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本文介绍由华东理工大学药学院上海市新药设计重点实验室/华东师范大学人工智能新药创智中心李洪林/张凯团队在Briefings in Bioinformatics上发表题为“Multi-Modal Chemical Information Reconstruction from Images and Texts for Exploring the Near-Drug Space”的文章。本文提出一种多模态化学信息重建系统CIRS,通过从化学专利的文本和图像中提取化学实体重建化学信息,以促进近药空间的探索和构建。
随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别的语音搜索。
腾讯云自然语言处理(Natural Language Process,NLP)深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术,依托千亿级中文语料累积,提供16项智能文本处理能力,包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。可广泛应用于用户评论情感分析、资讯热点挖掘、电话投诉分析等场景,满足各行各业的文本智能需求。
《2018人工智能产业创新评估白皮书》由中国人工智能学会、国家工信安全中心、华夏幸福产业研究院、思保环球合作,历时半年完成。
大数据文摘作品 作者:龙牧雪 今天的头条文章是Nature关于“论文零引用”的研究。2017年,各路AI会议颇多、论文频出,有哪些论文值得关注?它们给这个世界带来了什么样的影响?我们希望这个小栏目的存在,能让论文重新“发声”,得到更多关注。 如果你也有印象深刻的论文,本栏目欢迎你带着对论文的解读投稿,也希望更多论文作者主动联系我们。联系邮箱:zz@bigdatadigest.cn 今年8月,纽约大学教授、Facebook人工智能实验室主任Yann LeCun及其博士生Xiang Zhang在Arxiv上发表
R语言在提取字符串上有着强大的能力,其中字符串可以看做为文本信息。今天需要跟大家介绍一款更为通用、更加底层的文本信息提取工具——正则表达式。
上周,月之暗面(Moonshot AI)公司宣布旗下对话式 AI 助理产品 Kimi 应用现已支持 200 万字无损上下文输入。去年 10 月发布时,Kimi 仅支持 20 万字的无损上下文输入长度。而在此前,GPT-4Turbo-128k 公布的数字约 10 万汉字,百川智能发布的 Baichuan2-192K 能够处理约 35 万个汉字。
人工智能、机器学习和深度学习的发展改变了我们的生活。尽管有时人们还没有意识到,但实际上早已融入日常生活中:人工智能优化谷歌的搜索结果、亚马逊推荐的“猜你喜欢”,人工智能在零售和电商领域的影响不断扩大。 零售业如何结合人工智能提升行业收益?“猜你喜欢”之外人工智能技术还有哪些无限潜能? 1月23日,达观数据创始人陈运文博士受邀出席中国电商委举办的第六届中国电商年会,现场和电商行业领军者们分享了智能文本处理技术在电商行业的应用及未来。以下为演讲内容精华。 NO.1 电商行业数据分析难点 电商行业做数据应用时
时间飞逝,7天的国庆小长假还没有玩儿够呢,就已经结束了!假期如龙卷风般走得飞快,但我还是不愿意相信这居然是真的!我爱我的祖国,我愿意天天给亲爱的祖国过生日!
python标准库内置了大量的函数和类,是python解释器里的核心功能之一。该标准库在python安装时候就已经存在。
【导读】FastText是Facebook人工智能研究实验室(FAIR)开源的一个文本处理库,他是一个专门用于文本分类和外文本表示的库,致力于提高文本表示和分类的效率。本文是Kirti Bakshi与
这里就是{1..25}语法,是shell的扩展,shell扩展有以下几种,并按以下顺序处理,当然如果没找到匹配的扩展格式,那就不处理:
Python正渐渐成为很多人工作中的第一辅助脚本语言,在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的。今天在这里汇总整理一套Python关于网页爬虫,文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘的兵器谱。 一、Python网页爬虫工具集 一个真实的项目,一定是从获取数据开始的。无论文本处理,机器学习和数据挖掘,都需要数据,除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外,常常需要大家自己动手爬数据,这个时候,爬虫就显得格外重要了,幸好,P
在当今数字化时代,文本数据处理已经成为各行业中不可或缺的一环。无论是社交媒体上的评论、新闻报道还是科学研究中的论文,文本数据无处不在。Python作为一门强大的编程语言,在文本处理领域有着广泛的应用。本文将深入探讨Python中文本处理的基础知识,并通过实际代码演示,带领读者从理论到实践,掌握文本处理的核心技能。
