文本预处理对于NLP任务至关重要,因为它可以: 去除噪声,提高数据质量。 统一文本格式,消除不同表示方式带来的差异。 增强模型的泛化能力,使其能够处理各种形式的文本输入。 文本预处理的常见步骤 1. 去除特殊字符和标点符号 去除文本中的特殊字符和标点符号,以减少无关信息的干扰。 2. 转换为小写 将所有文本转换为小写,以
- Abstractive 上一篇博客分享了Extraction方法的一些思路,本篇简单聊一点Abstractive的想法。Abstractive是一个True AI的方法,要求系统理解文档所表达的意思,然后用可读性强的人类语言将其简练地总结出来。这里包含这么几个难点: (1)理解文档。所谓理解,和人类阅读一篇文章一样,可以说明白文档的中心思想,涉及到的话题等等。
信息抽取（Information Extraction, IE）是智能文档处理（IDP）中的关键技术之一，它涉及从非结构化或半结构化文档中自动识别和提取出有价值的信息，如实体、关系、事件等。随着自然语言处理（NLP）和机器学习技术的发展，信息抽取的能力和应用范围不断扩大。信息抽取技术指的是利用计算机算法从文本中自动识别和提取预定义...
def test_loop(dataloader, model, tokenizer): preds, labels = [], [] rouge = Rouge() model.eval() with torch.no_grad(): for batch_data in tqdm(dataloader): batch_data = batch_data.to(device) # 获取预测结果 generated_tokens = model.generate(batch_data["input_ids"], attention_mask=...
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # TF-IDF模型 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(texts) print(X.toarray()) print(vectorizer.get_feature_names_out()) 三、文本分类与情感分析 3.1 文本分类 ...
teX-AiTM, a leading text analytics accelerator that helps to obtain customer insights from unstructured text data. Make informed decisions through automated text extraction, summarization & classification.
信息抽取(Information Extraction, IE)是智能文档处理(IDP)中的关键技术之一,它涉及从非结构化或半结构化文档中自动识别和提取出有价值的信息,如实体、关系、事件等。随着自然语言处理(NLP)和机器学习技术的发展,信息抽取的能力和应用范围不断扩大。 信息抽取技术指的是利用计算机算法从文本中自动识别和提取预定义类型...
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 初始化TF-IDF向量化器 vectorizer = TfidfVectorizer() # 拟合并转换文本数据 X = vectorizer.fit_transform(df['text']) y = df['label'] print("TF-IDF Matrix:") print(X.toarray()) ...
2023年9月,微软研究院提出开源语言模型phi-1.5,一个拥有1.3b个参数的Transformer,使用与phi-1相同的数据源进行训练,增加了由各种NLP合成文本组成的新数据源。当根据测试常识、语言理解和逻辑推理的基准进行评估时,phi-1.5在参数少于10b的模型中表现出近乎最先进的性能。2023年12月,他们提出了Phi-2,一个 2.7b参数的...
In my experience, stop word removal, while effective in search and topic extraction systems, showed to be non-critical in classification systems. However, it does help reduce the number of features in consideration which helps keep your models decently sized. ...