作者：Vikash Singh 编译：肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时，如果你在第一时间想到了正则表达式，那么恭喜你，你的问题从一个变成了俩！“ 如果你曾参与过文本数据分析，正则表达式（Regex）对你来说一定不陌生。词库索引、关键词替换……正则表达式的强大功能使其成为了文本处理的必备工具。然而， 在处理大文本的情境下，正则表达式的低效率却常常让人抓耳挠腮。今天，文摘菌将为你介绍一款比正则表达式快数百倍的Python库——FlashText。 让人抓狂的数据清洗工作 即便是最简单的文本分析，
在2022年11月OpenAI的ChatGPT发布之后，大型语言模型(llm)变得非常受欢迎。从那时起，这些语言模型的使用得到了爆炸式的发展，这在一定程度上得益于HuggingFace的Transformer库和PyTorch等库。
文本数据通常是由表示单词、句子，或者段落的文本流组成。由于文本数据非结构化（并不是整齐的格式化的数据表格）的特征和充满噪声的本质，很难直接将机器学习方法应用在原始文本数据中。在本文中，我们将通过实践的方法，探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略，提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。 研究动机 想要构建性能优良的机器学习模型，特征工程必不可少。有时候，可能只需要一个优秀的特征，你就能赢得 Kaggle 挑战赛的胜利！对于非结构化的文本数据来说，特征工程更加重要，因为我们需要将文
jieba分词中，关键词提取使用逆向文件频率文本语料库时，除了使用现有的语料库外，还可以自定义生成文本语料库。
无论是初入 AI 行业的新人，还是想转行成为 AI 领域的技术工程师，都可以在本篇文章中，收获入门 NLP 和实战的相关知识。
在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此，在本文中，我们将采用动手实践的方法，探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的，现在都还在用的策略，用来对非结构化的文本数据提取特征。
下图展示了完整的 tokenization 流程，接下来会对每个步骤做进一步的介绍。
技术点：ctr预估，learning to rank，排序模型指标评测，逻辑回归，gbdt
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法，如果需要更加深入去做数据分析，那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理（NLP）的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点，学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
人工智能头条早先发布的文章《用 Python 构建 NLP Pipeline，从思路到具体代码，这篇文章一次性都讲到了》，是基于英文来举例的。
聊天机器人本身是一种机器或软件，它通过文本或句子模仿人类交互。简而言之，可以使用类似于与人类对话的软件进行聊天。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在做文本挖掘时，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但有时也需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都类似，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 分词的基本原理 现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容来自于一些标
当前许多情感分类在产品或电影评论数据集中获得了很高的分数，但是在金融领域中，这些方法的性能却大大落后。 出现这种差距的原因是行业专用语言表达，它降低了现有模型的适用性，并且缺乏高质量的标记数据来学习特定领域的积极和消极的新上下文。在没有大量训练数据集的情况下，迁移学习可以成功地适应新领域。本文探讨了NLP迁移学习在金融情感分类中的有效性。本文提出了一个基于BERT的语言模型FinBERT，它将一个金融情绪分类任务在FinancialPhrasebank数据集中的最新性能提高了14个百分点。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在做文本挖掘的时候，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 分词的基本原理 现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容
目前零样本学习主要是基于预训练微调，然而预训练模型微调的主要方法是Prompt和Adaptor。其中基于Prompt的模型微调方法对模板设计依赖度极高。那么，「今天给大家分享的这篇文章抛弃模板设计，采用正则表达式挖掘prompt示例进行模型微调，同样得到了非常棒的结果」。
本文采用复旦中文文本分类语料库，下载链接：https://download.csdn.net/download/laobai1015/10431543
