可以将文本分成指定长度的块吗？
是的，可以将文本分成指定长度的块。这种操作通常被称为文本分块或文本分段。文本分块是一种将长文本划分为较小块的技术，以便更好地处理和管理文本数据。
文本分块的主要目的是提高文本处理的效率和准确性。通过将文本分成块，可以更方便地进行各种文本处理任务，如搜索、索引、分析和挖掘。此外，文本分块还可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。
在云计算领域，腾讯云提供了一系列适用于文本分块的产品和服务。其中，腾讯云的自然语言处理（NLP）服务可以帮助用户实现文本分块的功能。用户可以使用腾讯云的NLP API，通过调用接口将文本分成指定长度的块。
腾讯云自然语言处理（NLP）服务是一项基于人工智能技术的语言处理服务，提供了丰富的自然语言处理功能，包括分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本分类、情感分析等。用户可以通过使用腾讯云的NLP服务，轻松实现文本分块的需求。
更多关于腾讯云自然语言处理（NLP）服务的信息，您可以访问以下链接：
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从文本中提取产品实体
java、named-entity-recognition
我试图使用一个名为的实体识别器从给定的文本中提取产品名称。
呃，
输入文字：“Google使google适合”
预期产出：Google (产品)
是否已经有任何工具可用于此？(我测试了与提取产品名称无关的炼金术API )
如果没有这样的工具，我如何建立自己的培训模型来实现这一点？
浏览 1提问于2014-11-16得票数 3
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对象存储文件详情是否能提供MD5值？
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当上传较大文件，需要一个参考值以方便地确认上传是否成功
标题：控制台概述 - 对象存储 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/436/11365
浏览 950提问于2018-02-04
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文本中单词分类的可用选项？
text-processing、natural-language-processing
我正在研究如何在文本中对单词进行分类，我想知道有哪些选择，哪些最适合这项工作。我最感兴趣的是关键字，这些关键字通常是名词。
到目前为止，我知道我可以使用Bayes分类器、黑名单或白名单。然而，到目前为止，我还没有得到这些方面的好运气。
我从一个白名单开始，使用字网和莫比提供的单词来尝试识别每个名词。然而，许多词被忽略了，因为数据库中不存在，或者不是名词。
接下来，我试着建立一个黑名单来匹配所有的东西，除了已知的停止词，动词等等。然而，要建立一个足够大的清单来处理已知的20万个英语单词(更不用说其他语言)，需要花费很长的时间。此外，将这么多单词保存在内存中进行比较对于商品硬件的性能来说是不切实际
浏览 0提问于2012-02-13得票数 3
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我可以使用什么工具对调查意见进行编码
nlp、microsoft-cognitive、survey
我想编码从网站中提取的大量调查回复，我想使用(自然语言处理)NLP进行文本分类和情感分析的工具。我回顾了Microsoft Cognitive，虽然它在语义领域似乎是不错的产品，但我不确定它在文本分类方面有多好。有没有什么免费的工具，我可以集成到网站上，并自动进行编码？
谢谢
浏览 10提问于2019-11-05得票数 0
8回答
腾讯智能云为开发者带来哪些便利？
腾讯云、服务、开发、开发者、腾讯
腾讯云在云+未来峰会上推出了智能云。使得普通开发者能够快速上手进行开发。能够有效节省自身开发成本，我想知道究竟带来了哪些便利？有哪些服务极大提升了开发效率和用户体验？
浏览 870提问于2018-05-24
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NLP注解器的主要类型是什么？
nlp、text-mining
我对文本挖掘的世界很陌生，并且一直在阅读像UIMA网站这样的地方的注释器。我遇到了许多新的术语，比如命名实体识别，记号器，狐猴，地名录等等。这些都来自外行人背景，所以有人能告诉我或者链接到资源来解释注解器的主要类别以及它们做什么吗？
浏览 0提问于2014-06-25得票数 7
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如何在nlp中进行特征提取
python、machine-learning、nlp、nltk、naivebayes
我正在构建一个多类文本分类器，它有一个作业门户的数据集。数据集由映射到实际名称的组织名称组成(见下文)。我想做一个毫升模型，可以预测实际的组织名称。
我的数据集如下所示：
Flipkart.com flipkart
FlipKart pvt有限公司
flipkart.com flipkart
我的问题是：
A.)我能提取什么样的特征？
B.)我的特征提取器也应该使用训练集的标签吗？
C.)我的特性应该是什么样的，因为它们应该是be分类器的切分。什么是价值的关键？
我是NLP新手，任何帮助都将不胜感激。
浏览 2提问于2018-02-08得票数 0
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微信小程序人脸与身份证照片对比登录,后端做什么？
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标题：人脸识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
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浏览 2447提问于2018-01-24
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用于情感分析的N个grams
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我正在对来自不同零售商的产品评论进行情感分析。我想知道是否有一种API使用n g进行情绪分析来将评论分类为正面或负面。我有一个充满评论的CSV文件，我想在python中运行它，因此我想要一个API或包，而不是一个工具。任何朝向这一点的方向都会很好。
谢谢
浏览 7提问于2018-02-24得票数 0
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天文文本处理(NLP)从何处开始
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我是Devnagaric NLP的新手，有没有任何小组或资源可以帮助我开始使用Devnagaric语言(主要是尼泊尔语或类似的印地语)的NLP。我希望能够为天成字开发字体，也可以做一些字体处理应用程序。如果任何人(在这个领域工作)，可以给我一些建议，然后将非常感谢。提前感谢
