PPT中含有大量的图片，如何一次性将所有的图片转换出来，告诉你两种方法 # 一、另存为网页 1、 首先，我们打开一个含有图片的PPT，点菜单“文件”--“另存为”；在“另存为”对话框中，选择保存类型为...“网页”，点保存； 2、打开我们保存文件的目录，会发现一个带有“******.files”的文件夹； 3、双击该文件夹，里面的文件类型很多，再按文件类型排一下序，看一下，是不是所有的图片都在里面了，一般图片为...jpg格式的； # 二、更改扩展名为zip 1、必须是pptx格式，及2007以后版本ppt格式还能用上面的方法 2、右击要提取图片的PowerPoint 演示文稿，打开的快捷菜单选择“重命名”命令 3...、将扩展名“pptx”修改为“zip”，然后按回车键，弹出提示对话框，单击“是” 4、现在PowerPoint 演示文稿就会变成压缩包，双击打开，其余的跟上面的步骤一样
前言 你可能会遇到过各种文本处理，从文本中其他所有数值，初看起来没有啥特别难度。 但是，数据经常让你"喜出望外"。...今天我们使用各种方式从文本中提取有效的数值： 普通方式 正则表达式 ---- Python内置方法 为了方便对比各种实现方式，我们把待验证的文本与正确结果写入 excel 表格： 为了简化调用，我封装了一系列流程...但是从验证结果可以看到，大部分的数据都没能通过 接下来就要使用核武器 ---- 正则表达式 简单的正则表达式还是挺好弄： 行2：表达式 "\d" 表示一个数字，"\d+" 表示1个或多个数字。...所以就是匹配多个连续数字 但是，效果上与上一个方式一样 我们注意到测试表中，有些内容数值前有正负号，还有科学计数法 ·不妨在数字前面加上可能出现的正负号： 为了让正则表达式更容易看，我喜欢分开定义每个区域...整个的意思是 "加号或减号可能没有，也可能有一个" 没有多大改进，只是多通过了一行 看了第二行大概就能知道，我们没有考虑小数： 行4：因为正则表达式中的 "."
简介 首先必须要说，这并不是LastPass的exp或者漏洞，这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存中数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》（The Art of Memory Forensics）时，其中有一章节就有讨论从浏览器提取密码的方法。...本文描述如何找到这些post请求并提取信息，当然如果你捕获到浏览器登录，这些方法就很实用。但是事与愿违，捕获到这类会话的概率很低。在我阅读这本书的时候，我看了看我的浏览器。...，并以字符串形式输出到文本文件中。...这些信息依旧在内存中，当然如果你知道其中的值，相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻，我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件从内存映像中自动化提取这些凭证。
在 Python 中，列表是一种非常常见且强大的数据类型。但有时候，我们需要从一个列表中删除特定元素，尤其是当这个元素出现多次时。...本文将介绍如何使用简单而又有效的方法，从 Python 列表中删除所有出现的元素。方法一：使用循环与条件语句删除元素第一种方法是使用循环和条件语句来删除列表中所有特定元素。...具体步骤如下：遍历列表中的每一个元素如果该元素等于待删除的元素，则删除该元素因为遍历过程中删除元素会导致索引产生变化，所以我们需要使用 while 循环来避免该问题最终，所有特定元素都会从列表中删除下面是代码示例...具体步骤如下：创建一个新列表，遍历旧列表中的每一个元素如果该元素不等于待删除的元素，则添加到新列表中最终，新列表中不会包含任何待删除的元素下面是代码示例：def remove_all(lst, item...结论本文介绍了两种简单而有效的方法，帮助 Python 开发人员从列表中删除所有特定元素。使用循环和条件语句的方法虽然简单易懂，但是性能相对较低。使用列表推导式的方法则更加高效。