作为一名数据科学家，文本数据提出了一个独特的挑战：虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归，但词汇和语言本身对统计模型毫无意义。
对于知识图谱的研究在最近几年呈现逐渐热门的趋势，在今年的ICLR2020上，就涌现出了大量相关研究，其中，来自CMU和Google的研究者提出了一种新的将语料库作为虚拟知识库（Virtual Knowledge Base，KB）来回答复杂多跳问题的方法，其可以遍历文本数据，并遵循语料库中各个实体的关系路径，并基于评分的方法，实现了整个系统端到端的训练。实验结果证明此模型可以快速地实现更好的性能。
在做文本挖掘的时候，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。
语言模型（LM）是很多自然语言处理（NLP）任务的基础。早期的 NLP 系统主要是基于手动编写的规则构建的，既费时又费力，而且并不能涵盖多种语言学现象。直到 20 世纪 80 年代，人们提出了统计语言模型，从而为由 N 个单词构成的序列 s 分配概率，即：
PFR语料库是对人民日报1998年上半年的纯文本语料进行了词语切分和词性标注制作而成的，严格按照人民日报的日期、版序、文章顺序编排的。文章中的每个词语都带有词性标记。目前的标记集里有26个基本词类标记（名词n、时间词t、处所词s、方位词f、数词m、量词q、区别词b、代词r、动词v、形容词a、状态词z、副词d、介词p、连词c、助词u、语气词y、叹词e、拟声词o、成语i、习惯用语l、简称j、前接成分h、后接成分k、语素g、非语素字x、标点符号w）外，从语料库应用的角度，增加了专有名词（人名nr、地名ns、机
在中文文本挖掘预处理流程总结中，我们总结了中文文本挖掘的预处理流程，这里我们再对英文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
语料库处理中，Python语言的字符串运算主要是将词语、句子连接起来，或者将词语、句子重复若干次，如：string1+string2(两个字符串相加)，string*n（将该字符串重复n次），具体示例如下：
前言 自然语言处理(4)之中文文本挖掘流程详解（小白入门必读） 干货 | 自然语言处理(3)之词频-逆文本词频（TF-IDF）详解 干货 | 自然语言处理(2)之浅谈向量化与Hash-Trick 干货 | 自然语言处理(1)之聊一聊分词原理 干货 | 自然语言处理入门资料推荐 原文链接：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6756534.html 在中文文本挖掘预处理流程总结中，我们总结了中文文本挖掘的预处理流程，这里我们再对英文文本挖掘（English text mi
为了更直观地感受 echo 命令的一些处理细节差异，我们可以使用 hexdump 命令以十六进制形式查看其输出，测试截图如下：
符号：设G = (U, V, E)为二分网络，其中U和V分别表示两种顶点的集合，E ⊆ U × V定义集合间的边。 如图 2 所示，u[i]和v[j]分别表示U和V中的第i和第j个顶点，其中i = 1,2, ..., |U|和j = 1, 2, ..., |V|。 每个边带有一个非负权重w[ij]，描述顶点u[i]和v[j]之间的连接强度；如果u[i]和v[j]断开连接，则边权重w[ij]设置为零。 因此，我们可以使用|U|×|V|矩阵W = (w[ij])表示二分网络中的所有权重。
由于时间较紧，且人手不够，不能采用分类方法，主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法，聚类最简单的方法无外乎：K-means与层次聚类。 尝试过使用K-means方法，但结果并不好，所以最终采用的是层次聚类，也幸亏结果还不错……⊙﹏⊙ ---- 分词（Rwordseg包）： 分词采用的是Rwordseg包，具体安装和一些细节请参考作者首页 http://jliblog.com/app/rwordseg。请仔细阅读该页提供的使用说明pdf文档，真是有很大帮助。 安装： P.S. 由于我是6
AI 科技评论按：日前，Facebook 提出了新型代码搜索工具——神经代码搜索（NCS），能够基于机器学习直接使用自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）技术处理源代码文本，可大大提高代码检索效率。Facebook 在官网博客上对这项新成果进行了介绍，AI 科技评论编译如下。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在对文本做数据分析时，一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。 中文文本挖掘预处理特点 首先看中文文本挖掘预处理与英文文本挖掘预处理的不同点。 首先，中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的，因此不能直接像英文一样可以直接用最简单的空格和标点符号完成分词。所以一般需要用分词算法来完成分词，在（干货 | 自然语言
在文本情感分类中，预训练模型如何进行prompting呢？为此，本篇文章在不同提示符的状况下，研究了零样本学习分类器对提示符变化的敏感性，进而给出在情感分类预训练模型的提示符选择方法。