文件流是C#中用于进行文件读写操作的重要概念,它提供了一种逐字节或逐块访问文件内容的机制。文本处理则是指在读取和写入文件时,对文本数据进行解析、操作和转换的过程。在本文中,我们将深入探讨文件流的概念、种类以及使用方法,并介绍在文本处理过程中常见的操作和技巧。
本文转自文智官方公众帐号 大数据时代,每天都在产生海量的数据,很大一部分数据以自然语言形式的文本存在。那要怎么理解这些自然语言,抽取其中的语义,使得机器“听得懂”,从而使检索、推荐、人机交互等应用更加智能变得尤为关键。 在11月1-2日的“第三届全国社会媒体处理大会”,TEG内搜团队、WXG模式识别团队展示了腾讯的“中文语义开放平台-文智”、“搜索通用平台-云搜”、“微信语义理解与智能客服”等技术与开放平台,获得了业界、学界的极大关注,与会者对腾讯通过开放的平台积极推动产业科研给予了肯定。TEG
文智中文语义开放平台。 腾讯搜索技术团队为需要做大数据挖掘和文本处理的研究者们提供有效的工具平台——文智中文语义开放平台。该平台能够满足研究者自然语言处理、文本处理、转码、抽取、全网数据抓取等中文语义有效分析的需求,为研究者提供大数据语义分析的一站式解决方案。研究者能够基于文智平台的OpenAPI实现搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用,也能够通过合作定制特色的语义分析解决方案。平台框架如下: 为什么使用文智中文语义开放平台? 1.坚实的积累:十年专注的技术研究,60多个腾讯产品的成功应用经验、千级亿互
开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的。如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了“Python机器学习库”,不过总感觉缺少点什么。最近流行一个词,全栈工程师(full st
开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的。如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了“Python机器学习库”,不过总感觉缺少点什么。最近流行一个词,全栈工程师(full stack engineer),作为一个苦逼的程序媛,天然的要把自己打造成一个full stack engineer,而这个过程中,这些Python工具包给自己提供了足够的火力,所以想起了这个系列。当然,这也仅仅是抛砖引玉,希望大家能提供更多的线索,来汇总整理一套Python网页爬虫,文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘的兵器谱。
在平时的测试过程中,经常会遇到各种文本处理的问题,于是把遇到的常用的文本处理命令和方法进行了总结和整理。
具备自然语言处理(NLP)能力是企业日趋紧迫的一个需求,例如电商网站需从用户评论中分析出产品偏好,金融企业需对产品进行舆论分析等。企业如果自研NLP相关能力,不仅需要投入专业的技术人员、收集或购买大量的语料,还必须经历漫长的技术周期,最终效果往往还达不到预期。
一个真实的项目,一定是从获取数据开始的。无论文本处理,机器学习和数据挖掘,都需要数据,除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外,常常需要大家自己动手爬数据,这个时候,爬虫就显得格外重要了,幸好,Python提供了一批很不错的网页爬虫工具框架,既能爬取数据,也能获取和清洗数据,也就从这里开始了:
开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的。如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了“Python机器学习库”,不过总感觉缺少点什么。最近流行一个词,全栈工程师(full sta
当我们在使用Kubernetes时,常常需要通过kubectl命令行工具来管理资源。有时我们也想将某个资源的配置导出为YAML文件,这样做有助于版本控制和资源的迁移。然而,默认情况下,使用kubectl get命令导出资源配置会包含一些元数据字段:
Linux 三剑客一直以来都是备受赞誉的工具集合。它们分别是:grep、sed 和awk。这三个工具,常常被形容为Linux系统中的"魔杖",因为它们提供了无与伦比的文本处理和分析能力,是每个程序员的得力助手。本文将深入探讨这三个强大的工具,展示它们如何在Linux世界中施展魔法般的力量。
这次见面,我问他前段时间在忙什么,需要这么频繁加班。原来,因为国家的净网行动,他工作的线上文学网站要求他们编辑部几乎时时待命,不仅要加大作者每天上传稿件的审核力度,而且在保证审核质量的前提下,要求做到今日稿件、今日审核、今日发布。
这个五一假期,你用上数字人民币红包了吗?还在试点中的数字人民币已然强势来袭,不但落地北京、上海、深圳、成都、长沙、海南等十几个城市,除了线下支付,还对接了美团、京东、滴滴和 B 站等十几个第三方平台。
导读:近年来,随着NLP技术的日益成熟,开源实现的分词工具越来越多,如Ansj、盘古分词等。在本文中,我们选取了Jieba进行介绍和案例展示,主要基于以下考虑:
