当涉及到自然语言处理（NLP），数据处理是整个NLP工作流程中的关键环节之一。数据处理涉及到从不同的来源获取、清理和准备文本数据，以便用于训练和评估NLP模型。本文将深入探讨NLP数据处理的重要性、数据预处理步骤、常见的文本清理技巧以及如何利用Python工具来进行数据处理，以及一些高级的NLP数据处理技术。
文本清理，也称为文本预处理或文本数据清理，正在准备原始文本数据并将其转换为更干净、更结构化的格式，以用于分析、建模或其他自然语言处理 (NLP) 任务。它涉及各种技术和程序，从文本文档中去除噪声、不一致和不相关信息，使数据更适合文本分析、情感分析、文本分类和机器学习等下游任务。
https://github.com/kavgan/nlp-text-mining-working-examples/tree/master/text-pre-processing
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在本文中，我将对分类任务应用两种不同的方法。我将首先应用一个经典的机器学习分类算法-梯度增强分类器。
在这篇文章中，我将介绍情感分析的主题和怎样实现一个可以识别和分类Netflix评论中人的感情的深度学习模型。
在进行字符串处理和文本分析时，有时我们需要从字符串列表中删除特殊字符。特殊字符可能是空格、标点符号、换行符等，在某些情况下它们可能干扰我们的文本处理或分析任务。Python 提供了多种方法来删除字符串列表中的特殊字符。本文将详细介绍在 Python 中删除字符串列表中特殊字符的几种常用方法，并提供示例代码帮助你理解和应用这些方法。
昨天是一年一度的“女神节”，Mr.Tech首先给各位程序媛和小姐姐补上节日祝福哦~
作者 | Dipanjan (DJ) Sarkar 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】在研究和处理自然语言处理的很多问题时，除了关注各种各样基础的数据，高级的深度学习模型、算法外，其实中间还涉及了很多处理技术，比如：词干提取、词形还原、句法分析、语义分析等，虽然不同的语言特征不同，但是这其中大部分步骤都是存在于大多数NLP领域任务中的。今天特别为大家准备了一篇包含NLP重要技术概念学习和实践的文章，希望无论是基础数据、技术理论还是代码实践大家都可
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。文本分析是NLP的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取有用信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的文本分析。
李元上，携程机票研发部高级数据分析师，擅长结合业务经验设计模型方案。目前负责携程值机选座算法设计、机票客服会话机器人的模型开发工作，关注新技术在项目中的应用价值。
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。
在编程和数据处理中，首字母缩略词是句子的缩写版本。Python 是一种有效的语言，用于构造首字母缩略词、简化任务和简单地传达更大的句子。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。
与所有其他零售公司一样，亚马逊努力解决客户评论中存在的欺诈和质量差的问题，并开发系统来识别公正和可靠的信息，以获得更好的客户体验。该分析试图将自然语言处理、情感分析和主题建模领域的现有工作应用到从 Amazon 检索的数据中。
“ 前面的文章里爬取了豆瓣上女神王祖贤的海报和对应的评论（传送门），今天来把坑填上，处理MongoDB数据，生成词云”
研究表明，机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止，此类攻击主要针对视觉模型，利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击，但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本，这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型，而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。使用人眼无法察觉的特定于编码的扰动来操纵从神经机器翻译管道到网络搜索引擎的各种自然语言处理 (NLP) 系统的输出。通过一次难以察觉的编码注入——不可见字符（invisible character）、同形文字（homoglyph）、重新排序（reordering）或删除（deletion）——攻击者可以显着降低易受攻击模型的性能，通过三次注入后，大多数模型可以在功能上被破坏。除了 Facebook 和 IBM 发布的开源模型之外，本文攻击还针对当前部署的商业系统，包括 Microsoft 和 Google的系统。这一系列新颖的攻击对许多语言处理系统构成了重大威胁：攻击者可以有针对性地影响系统，而无需对底层模型进行任何假设。结论是，基于文本的 NLP 系统需要仔细的输入清理，就像传统应用程序一样，鉴于此类系统现在正在快速大规模部署，因此需要架构师和操作者的关注。