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域
项目链接：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
作者：shenshen-hungry 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 对于国内自然语言处理的研究者而言，中文词向量语料库是需求很大的资源。近日，北京师范大学等机构的研究者开源了「中文词向量语料库」，试图为大家解决这一问题，该库包含经过数十种用各领域语料（百度百科、维基百科、人民日报 1947-2017、知乎、微博、文学、金融、古汉语等）训练的词向量，涵盖各领域，且包含多种训练设置。目前，该研究的论文《Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Se
在这篇文章中，我将讨论两个关于迁移学习的应用：NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）。并且我会分别在这两个领域提供一个范例。 NLP 现在很多NLP管道都在使用词嵌入（word embedding）。与独热编码相比，这些单词的嵌入是一种更丰富的表示单词的方式。它们被广泛使用，并且存在着不同的变体。通常，这些变体在其起源的语料库中有所不同，例如维基百科、新闻文章等，以及嵌入的模型也有所不同。了解这些模型和语料库的背景知识是很重要的，从而可以了解是否使用词嵌入学习是明智的。人们通常不会使用“嵌入式”迁移学习
import nltk 直接获取语料库的所有文本：nltk.corpus.gutenberg.fileids()
k-means算法又称k均值，顾名思义就是通过多次求均值而实现的聚类算法。是一种无监督的机器学习方法，即无需知道所要搜寻的目标，而是直接通过算法来得到数据的共同特征。其具体算法思想如下图所示：
作者 | 青苹果 来源 | 数据实战派 头图 | 付费下载于 IC Photo 传统的信息检索（IR, Information Retrieval）系统，并不直接回应信息需求，而仅提供对内容的参考。排序（Ranking）是该范式的关键组成部分。 这样的检索系统为用户提供了潜在答案的选择，实际上也给用户带来了相当严重的认知负担。开发问答（QA, Question Answering）系统的动机之一，正是在于希望返回的是答案而非结果的排序列表。 现在已经有很多关于 QA 系统的研究，然而现实中的大规模成功案例
在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李泽南、蒋思源 神经机器翻译近期取得很大成功，但缺乏双语数据的语言对很难基于现有方式训练出好的机翻系统。近日，有研究者提出一种无监督新方法，无需使用平行语料库
📷 大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Karlijn Willems 编译团队 | 饶蓁蓁，Mirra，apple黄卓君 文本挖掘应用领域无比广泛，可以与电影台本、歌词、聊天记录等产生奇妙的化学反应,电影对白、歌词和聊天记录等文本中往往藏着各种有趣的故事。想要开始文本挖掘，但是使用的教程过于复杂 ？找不到一个合适的数据集？大数据文摘的这篇文章将会引导你学习8个技巧和诀窍，希望能够激励你开始文本挖掘的进程并且保持兴趣。 1、对文章产生好奇 在数据科学中，几乎做所有事情的
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.03813v3.pdf
这两天被EMNLP2023国际顶会的消息刷屏了，世界各地的大佬齐聚新加坡，带来了一场NLP盛宴。今年EMNLP2023 的投稿论文数量将近5000篇，长论文接收率为23.3%，短论文接收率为14%，整体接收率为21.3%。
开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。为了能够有效和高效地识别用户所需的软件，已根据软件的功能和属性向软件判断了标记。因此，标签分配成为开源软件存储库软件维护成功的关键。手动分配需要专家判断软件的功能和性能，并从软件的大型标签池中选择适当的预定义标签，这显然很耗时。因此，此任务上的软件挖掘的目的是利用数据挖掘的进步，为新上传的软件项目启用自动标记分配（重新推荐）。
本文探讨了如何使用R语言进行文本挖掘和主题建模，包括预处理、文本向量表示、主题建模和结果可视化。作者还提供了两个示例数据集和代码，让读者可以更好地理解这些概念。
跨语言自然语言处理是当下研究的热点。其中，跨语言词向量（Cross-lingual Word Embedding）可以帮助比较词语在不同语言下的含义，同时也为模型在不同语言之间进行迁移提供了桥梁。[Ruder et al., 2017] 详细描述了跨语言词向量学习方法和分类体系，将跨语言词向量按照对齐方式分为了基于词对齐、基于句子对齐、基于文档对齐的方法。其中基于词对齐的方法是所有方法的核心和基础。在基于词对齐的方法中，又有基于平行语料的方法，基于无监督的方法等。近些年，无监督方法成为研究热点。本文主要记录一些跨语言词向量的相关论文。
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