DEB 包是 Debian 系统中常见的软件包格式，用于安装和管理软件。有时候，您可能需要从 DEB 包中提取特定的文件，以便查看其内容、修改或进行其他操作。...本文将详细介绍如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件，并提供相应的示例。图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统中，可以使用 dpkg 命令来管理软件包。...以下是几个示例：示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 中的所有文件，并将其存放在 /path...注意事项提取文件时，请确保您具有足够的权限来访问 DEB 包和目标目录。DEB 包可能包含相对路径的文件，因此在提取文件时请确保目标目录的结构与 DEB 包的结构一致，以避免文件的错误放置。...提取文件后，您可以对其进行任何所需的操作，如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件。
你会了解到如何开始分析文本语料库中的语法和语义。...然后，使用 BeautifulSoup 解析和提取每个类别的所有新闻标题和文本内容。通过访问特定的 HTML 标记和类所在的位置来查找内容。...图中显示了所有的变形中词干是如何呈现的，它形成了每个变形都是基于使用词缀构建的基础。从词形变化的形式中获得基本形式和根词干的反向过程称为词干提取。...也就是说，词干的语义可能不是正确的，并且可能没有出现在字典中（从前面的输出中可以看到例子）。 ▌词形还原 词形还原与词干提取非常相似，我们去掉词缀以获得单词的基本形式。...它们的主要作用是描述或限定一个句子中的名词和代词，它们将被放在名词或代词之前或之后。 副词短语（ADVP）：这类短语起类似像副词的作用，因为副词在短语中作为头词。
本文概览了目前主流的提取技术，包括名词短语的频繁项挖掘、评价词的映射、监督学习方法以及主题模型方法。目前抽取的问题在于中文本身的特性、大数据等。...前四节则探讨如何挖掘在文本中已经出现的评价对象。主流的方法有四种，分别是名词挖掘、评价词与对象的关联、监督学习方法和主题模型。...从频繁的名词开始 通过对大量商品评论的观察，可以粗略地发现评价对象大都是名词或者名词短语。...其中a是通过Apriori算法发现的频繁名词短语，而d是a所在的分类。这样如果频繁名词短语的PMI值过小，那么就可能不是这一领域的评价对象。例如“线头”和“手机”就可能不频繁同时出现。...例如，在还原词根的基础上，统计所有已发现的名词短语出现在主观句频率，并对不同的主观句标以不同的权重，主观性越强，权重越大，再使用自定义的公式对名词短语进行权重排序，仅抽取权重较高的名词短语。
方法 如下图所示，该研究的方法包含一个视频编码器 VideoFormer，用来从原始的视频帧提取视频特征；一个文本编码器 TextFormer，用来从自然语言提取文本特征。...以对比学习的形式，训练 BridgeFormer 通过求助 VideoFormer 提取到的局部视频特征，从多个选项里挑选出正确的答案。这里，多个选项由一个训练批次里所有被抹去的短语构成。...该研究抹除文本里包含明确语义信息的动词和名词短语来构造有意义的问题，而传统的方法只是随机 mask 一些可能没有任何语义信息的单词。...可视化 6.1 BridgeFormer 如何回答名词问题 下图为可视化名词问题特征和视频特征之间的注意力。在第二列和第五列，文本里蓝色的名词短语被抹除，构成了名词问题 Q1。...我们可以观察到，BridgeFormer 关注具有特定物体信息的视频区域来回答名词问题，这表明了 VideoFormer 可以从视频中提取准确的空间内容，并且 TextFormer 可以理解问题的文本语义
解析树 看一下每个单词上面的字母符号，表示了每个词在句子中的成分（名词，动词，定语）。再往上看一层，这一层用来描述一组短语。...我们来解释一下“名词短语”。名词短语由一个或者一些单词构成，包含一个名词，还有可能是描述性词语，动词，副词。一个想法是给和他们相关的名词分组。...文本分割 NLP任务中讲的文本分割是指的把文本分割成有意义的单元，比如切割成单词，句子，话题，甚至潜在意图的分割等等。同城，文本都被分割成单词，根据不同语言的特性，这个任务可能简单也可能很难。...命名实体识别 命名实体识别的任务是希望从文本中找出符合预先定义的类别的实体项目（称为实体）。它们的类别定义可以是人名，组织机构名，地名，也可以是货币值，比率值等等内容。...我们讨论了句法分析和语义分析的区别，也学习了一些如何分析和生成语言的NLP相关技术。作为总结，我们讨论了解析，词干提取，文本分割，命名实体识别，关系提取和情感分析。
