信息提取的时候,indexed text和query terms需要有相同的格式。比如U.S.A --> USA 上述处理可以通过删除词内.号实现。 非对称推广(asymmetric expansion):比如: 但是实际操作中为了降低时间复杂性等考虑一般还是会采用对称推广。 大小写折叠(Case Folding):将所有大写字符转换成小写字符 可能的例外:句中间的大写字符,...
"code_cls":{"roberta":RobertaForCodeClassification,"codebert":CodeBERTForCodeClassification,"graphcodebert":GraphCodeBERTForCodeClassification,"codet5":CodeT5ForCodeClassification,"plbart":PLBARTForCodeClassification,}, HugNLP框架也集成了code方面的一些任务,下面列出已经实现的任务和使用方式: (1)代码克隆检测...
在这种情况下,text列的数据类型是字符串,而label列是一个特殊的 ClassLabel 对象,其中包含有关类名及其到整数的映射的信息。 我们还可以使用切片访问多行: print(train_ds[:5]) 复制 {'text':['i didnt feel humiliated','i can go from feeling so hopeless to so ...
能力说明:准确识别输入文本中出现的拼写错别字及其段落位置信息,并针对性给出正确的建议文本内容。 请求参数 返回数据 名称 类型 示例值 描述 Data String {"result":{"edits":[{"confidence":0.9,"pos":8,"src":"messege","tgt":"message","type":"SpellingError"},{"confidence":0.9,"pos":22,"src...
能力说明:准确识别输入文本中出现的拼写错别字及其段落位置信息,并针对性给出正确的建议文本内容。 请求参数 返回数据 名称 类型 示例值 描述 Data String {"result":{"edits":[{"confidence":0.9,"pos":8,"src":"messege","tgt":"message","type":"SpellingError"},{"confidence":0.9,"pos":22,"src...
freeing up human agents for more complex issues. Indocument processing, NLP tools can automatically classify, extract key information and summarize content, reducing the time and errors associated with manual data handling. NLP facilitates language translation, converting text from one language to another...
Improve and advance the technology in text processing. Improve and advance the technology in understanding human natural languages, across a wide range of languages. Specially, the candidate is expected to develop new algo for text classification.Data Mining/Algorithm/Machine LearningTo research and ...
论文阅读 | Text Processing Like Humans Do: Visually Attacking and Shielding NLP Systems [code&data][pdf] 主要工作 文章首先证明了对抗攻击对NLP系统的影响力,然后提出了三种屏蔽方法: visual character embeddings adversarial training rule-based recovery...
尽管神经语言程序学与自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)缩写相同,但两者在方法和目标上差异显著。以下是潜在结合方向: 1. 个性化交互系统 用户建模:利用NLP的表象系统理论构建多模态用户画像python 复制 # 伪代码:基于语言偏好的用户分类 def detect_representation(text): visual_keywords = ['看', '展...
# 预处理文本 processed_text = text_preprocessing(text) print(processed_text) # 使用词袋模型进行词嵌入 vectorizer = CountVectorizer() vectorizer.fit_transform([processed_text]) 在上述代码中,我们定义了四个函数来执行文本预处理的各个步骤。首先,我们使用正则表达式去除特殊字符和标点符号。然后,我们将文本...