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，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
周杰伦三词作曲，曹植七步成诗。近年来，约束文本生成任务（在特定前提条件下生成自然语言输出）引起越来越多人的兴趣。
本文展示了一个端到端的实例，说明如何构建一个可以语义化搜索对象的系统。项目作者是 Hamel Husain （https://www.linkedin.com/in/hamelhusain/） 和 Ho-Hsiang Wu 。
无论你是成熟的公司，还是想要推出一个新服务，都可以利用文本数据来验证、改进和扩展产品的功能。科学的从文本数据中提取语义并学习是自然语言处理(NLP)研究的一个课题。 NLP每天都会产生新的令人兴奋的结
中秋节，又称祭月节、月光诞、月夕、秋节、仲秋节、拜月节、月娘节、月亮节、团圆节等，是中国民间的传统节日。
在合法网站植入暗链推广非法商品/服务（如毒品、色情、赌博等）是很常见的，黑帽 SEO 是其中一个主要的途径。搜索引擎为此付出了巨大的努力，Google 每年针对黑帽 SEO 会更新排名算法超过 500 次。
TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指词频-逆文档频率，它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF，我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。
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。
假设在单元格中有一些文本（句子/短语/关键字，等），你想要提取其中的第n个单词，然而Excel并没有SPLIT函数，那就需要编写复杂的数组公式或者使用辅助列或者使用VBA。
在阅读之前，请一定要查看第 1 部分和第 2 部分！
大数据文摘作品 编译：小饭盆、周佳玉、笪洁琼、钱天培 豆瓣水军检测、《权游》续写、越来越神的谷歌翻译...... 最近自然语言处理（NLP）的各路应用可是被玩得风生水起。 这些NLP应用看起来炫酷到没道理，但其实背后的原理并不难理解。 今天，文摘菌就来扒一扒最常用的自然语言处理技巧和模型，手把手教你做一个简单神奇的小应用。 不吹不黑，90%的NLP问题都能用类似方法解决。 今天这个教程从数据处理的三大阶段教你自然语言处理： 收集，准备、检查数据 建立简单的模型（包括深度学习模型） 解释、理解你的模型 整篇
Python是一门神奇的语言。事实上，它是世界上发展最快的编程语言之一。它已经一次又一次地证明了它在跨行业的开发人员职位和数据科学职位上的实用性。Python的整个生态系统及其库使其成为全世界用户(初学者和高级用户)的最佳选择。它的成功和流行的原因之一是它的健壮库集的存在，这些库使它能够做到非常动态和快速。
这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的多个核心任务与图结构的强大表示能力结合起来，从而充分利用深度学习的表示能力和文本中的结构信息来解决诸多问题：（1）组织信息（Information Organization）：提出了基于树/图结构的短文本/长文本对的分解算法以提高语意匹配任务（semantic matching）。基于文本匹配，进一步提出事件粒度的新闻聚类和组织系统 Story Forest；（2）推荐信息（Information Recommendation）：提出了 ConcepT 概念挖掘系统以及 GIANT 系统，用于构建建模用户兴趣点以及长短文本主题的图谱（Ontology）。构建的兴趣图谱 Attention Ontology 有助于对用户与文本的理解，并显著提高推荐系统的效果；（3）理解信息（Information Comprehension）：提出了 ACS-Aware Question Generation 系统，用于从无标注的文本中生成高质量的问答对，大大降低问答系统的数据集构建成本，并有助于提高阅读理解系统的效果。
提示工程是一种相对较新的学科，专门用于开发和优化提示，以高效地使用语言模型（LM）来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量，例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
在日常生活中充满了各种各样的信息，这些信息千变万化。文本语言作为信息传递的一种载体，同样面临有用信息和无用信息糅杂在一起的问题。关键字提取帮助用户在众多文本信息中快速提取出关键信息和核心内容，节省时间提高效率。
中文分词是中文文本处理的基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。
根据inspect模块官文文档中关于函数参数类型的相关说明，python函数参数共有五种类型，按顺序分别为：POSITIONAL_ONLY、POSITIONAL_OR_KEYWORD、VAR_POSITIONAL、KEYWORD_ONLY、VAR_KEYWORD。如图：
Attention（注意力）机制如果浅层的理解，跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。
近期，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的Jiang Guo等人在J Chem Inf Model杂志发表文章，介绍了一种从化学文献中提取反应的自动化方法。该方法将这类任务表述为结构预测问题，并通过一个由产物提取和反应角色标记组成的两个阶段的深度学习架构来解决。
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Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户（初学者和高级用户）的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力和高效。
【导语】：今天我们来聊聊把生活过成诗的李子柒。Python技术部分请看第二部分。公众号后台，回复关键字“李子柒”获取完整数据。
在我的统计学硕士学位论文项目过程中，我专注于情感分析的问题。情感分析是自然语言处理的一个应用，目的是识别情感(积极的vs消极的vs中性的)，主观性(客观的vs主观的)和情感状态。我在这个特别的项目上工作了9个多月，同时在Tsiamyrtzis和Kakadiaris教授的监督下使用了几种不同的统计方法和技术。
具体到新词提取中，给定字符串S作为词语选取，X定义为左边可能出现的字符（左邻字），则成H(X)为S的左信息熵。
2）在JavaScript中，方法是包含Function()对象的属性，其目的是对函数内部的对象进行操作；