在本篇博客中,我将分享关于如何在编程过程中借助 ChatGPT 提升编程效率和问题解决能力。通过一系列详细的实际案例,我将向您展示如何向 ChatGPT 提问,以及 ChatGPT 是如何给出有针对性的解答的。
来源:Analytics Vidhya 智能观 编译 【智能观】本文是国外知名技术网站Analytics Vidhya总结的11篇深度学习领域最佳文章,如果你还没有看过,可以找来读一读;如果你还不熟悉深度学习,这些资料将成为一份不错的资源。为了方便不同水平的人,本文还设置了文章的层次和文章中使用的工具。 1.用Python和R理解和编码神经网络 📷 使用工具:Python(numpy),R 级别:中级 神经网络被认为是黑匣子,一般人都无法了解它的工作方式。读过这篇文章后,你将彻底改变这样的观点。 本文从感知
AWK是Linux上卓越的文本处理工具,它具有非常简单的语法结构,拥有强大的文本处理能力。AWK 是一种解释执行的编程语言,AWK 的名称是由它们设计者的名字缩写而来 —— Afred Aho, Peter Weinberger 与 Brian Kernighan。
BBEdit for Mac是Macos上一款好用的HTML文本编辑器,专门针对Web作者和软件开发人员的需求而制作,为编辑,搜索和处理文本提供了丰富的高级能功能,具有强大的智能搜索、代码折叠、FTP上传等功能,是程序开发不可缺少的代码编辑器。
正则表达式(Regular Expression),通常简称为“正则”或“Regex”,是一种用于描述字符串模式的表达式。它是由字符和运算符组成的文本模式,用于匹配、查找或替换文本中的字符序列。
1、创建一个文件,方便后续操作,用last命令调出登陆信息,把最后5次的信息重定向存储到file.txt
SnowNLP是一个Python库,用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法,具有简单易用的接口和丰富的功能。
曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python。这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的。其实如果仔细留意微博,你会发现很多这方面的分享
在人工智能的辞典中,每一页都充满了创新和超越。一个新的名字在AI界引发了轰动——Claude 3,被誉为超越GPT-4的全新里程碑。
能够统一地理解语音和文本,是人类能够形成通用语言能力的重要原因。那么,人工智能是否也能如此?最近,来自字节跳动和UIUC的研究人员借鉴这一思路,设计了一个跨模态的翻译模型——Chimera(奇美拉)。它不仅在一项标杆性语音翻译任务中获得高分,其可视化结果也证实了这一机制能更好地理解人类语言。
Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
腾讯轻联可以零代码连接多个应用,在实际使用中,比如我们获取城市的未来的7天天气预告数据、查询符合某个条件的表格数据等情况,我们可能在应用A中获取到的结果可能会是多条结果。
自然语言处理的目的是让机器试图理解和处理人类的文字。通常来说,人的语言是冗余的,含有歧义的,而机器是准确的,无歧义的,要让机器理解,这之间存在一个转换的问题。 通常做法的逻辑思路是,文本处理-->特征提取-->建立模型 文本处理是为了让数据干净,便于输入数学模型做处理。 文本处理的常见流程: 文本获取:下载数据集;通过爬虫程序从网上收集;通过SQL语句从数据库读取等等; 文本提取:从多种数据来源提取文本(如从网页、txt、pdf文件、OCR纸张的复印件、甚至语音识别),如用正则表达式提取文本,网页则用CS
AI(Artificial Intelligence)就是人工智能,它是研究人的智能的,并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。
周末时看到这篇不错的文章,其中介绍了诸多python第三方库和工具,与大家分享下,也算是门可罗雀的本号第一次转载文章。后续看到精彩的文章也会继续分享。
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。
这个系列会针对NLP比赛,经典问题的解决方案进行梳理并给出代码复现~也算是找个理由把代码从TF搬运到torch。Chapter1是CCF BDC2019的赛题:金融信息负面及主体判定,属于实体关联的情感分类任务,相关代码实现以及Top方案梳理详见ClassisSolution/fin_new_entity。数据lookalike如下
在Python中,我们可以使用丰富的文本处理和字符串函数来轻松操纵文本数据。下面介绍一些常用的方法和函数,以及它们的用法和示例。
📷 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
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