【导读】本文是Oguejiofor Chibueze于1月25日发布的一篇实用向博文，详细介绍了如何将主题模型应用于法律部门。文章中，作者分析了律师在浏览大量的法律文件的时候可以通过文档摘要进行快速了
格式化字符串（string formatting）是以指定输出参数格式和相对位置来“美化”字符串。输出参数格式包括数字的小数点位数、字符串大小写等，相对位置标注出被格式化的词是在句中的位置。比如
值提取是一个非常流行的编程概念，它用于各种操作。但是，从 JSON 响应中提取值是一个完全不同的概念。它帮助我们构建逻辑并在复杂数据集中定位特定值。本文将介绍可用于从 JSON 响应中提取单个值的各种方法。在开始值提取之前，让我们重点了解 JSON 响应的含义。
从大量文本中自动提取人们谈论的主题（主题识别）是自然语言处理的基本应用之一。大型文本示例包括社交媒体订阅、消费者对酒店、电影和其他业务的评价、用户评论、新闻和客户发来的邮件。
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 官方代码库 包含了BERT的实现代码与使用BERT进行文本分类和问题回答两个demo。本文对官方代码库的结构进行整理和分析，并在此基础上介绍本地数据集使用 BERT 进行 finetune 的操作流程。BERT的原理介绍见参考文献[3]。
有很多时候你会想用Python从PDF中提取数据，然后将其导出成其他格式。不幸的是，并没有多少Python包可以很好的执行这部分工作。在这篇贴子中，我们将探讨多个不同的Python包，并学习如何从PDF中提取某些图片。尽管在Python中没有一个完整的解决方案，你还是应该能够运用这里的技能开始上手。提取出想要的数据之后，我们还将研究如何将数据导出成其他格式。
这里的 "{:.2f}" 是一个格式化字符串，其中 :.2f 表示要将浮点数格式化为小数点后两位的形式。
介绍自己的年龄。请使用 input 函数读入一个整数，表示自己的年龄，然后程序将自动生成介绍自己年龄的英文语句。
在[]内用逗号隔开，里面的数据类型任意，打印时需要在[]中填写要打印的索引位置。从左边数为0、1、2、3，从右边数为-1、-2、-3、-4
这些任务可以看作是模型接收文本作为输入并执行某种分析的过程。这可能涉及提取标签、提取实体、理解文本情感等等。如果你想要从一段文本中提取正面或负面情感，在传统的机器学习工作流程中，需要收集标签数据集、训练模型、确定如何在云端部署模型并进行推断。这样做可能效果还不错，但是这个过程需要很多工作。而且对于每个任务，如情感分析、提取实体等等，都需要训练和部署单独的模型。
不知道小伙伴有没有遇到过字符串输出有格式要求的情况呢？今天小詹学习分享一波python的字符串格式化的方法。学以致用，首先我们得明确为什么要格式化字符串输出，以及在哪些场景可能会用的上？考虑到这个一百度就有很多，就不赘述啦。
随着互联网时代的迅速发展，社交网络平台已经成为人们向全世界传达情感的重要手段。有些人使用文本内容、图片、音频和视频来表达他们的观点。另一方面，通过基于 Web 的网络媒体进行的文本通信有点让人不知所措。由于社交媒体平台，互联网上每一秒都会产生大量的非结构化数据。数据的处理速度必须与生成的数据一样快，这样才能够及时理解人类心理，并且可以使用文本情感分析来完成。它评估作者对一个项目、行政机构、个人或地点的态度是消极的、积极的还是中立的。在某些应用中，不仅需要情绪分析，而且还需要进行情绪检测，这可以精确地确定个人的情绪/心理状态。「本文提供了对情感分析水平、各种情感模型以及情感分析和文本情感检测过程的理解；最后，本文讨论了情绪和情感分析过程中面临的挑战」。
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前，基于知识的问答（KBQA）还只是新奇事物。如今，对于任何人工智能爱好者来说，使用检索增强生成（RAG）实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展，令人着迷，而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中，我分享了一种递归的RAG方法，用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远，数据都没处理好就开始折腾各种算法，从第一开始就有问题，那岂不是还没开始就已经结束了。所以说啊，不积跬步无以至千里，生活中的每个细节，都可能创造人生的辉煌。