这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代向量化表示挑战创建有效的文档嵌入,捕捉所有类型的文档,使其通过使用嵌入在文档级别进行搜索。...传统的文档搜索方法对于通过使用一个或多个名词短语搜索从几个文档中获得答案的典型用例非常有效。...文档的向量化表示——从Word2vec和BERT的嵌入空间中提取的单词、短语或句子片段都具有独特的互补属性，这些属性对于执行广泛而深入的搜索非常有用。...这种方法是如何工作的从word2vec/BERT嵌入中获取的扩展术语或片段，用于精确匹配已使用这些术语或片段离线索引的文档。...虽然针对同一问题的不同变体检索到的片段集是不同的，但是检索到的片段集中可能有很多交集。但是，由于前面讨论的片段的广度有限，有些问题可能不会产生任何涉及所有搜索的名词的片段。
然而在现有的技术中，大部分研究集中在从文本转化到图谱的过程，却忽略了从语音实时转换到图谱的研究。 本文将介绍一篇关于从语音到图谱构建的论文，可以说是该领域的首个相关研究。...该论文介绍了基于文本构建知识图谱所需的 5 个关键步骤： 预处理：这一步骤包括了去除提取文本中的特殊字符，利用基于 BERT 的序列标注模型进行中文分词和词性分析，通过基于中心语驱动的短语结构语法的神经网络模型进行依存句法分析...例如，「人工智能，大数据，及物联网技术」这个短语中包含了三个专有名词、一个标点符号和一个连词。在分块步骤中，这些词被递归地合并为「人工智能，大数据及物联网技术」，并产生最终的分块结果。...信息提取：在进行信息提取时，利用预处理步骤中解析的依存关系，将每个动词短语作为候选三元组的谓词，并将其作为根节点遍历与其相关的名词短语。然后使用基于规则的方法提取三元组。...为了解决上述问题，该研究通过以下三个步骤对知识图谱进行抽象化处理： 关键集提取：首先，对于数据集 NLPCC 2017 corpus 中的所有文档集合，通过选择 TF-IDF 最高的词语，基于完全的语音转录文本获得一组关键词
这是我们在iki项目工作中的一系列技术文章中的第一篇，内容涵盖用机器学习和深度学习技术来解决自然语言处理与理解问题的一些应用案例。 在本文中，我们要解决的问题是从非结构化文本中提出某些特定信息。...我们要从简历中提取出用户的技能，简历可以以任意格式书写，比如“曾经在生产服务器上部署定量交易算法”。 本文有一个演示页面，可以用你的简历试试我们的模型表现如何。 ?...如果技能主要都是通过所谓的名词短语体现的，那么我们的抽取动作的第一步就是实体识别，用的是NLTK库的内置函数（参阅“从文本中提出信息”，《NLTK全书》第7部分）。...词性标注函数提取出名词短语（NP），并用树来表示名词短语和句中其它部分的关系。NLTK库有若干工具能进行这样的词语分解。 ?...中的已经提取出来的名词短语范例训练出一个关于本文标号的模型。
然后，我们需要知道单词是如何组合在一起的，然后，最后，我们可以通过利用前面的两个概念得到一个短语或句子的意思。 让我们从我们的第一个基于这个原则的模型开始。...也许我们是直接将所有这些功能合并到一个太弱的模型中。 我们能做的就是 “从语法上解开” 这些不同任务的权重。我们的意思是，没有理由期望某一类输入的最优 W 与另一类输入的最优 W 完全相关。...2 成分句法分析 自然语言理解要求能够从较大的文本单元中较小的部分的理解中提取意义。这种提取要求能够理解较小的部件是如何组合在一起的。...成分句法分析(也称为“短语结构分析”)的目标之一是识别文本中的成分，这些成分在从文本中提取信息时非常有用。通过分析句子后了解成分，就有可能生成语法上正确的类似句子。...树中的非终结符被标记为短语的类型(例如名词短语)，终结符是句子中的准确单词。以 John hit the ball 为例，英语句子的句法结构如下图所示。
但是，如何从文本中发现并提取它们呢？一种方法是预先定义它们。如果我们努力尝试，我们可能会找到各种语言的全面成语列表，我们可以通过文本查看任何匹配。这将是非常昂贵的，但它会工作。...因此，短语检测（也称为搭配提取）的似然比检验提出了以下问题：给定文本语料库中观察到的单词出现更可能是从两个单词彼此独立出现的模型中生成的，或者模型中两个词的概率纠缠？ 这是有用的。让我们算一点。...例如，我们可能最感兴趣的是在问题中找到所有名词短语，其中文本的实体，主题最为有趣。 为了找到这个，我们使用词性标记每个作品，然后检查该标记的邻域以查找词性分组或“块”。...为了说明 Python 中的几个库如何使用词性标注非常简单地进行分块，我们再次使用 Yelp 评论数据集。 我们将使用 spacy 和 TextBlob 来评估词类以找到名词短语。 ? ? ? ?...你可以看到每个库找到的名词短语有些不同。spacy 包含英语中的常见单词，如"a"和"the"，而 TextBlob 则删除这些单词。这反映了规则引擎的差异，它驱使每个库都认为是“名词短语”。