文本预处理是指在进行自然语言处理（NLP）任务之前，对原始文本数据进行清洗、转换和标准化的过程。由于现实中的文本数据通常存在噪音、多样性和复杂性，直接使用原始文本数据进行分析和建模可能会导致结果不准确或不稳定。因此，文本预处理是NLP中非常重要的一步，它有助于提高文本数据的质量，减少数据中的干扰因素，并为后续的文本分析和挖掘任务提供更好的基础。
在自然语言处理（NLP）领域中，IMDB影评数据集是一个非常流行的数据集，它包含了来自IMDB网站的电影影评，其中包括了正面评价和负面评价。本文将介绍如何使用Python和一些常用的NLP工具库来进行IMDB影评数据集的入门：
文章摘要是一个简短的段落，其中包含要点，并以文章本身使用的词语来表达。通常，我们仅提取那些我们认为最重要的要素/句子，这些要素/句子通常传达主要思想或必要的支撑点。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
论文标题：How to Fine-Tune BERT for Text Classification? 中文标题：如何微调 BERT 进行文本分类？ 论文作者：复旦大学邱锡鹏老师课题组 实验代码
常常在想，自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情？到目前为止，我所接触到的NLP其实都是在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样，因而不同的任务难度、处理方式存在差异。
我们在有关词干的文章中讨论了文本归一化。但是，词干并不是文本归一化中最重要（甚至使用）的任务。我们还进行了其他一些归一化技术的研究，例如Tokenization，Sentencizing和Lemmatization。但是，还有其他一些用于执行此重要预处理步骤的小方法，将在本文中进行讨论。
本篇主要介绍自然语言处理（NLP）中的线性代数与计算机视觉（CV）中的线性代数。涵盖主成分分析（PCA）与奇异值分解（SVD）背后的线性代数知识。相信这也是各位数据科学爱好者常用的各项技术，希望可以帮大家理清思路和对这些算法有更进一步的认识。
🙊今天我们来学习python的正则表达式的部分，先说下为什么要学习这一部分呢，当然是因为正则表达式处理文本类型的数据实在是太方便了。为以后进入nlp领域打打基础！ 先给大家推荐一个网站: 用于正则表达式验证. 大致就长这个样子。 📷 这里写目录标题 1.基础知识 2.贪婪模式和非贪婪模式 3.反斜杠的用途 4.中括号的用法 5.匹配启始和结束位置 6.括号的用法—组选择 7.正则表达式切割字符 总结 1.基础知识 普通字符：普通字符的含义就是字节匹配他们。 特殊字符：它们出现在正则表
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。 一、项目背景 通用搜索引擎，细分模块包括网页搜索、图片搜索、视频搜索、新闻搜索
【磐创AI导读】：本篇为机器学习与数据科学背后的线性代数知识系列的第二篇，查看上篇：线性代数在数据科学中的十个强大应用（一）。本篇主要介绍自然语言处理（NLP）中的线性代数与计算机视觉（CV）中的线性代数。涵盖主成分分析（PCA）与奇异值分解（SVD）背后的线性代数知识。相信这也是各位数据科学爱好者常用的各项技术，希望可以帮大家理清思路和对这些算法有更进一步的认识。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
多标签分类：使用BERT模型对文本数据进行多标签分类，并借助决策树算法对分类结果进行进一步处理。 关系抽取：根据类别之间的关系，对文本数据进行关系抽取。
在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此，在本文中，我们将采用动手实践的方法，探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的，现在都还在用的策略，用来对非结构化的文本数据提取特征。
在机器学习中，训练数据集的质量在很大程度上决定了模型的有效性。我们往往没有足够的多样化数据，这影响了模型的准确性。这时数据增强技术就派上了用场。
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之前发布的文章因为在编辑后代码部分在手机上看不清已被及时删除，本文重新编辑好之后再发布一次，带来不便请谅解！ 專 欄 ❈ ZZR，Python中文社区专栏作者，OpenStack工程师，曾经的NLP研究者。主要兴趣方向：OpenStack、Python爬虫、Python数据分析。 Blog：http://skydream.me/ CSDN：http://blog.csdn.net/titan0427/article/details/50365480 ❈ fanout exchange 在上一篇中，tas