企业正在竞相采用大型语言模型（也可以被称为LLM）。让我们深入了解如何通过RAG（检索增强生成技术） 构建特定行业的大型语言模型。
通过"察看结果树"来查看服务器处理请求之后的返回结果，分析是否存在问题. 当我们测试接口功能的时候，通常只关注到了查看取样器结果、请求及响应数据这3个部分。但"察看结果树"界面还有很多其他功能，你知道吗？
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。
Python 编程语言是一种高级的通用编程语言，广泛用于各种目的。该软件由网页设计、数据分析和人工智能组成。人们之所以意识到这一点，是因为它的简单性、易读性和可用性的便利性。Python 提供了各种预定义的数据结构，包括列表、元组、映射、集合、堆和阵容。这些组件在每种编程语言中都至关重要。在这篇文章中，我们将专注于用于保存关键信息对的词典。
在 Flask-RESTful 应用程序中，请求和响应处理非常简单。我们可以使用 Flask-RESTful 的 reqparse 模块来解析请求参数，并使用 Flask-RESTful 的 marshal 模块来序列化响应数据。
本文介绍基于Python语言，读取JSON格式的数据，提取其中的指定内容，并将提取到的数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法。
CSV 代表“逗号分隔值”，CSV 文件是存储为纯文本文件的简化电子表格。Python 的csv模块使得解析 CSV 文件变得很容易。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，主要内容为指导开发者如何构建 Prompt 并基于 OpenAI API 构建新的、基于 LLM 的应用，包括：书写 Prompt 的原则; 文本总结（如总结用户评论）； 文本推断（如情感分类、主题提取）； 文本转换（如翻译、自动纠错）； 扩展（如书写邮件）;
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
成千上万的人因事故或疾病导致言语能力丧失，与他人交流陷入困难。为了给不能说话的人提供便利，神经科学家设计了一种可以将大脑信号转换为语音的系统，每分钟可产生约150个字，语速接近自然水平。
目前围绕 LangChain 框架核心模块主要有六个，包括模型输入输出（Model I/O）、数据连接（Data Connection）、链（Chains）、记忆（Memory）、代理（Agents）和回调（Callbacks）。
用python中的字典存储特征是一种常用的做法，其优点是容易理解。但是sklearn的输入特征必须是numpy或scipy数组。可以用DictVectorizer从字典中加载特征转换成numpy数组，并且对分类特征会采用独热编码(one-hot)。
fmt命令用于编排文本文件，其会从指定的文件里读取内容，将其依照指定格式重新编排后，输出到标准输出设备，若指定的文件名为-，则fmt指令会从标准输入设备读取数据。
awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
这行代码导入了requests库，它是一个常用的HTTP请求库，用于发送HTTP请求和处理响应。
数据是新的石油，文本是我们需要更深入钻探的油井。文本数据无处不在，在实际使用之前，我们必须对其进行预处理，以使其适合我们的需求。对于数据也是如此，我们必须清理和预处理数据以符合我们的目的。这篇文章将包括一些简单的方法来清洗和预处理文本数据以进行文本分析任务。
今年一月开始，我一直在从事一个从非结构化的文本中提取信息的项目。在开始这个项目之前，我对自然语言处理（NLP）领域一无所知。当我刚开始研究这个领域时，我很快就找了一本名为「Python 自然语言处理」的书（图书查阅地址：https://www.nltk.org/book/）。这本书对于我来说过于理论化了，但其中的知识基本是正确的，因此它对我来说仍然是无价的资源。接下来，我发现了 Dipanjan Sarkar 编写的「Python 文本分析」（图书查阅地址：https://www.apress.com/gp/book/9781484243534），并从头到尾通读了此书。这本书真的太棒了，它教会了我入门 NLP 项目所需的所有技术技能。最近，此书的第二版（https://www.apress.com/gp/book/9781484243534）也面世了，对上个版本进行了大量的扩充。