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。由于80%的企业数据是非结构化的，因此IDA可以跨行业和业务功能提供切实的好处，例如改善遵从性和风险管理、提高内部运营效率和增强业务流程。
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
Loki语言是一种用于日志分析的查询语言，它具有类似SQL的语法结构，但是专门针对日志数据进行设计。Loki是Prometheus生态系统中的一个组件，它允许您将日志数据存储在可扩展的分布式系统中，并且使用Loki查询语言查询这些数据。
现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段，尤其是在软件开发的时候。在本文中，我们提出了一个工具包（KG4Py），用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱，并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中，我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件，并通过使用具体语法树（CST）构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型，并将该新模型与代码知识图谱相结合，方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明，KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。
PageRank是谷歌发明的，最开始用来计算网页的重要性。整个www可以看作一张有向图图，节点是网页。如果网页A存在到网页B的链接，那么有一条从网页A指向网页B的有向边。
在Web应用中，路由是一个至关重要的概念，它负责将用户的请求映射到相应的处理程序，以确保正确的页面或资源被呈现给用户。通过将用户请求与适当的处理程序关联起来，使得应用能够以有序和可维护的方式响应用户的操作。
上篇说到ELK日志整合系统的搭建：如何使用ELK Stack分析Oracle DB日志，这篇接着说说分析系统的设计和开发，还是举个例子吧。
自己在学习Oracle是做的笔记及实验代码记录，内容挺全的，也挺详细，发篇博文分享给需要的朋友，共有1w多字的学习笔记吧。是以前做的，一直在压箱底，今天拿出来整理了一下，给大家分享，有不足之处还望大家批评指正。 PL/SQL定义：PL/SQL是由Oracle开发，专门用于Oracle的程序设计语言。 PL---Procedural Language. SQL—Structure QueryLanguage。PL/SQL包括过程化语句和SQL语句 PL/SQL的单位：块。 一个块中可以嵌套子块
pull命令从远程仓库拉取指定的分支更新到本地并合并到当前分支，相当于fetch+merge命令的结合使用
课程地址：http://www.imooc.com/learn/85 总结图片来自 http://www.imooc.com/article/10535 本文结构： 关键字 标识符 变量 常量 类型转
在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。
想要毫不费力的批量提取URL资源吗？URL Extractor 4 for Mac是Mac平台一款链接批量抓取工具，通过一个网址或是通过搜索引擎搜索一个关键字，就能为我们抓取大量相关的网址链接和emAIl信息。
TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。其论文是：
如何快速查找指定基因的调控网络介绍了使用在线查询数据库 (http://evexdb.org/)对PubMed和PubMed Central中发表文章的摘要和全文为依据进行文本挖掘探寻基因直接可能的相互作用的工具。反响很好，但现在网站似乎出了点问题，获得的相互作用细节信息不能展开了(推测可能是使用的JS库无法加载)。有朋友留言推荐 Cytoscape literature search，一个存在历史挺久的Cytoscape插件，通过给定关键字搜索文献，并且基于搜索结果构建互作网络，帮助研究者快速搜索和提取基
想想现实生活中的情况。你是一位在森林里测量树木的野外生物学家。你选一棵树，测量它的直径和高度，把它们写在你的笔记本上，估计它的总体积。接下来，你再选一棵树，测量它的直径和高度，把它们写在你的笔记本上，估计它的总体积。然后，你再选一棵树，测量它的直径和高度，把它们写在你的笔记本上，估计它的总体积。
TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。 目录[-] PageRank 使用TextRank提取关键字 使用TextRank提取关键短语 使用TextRank提取摘要 实现TextRank TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。其论文是： Mihalcea R, Tarau P. TextRank: Bringing order into texts[C]. Association for Computational Linguistics,
ConnectionString 类似于 OLE DB 连接字符串，但并不相同。与 OLE DB 或 ADO 不同，如果“Persist Security Info ”值设置为 false（默认值），则返回的连接字符串与用户设置的 ConnectionString 相同但去除了安全信息。除非将“Persist Security Info ”设置为 true，否则，SQL Server .NET Framework 数据提供程序将不会保持，也不会返回连接字符串中的密码。
自然语言处理（Natural Langauge Processing，NLP）是计算机系统理解人类语言的一种能力，它也是人工智能（AI）的子集。NLP在很多商业场景中都有所应用，比如推荐系统、对话机器人等。NLP相关的岗位薪资和前景在机器学习算法岗中也是具有很大的吸引力，很多人转行从事这方面的研究，大多数人是通过自学来提升自己的能力。目前，网络上也有很多多免费资源可以帮助自学者发展NLP方面的专业知识，但资源多且杂，没有很好的一条线将其串起来，那么在本文中，我们列出了针对初学者和中级学习者的学习资源。
摘要：我们展示了一个方法来产出长文稿的抽象摘要……（以下省略200字）…注：以上的摘要都不是作者自己写的，而是用本论文里描述的模型生成的 。
作为理解、生成和处理自然语言文本的有效方法，自然语言处理（NLP）的研究近年来呈现出快速传播和广泛采用。鉴于 NLP 的快速发展，获得该领域的概述并对其进行维护是很困难的。这篇博文旨在提供 NLP 不同研究领域的结构化概述，并分析该领域的最新趋势。
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