，这里简单回顾一下定义，用户在使用APP或网站的时候，用户会产生一些针对物品的行为，比如点击感兴趣的物品，收藏或购买物品等，而这些行为往往代表着用户对这些物品是感兴趣的，而将这些交互过的物品放在时间轴来看，就形成了用户感兴趣的物品序列，我们要处理的数据对象类似如图 1 所示具有时序关系的序列特征，这里拿用户感兴趣的物品序列为例作为处理对象。
搞规划的对下面的这种指标框应该都不陌生，那么如何将下图中指标框的信息赋给它对应的面呢？
新智元报道 编辑：张乾 【新智元导读】四川大学华西医院与依图医疗合作研发国内首个肺癌临床科研智能病种库和全球首个肺癌多学科智能诊断系统，让人工智能走向临床科室，也给AI医疗创造了更多想象空间。
在大多数常规数据文件中，pdf文件因其特殊的性质导致对其信息进行智能解析、提取、甚至批量化处理造成一定的困难，本期推文就教你如何使用Python第三方库pdfplumber (https://github.com/jsvine/pdfplumber) 对pdf文件进行解析及提取。
题目： Graph Neural News Recommendation with Long-term and Short-term Interest Modeling
随着公司产品UiBot的影响力在国内外不断增强，与合作伙伴签订的合同也变得越来越多，故此导致业务人员对合同关键信息的提取工作，变得日益繁重。
边界信息是各种中文自然语言处理任务的关键，如分词、词性标注和命名实体识别。之前的研究往往使用高质量的外部词典提供显式的边界信息。然而为保证词典的质量，往往需要大量的人力。为此，在本文使用无监督的统计边界信息，并提出一种将信息直接编码到预训练语言模型中的架构，从而产生边界感知BERT(BABERT)，并将BABERT应用于中文序列标注任务的特征归纳。在十个中文序列标记基准上的实验结果表明，BABERT在所有数据集上都具有较好的结果。
regionmask是Python里专门用来做地理空间掩膜的一个库 在选择掩膜区域的时候，regionmask大概可以分以下几种方法：
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