这篇推送，想法来源与群里的朋友。 作为数据处理从业人员，经常需要从互联网上采集一些数据，其中就包括一些POI。有时候数据的需求量不大，又懒得去写代码，就可以用FME来获取这些数据。
除了数字，Python中最常见的数据类型就是字符串，无论那种编程语言，字符串无处不在。例如，从用户哪里读取字符串，并将字符串打印到屏幕显示出来。 字符串是一种数据结构，这让我们有机会学习索引和切片——用于从字符串中提取子串的方法。
使用 CSV 数据文件的方式，可以将请求中的参数值替换为文件中的值。具体步骤如下：
Python 提供了 input() 内置函数从标准输入(键盘)读入一行文本，默认的标准输入是键盘。返回结果是字符串。
摘要的主要思想是找到包含整个集合的“信息”的数据子集。这种技术在今天的工业中被广泛使用。搜索引擎就是一个例子;其他的例子包括文档、图像集合和视频的汇总。文档摘要试图通过寻找信息最丰富的句子，对整个文档进行有代表性的总结或抽象，而在图像摘要中，系统会找到最具代表性和最重要的(或最显著的)图像来做代表。对于监控视频，则会从平平无奇的环境中提取出重要的事件。
rust/src/tools/clippy/clippy_dev/src/lib.rs文件是Clippy开发工具的入口文件，其作用是提供Clippy开发过程中所需的功能和工具。Clippy是一个Rust代码的静态分析工具，用于提供各种有用的代码规范、编码建议和代码改进的建议。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍如何运用QJson组件的实现对JSON文本的灵活解析功能。
当前企业环境面临的攻击越来越趋于隐蔽、长期性，为了更好的针对这些攻击进行有效的检测、溯源和响应，企业通常会部署大量的检测设备。安全运营人员需要根据这些检测设备的日志和告警来对攻击事件进行检测与溯源。然而攻击技术的发展通常领先于检测设备检测能力。当新攻击技术或是新漏洞被发现时，通常是以报告的形式公开，针对这些新攻击的检测能力往往很难快速的部署到检测设备中。
Foundation框架中最常用的类。 Foundation框架中最我们经常用的类大致有NSString、NSArray、NSDictionary等等，虽然不需要将每一个类中提供了什么方法都记下来，但是需要做到心中有数，知道Foundation框架提供了什么样的方法，能够达到什么效果，用到的时候直接去API中查找即可，避免因为不知道有这些方法，而走弯路。 NSString NSString创建与内存存储 NSString是1个数据类型，用来保存OC字符串，NSString的本质是1个类，既然是1个类，所以，
Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性，即时查询，运营分析和处理高并发方面。
现代公司要处理大量的数据。这些数据以不同形式出现，包括文档、电子表格、录音、电子邮件、JSON以及更多形式。这类数据最常用的记录方式之一就是通过文本，这类文本通常与我们日常所使用的自然语言十分相似。
@RestController和@Controller的共同点是都用来表示Spring某个类是否可以接收HTTP请求。
首先，我们将回答为什么可以将transformer应用于表格数据。然后，我们将看到他们如何处理表格数据。
思路就是：字符串是个json格式（或转为json格式），然后str转为字典dict，然后循环遍历按照key来取值。
从网络上获取网页内容以后，需要从这些网页中取出有用的信息，毕竟爬虫的职责就是获取有用的信息，而不仅仅是为了下来一个网页。获取网页中的信息，首先需要指导网页内容的组成格式是什么，没错网页是由 HTML「我们成为超文本标记语言，英语：HyperText Markup Language，简称：HTML」 组成的，其次需要解析网页的内容，从中提取出我们想要的信息。
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