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web播放器什么时候支持字幕文件？
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你好我是web视频点播用户，我的视频内容几乎都是英文的，针对中文用户希望能够增加类似于dvd那样的使用外挂字幕文件的支持。据我了解，H5的video标签是支持字幕的，那么我时使用腾讯的点播播放器播放视频怎样才能加载字幕文件呢？希望能够得到解决，谢谢！
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掌握NLP:阅读列表
nlp、reference-request、books
我在网上搜索过，有数百条关于该读什么的建议。随着时间的推移，新的更高质量的技术被发布，所以我想知道2018年什么是相关的？
我的背景是4年的BSc在数学和统计(顶级大学)+1年的作用在数据科学(建立预测模型，无NLP)。
如有可能，请将其分为章节/阅读部分。
背景(历史，例如哲学)
理论(数学)
实用(使用Tensorflow和其他NLP库来构建算法)
我有几个我想做的附带项目：
建立一个回答多项选择题的算法
例如，给出一个问题：
哪种不是水果? 1)苹果2)黄瓜
我希望NLP理解否定，并发现问题的主题是水果。那我可能会加入谷歌搜索API之类的东西。
将“关键字”搜索的列表分类为类别。
让我们
浏览 0提问于2018-08-04得票数 7
1回答
解析文档以获得主观情感
nlp、sentiment-analysis、kaggle
我正在做一个关于机器阅读理解的项目。
我想要一台机器来阅读一篇文章，并给我基于一个提供的标记的情感。
例如，考虑到投入：“杰克逊高地应该看到房地产的增长，而其他地区的经纪公司应该看到一个急剧下降”。给定标记：“杰克逊高地”应该返回一个表示积极情绪的分数:例如，.72给出了标记：“布鲁克林”应该返回一个得分，表示负面情绪: e.g -.72
我试着用几种不同的方法解决这个问题。我一直在跟踪一个情感分析教程。我已经链接到相应的jupyter笔记本了。
问题是，这种“情绪分析”实际上并没有做太多的多方面的原因。
情感分析删除了诸如“过去”和“过去”这样的停止词。因此，“我将购买谷歌股票”和“我不会
浏览 0提问于2021-02-02得票数 0
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BOW(词袋)和TextBlob的区别
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我是那个领域的新手。最近在twitter数据上做了一个情绪分析。并且遇到了两种方法:1)用于处理文本数据的TextBlob- python库2) BOW (词袋) 它们之间的区别是什么？这两种方法是不同的，还是有相似之处？
浏览 15提问于2020-03-25得票数 0
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在网络欺凌中使用词汇、语言、语义或句法方法的主要概念是什么？
machine-learning、nlp、data-mining、dataset、training
我真的需要一些解释，我正在开发一个NLP网络欺凌检测工具，我将使用Django框架部署到网络上，然而，由于某些想法，有人能向me...What解释使用词法、语言、语义或句法方法在网络欺凌中的主要概念，以及如何在网络欺凌中应用，或者步骤是什么，或者为什么人们说我从语言角度构建了这个网络欺凌系统，我知道POS是将单词分组并寻找依赖的方式，我的词性标注概念是语义的同义词，因为词性标注是一个过程，把词根和表示词联系在一个可以理解的上下文中，如果错了，纠正我的错误。
我读了一篇文章，其中一篇论文使用预测分析方法和特征提取技术，朴素贝叶斯进行分类和训练模型，在讨论中，他们还谈到了其他团队如何使用语义方法来
浏览 0提问于2020-01-22得票数 0
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在gcloud中的机器学习中查找主题
artificial-intelligence、gcloud、topic-modeling
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这是我需要的，我有大约20,000个段落(3或4行)我需要找到最匹配的段落根据用户的问题。用户提出任何问题或键入任何句子，我需要找到与此用户句子最相似的段落，我如何做到这一点。我需要什么服务来实现这一点我想使用谷歌云平台。这在gcloud中是可能的吗?如果是，那么如何实现。
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我的代码删除了文本中的所有标点符号，但是我们是否需要很少的标点符号来进行情感分析呢？
python、nlp、nltk、sentiment-analysis
def remove_punctuation(review):
lst = []
for text in review:
if text not in string.punctuation:
lst.append(text)
return "".join(lst)
df.Review = df.Review.apply(lambda x: remove_punctuation(x))
我正在做亚马逊产品评论的情感分析。我正在对评论的文本进行预处理，并使用上述功能删除标点符号。它把它们全部删除了，但我的问题是，我们是
浏览 3提问于2020-07-02得票数 1
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情感分析的迁移学习？
word-embeddings、sentiment-analysis、nlp
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比方说，任务是对产品评论(未标注的数据集)进行情感分析--将正面、负面或神经分类。由于数据没有标签，所以可以在类似的标记数据集(例如电影评论或产品评论)上对模型进行培训(可能使用logistic回归或NN)，并在原始的未标记数据集上进行测试。
像这样的东西有用吗？因为在未标注的数据集中出现的产品名称的单词将不是模型在培训期间暴露的单词，在测试期间这些单词可能会抛出模型吗？
浏览 0提问于2018-06-07得票数 2
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4回答
自然语言处理
programming-languages
问题可能是(大约100%)主观的，但我需要建议。什么是自然语言处理的最佳语言？我知道Java和C++，但是有没有更简单的方法呢？更具体地说，我需要处理来自许多网站的文本并获取信息。
浏览 6提问于2010-11-07得票数 19
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