在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题，如提取出会议时间、地点等。...比如，我们将 X 表示为名词短语（Noun Phrase, NP），则BIO的三个标记为： B-NP：名词短语的开头； I-NP：名词短语的中间； O：不是名词短语； 因此可以将一段话划分为如下结果：...句子分析（Sentence Analysis）：对自然语言进行句子层面的分析，包括句法分析和其他句子级别的分析任务 组块分析（Chunking）：标出句子中的短语块，例如名词短语（NP），动词短语（VP...信息抽取（Information Extraction）：从无结构文本中抽取结构化的信息 命名实体识别（Named Entity Recognition）：从文本中识别出命名实体，实体一般包括人名、地名...从文本中确定术语 共指消解（Coreference Resolution）：确定不同实体的等价描述，包括代词消解和名词消解 关系抽取（Relationship Extraction）：确定文本中两个实体之间的关系类型
在这篇文章中，我们将处理从非结构化文本中提取某些特定信息的问题。...如果有一个更具体的任务，并且您有一些关于文本语料库的附加信息，那么您可能会说一些信息比另一些更有价值。例如，要对烹饪食谱进行一些分析，从文本中提取配料或菜名类是很重要的。...另一个例子是从CVs的语料库中提取专业技能。例如，如果我们能够将每一份简历与提取出来的技能向量联系起来，从而对其进行矢量化，就能让我们实现更成功的行业职位集群。...至于技能主要出现在所谓的名词短语萃取过程中，我们的第一步是实体识别由NLTK库内置方法。词性标注方法提取名词短语(NP)和代表之间的关系构建树名词短语和句子的其他部分。...我们可以将一个模型定义为一个正则表达式，给出句子分解(例如，我们可以将一个短语定义为许多形容词加上一个名词)，或者我们可以用NLTK中抽取的名词短语示例来教授一个带有标记的文本数量的模型。
本文的核心思想为KD-VLP，是将视觉对象概念结合到端到端的多模态学习中，这是通过在预训练阶段执行从语义对象(来自现成的检测器)的知识提取来实现的。...为了便于跨模态对齐，作者还开发了一种知识引导的掩码策略，该策略根据对应文本中的名词短语与其语义标签之间的相似度得分，对候选对象进行采样以进行重建。...对于相应的文本，作者采用训练好的语言模型来提取名词短语。并计算每个名词短语和对象类别之间的关系，如下所示： 其中代表余弦距离，代表语言嵌入模型（比如BERT）。...从上图a中可以看出，本文的知识引导掩码策略总是mask与短语相关的图像区域，这可以促进多模态学习。从b中可以看出，本文模型在进行图文匹配时，attention的定位更加准确。...本文的核心思想是在预训练阶段从外部检测器的语义空间和特征空间中进行目标知识的提取。
具体来说，SAPPHIRE由两种主要方法组成： 1）增加输入概念集 2）将从baseline中提取的短语重组成更流畅、更有逻辑的文本。...近年来，随着模型改进的研究取得了重大进展，许多文本生成任务的性能也得到了显著改善。 在获奖团队中，他们设计了两步走战略：通过提取关键字和注意矩阵，在训练期间从参考文献中扩充概念。...Feng五人的想象力：是否有简单有效的方法可以从数据本身来提高这些自然语言生成的性能? 此外，是否有可能利用这些模型本身的输出来进一步提高它们的任务表现——某种"自我反省"?...在第二种方法中，他们从模型输出中提取非重叠的关键短语，然后构建一个新的概念集，其中包含这些关键短语和原始概念集中的其他非重叠概念。...也就是说，从原有的低端模型中输出“不那么流畅的句子”，然后提取新句子中的关键词，再根据新的关键词“扩增概念”。多次迭代，就能从相似逼近到精确。
由于观察到文本中的名词和动词短语包含丰富的语义信息，可以分别反映视频中的局部对象和对象运动，作者随机选择名词或动词作为内容短语。...然后以对比学习的形式训练BridgeFormer，借助视频编码器的局部特征，从多项选择（一个Batch中删除所有内容短语）中选择正确答案。...鉴于文本中的名词和动词短语携带丰富的语义信息，可以分别反映视频中的局部对象和对象运动，作者随机删除名词或动词短语来构造名词或动词疑问句。...然后，BridgeFormer通过对比学习的形式，借助VideoFormer的局部token，从多项选择中（一个batch中删除所有短语）选择正确答案。借口任务MCQ包括回答名词性问题和动词性问题。...名词问题被输入到TextFormer中生成中间文本token 图片 。中间视频token从VideoFormer中提取为 图片 。
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