文本数据通常是由表示单词、句子，或者段落的文本流组成。由于文本数据非结构化（并不是整齐的格式化的数据表格）的特征和充满噪声的本质，很难直接将机器学习方法应用在原始文本数据中。在本文中，我们将通过实践的方法，探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略，提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。 研究动机 想要构建性能优良的机器学习模型，特征工程必不可少。有时候，可能只需要一个优秀的特征，你就能赢得 Kaggle 挑战赛的胜利！对于非结构化的文本数据来说，特征工程更加重要，因为我们需要将文
1.1 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型简介
在前面的章节中，所有的Jenkins项目都是在Jenkins master的executor上执行的。如果Jenkins master上只有两个executor，那么只有两个项目能同时执行，其他项目都必须要排队。
当涉及到自然语言处理（NLP）中的文本分类与情感分析时，我们进入了一个广泛应用的领域。这种技术不仅有助于组织和分类大量文本数据，还能够自动判断文本中所表达的情感和情感极性。在这篇博客中，我们将深入探讨文本分类与情感分析的定义、重要性、应用领域、技术挑战以及如何使用NLP来实现这些任务。
机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁。环顾周围的生活，我们随时可以享受到 NLP 技术带来的便利，语音识别、机器翻译、问答系统等等。
当涉及到自然语言处理（NLP）中的信息检索与文本挖掘时，我们进入了一个旨在从大量文本数据中发现有价值信息的领域。信息检索涉及从文本数据中检索相关信息，而文本挖掘则旨在自动发现文本中的模式、趋势和知识。
DNS域名系统是互联网关键的基础设施之一，它是一个将域名与IP地址互相映射的全球分布数据库。对于恶意DNS的过滤、检测恶意网站域名、僵尸网络和网络隐秘通道发现是安全防护设备中必不可少的一种手段。
本次文章将主要介绍fastText模型，首先会从模型的简介开始，然后进行模型原理分析，最后与Wordvec（跳字模型（Skip-Gram）、连续词袋模型（CWOB））做对比。
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法，如果需要更加深入去做数据分析，那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理（NLP）的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点，学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
本文研讨将字符串转换为数字的两个pandas内置方法，以及当这两种方法单独不起作用时，如何处理一些特殊情况。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）来自谷歌人工智能语言研究人员发表的论文
Attention机制是最近深度学习的一个趋势。在一次采访中，OpenAI的研究总监Ilya Sutskever说Attention机制是最令人兴奋的进步之一，而且已经广为使用。听起来激动人心吧。但attention机制究竟是什么呢？ 神经网络里的Attention机制是（非常）松散地基于人类的视觉注意机制。人类的视觉注意机制已经被充分地研究过了，而且提出了多个不同的模型，所有的模型归根结底都是按照“高分辨率”聚焦在图片的某个特定区域并以“低分辨率”感知图像的周边区域的模式，然后不断地调整聚焦点。 Atte
简介 实现任何程度或者级别的人工智能所必需的最大突破之一就是拥有可以处理文本数据的机器。值得庆幸的是，全世界文本数据的数量在最近几年已经实现指数级增长。这也迫切需要人们从文本数据中挖掘新知识、新观点。
评论文本挖掘（Review Text Mining）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于从在线评论、社交媒体帖子和其他文本数据中提取有用信息。这种技术可以帮助企业和研究人员了解消费者对产品、服务和品牌的看法，从而为市场营销策略、产品开发和客户服务提供有价值的见解。
文档信息抽取技术是一种将非结构化文本转化为结构化信息的技术。这种技术可以从各类文档中自动提取出如实体、关系和其他重要信息，并将它们转化为方便计算机进一步处理和分析的格式。
你有没有去过那种运营良好的图书馆？我总是对图书馆馆员通过书名、内容或其他主题保持一切井井有条的方式印象深刻。但是如果你给他们数千本书，要求他们根据书的种类整理出来，他们很难在一天内完成这项任务，更不用说一小时！
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