这个系列文章【文本信息抽取与结构化】，在自然语言处理中是非常有用和有难度的技术，是文本处理与知识提取不可或缺的技术。 本篇介绍如何从非结构的文档中，提取想要的信息，进而结构化文本。...2 文本如何结构化 文本的结构化是一个相当复杂的工程问题，通常情况下，办公或者生产过程中出现的文本为word、PDF等有一定段落结构和篇幅的文档。...按照现在的NLP技术，端到端的实现文本的结构化，是不太可能的事情。 基于此，面对一个复杂的问题，通常需要步步分解，将一个大的看上去很艰难问题，分解成一些小的容易处理的问题。...要用算法处理这些原始文档，通常会面临这些问题： 1.NLP模型无法直接处理PDF等类图像格式的文档； 2.文档有可能篇幅很长，不可能直接将文本内容输入模型进行处理； 3.比较难获取文档中的文档结构信息...对于第一个问题，通常需要PDFReader，将类图像格式的文档转化为文本文档；对于第二个问题，通常会将文档进行分段落处理，舍弃无意义的段落，截取感兴趣的段落；对于第三个问题，是最复杂的问题，这往往已经不是单纯的自然语言处理的问题
知识图谱嵌入的RAG 下面我们介绍如何定义和实现知识图谱嵌入，从非结构化数据中表示结构域构造。 知识图谱是组织信息、以有意义的方式连接实体及其关系的一种非常有效的方式。...以下是实现知识(图)嵌入的步骤: 给定一个非结构化文本，我们首先将使用斯坦福大学的OpenIE框架提取关键实体、关系和属性。一旦三元组被提取出来，我们就可以清理/调整它们。...文本嵌入和知识图谱嵌入在自然语言处理(NLP)中有着不同的用途，它们代表了语言和语义信息的不同方面。...我们下面的代码通过将文本嵌入和知识嵌入组合到单个嵌入空间中来集成文本嵌入和知识嵌入，然后根据查询和段落的组合嵌入之间的余弦相似度从知识库中检索相关段落。...通过知识嵌入和文本嵌入的集成，RAG模型实现了结构化知识和非结构化文本的无缝融合，从而获得更丰富的信息和上下文相关的响应。
这个系列文章【文本信息抽取与结构化】，在自然语言处理中是非常有用和有难度的技术，是文本处理与知识提取不可或缺的技术。 本篇介绍如何从非结构的文档中，提取想要的信息，进而结构化文本。...在【文本信息抽取与结构化】详聊文本的结构化【上】中，笔者介绍了文本结构化的意义，并开始介绍了如何进行文本的结构化，介绍了如何定义文本结构化的具体需求以及进行文本的预处理。..."postion"，表示这个对象在文本中的位置 "Typeface"，表示文本的字体 "size":"2"，表示文本的字体大小 通过这四个字段，描述了原本PDF或者word文件中某一个段落的内容以及排版信息...，可以抽取出文本中的实体及关系 3.阅读理解模型： 根据需求，将需要抽取的字段，整理成问答的形式，在语料中标出，训练模型之后，可以抽取出文本中感兴趣的内容。...下次文章，详细介绍关系及实体抽取技术和模型，以完善这个系列的内容。 总结 文本信息抽取与结构化是目前NLP中最为实际且效益最大的任务，熟悉这个任务是一个NLP算法工程师必需要做的事情。
优点：易于使用结构化数据；广泛支持的格式。 缺点：仅限于表格数据；可能需要对复杂结构进行额外解析。 示例：整合目录中的产品信息 2. 分割器 文本分割器将大型文档分解为易于管理的块，以便于处理。...非常适合结构化 HTML 内容。 缺点：不适合非 HTML 文本。 示例：将博客文章分成有意义的部分。 CharacterTextSplitter：将文本分成指定字符长度的块。...缺点：不理解句子或段落的界限。 示例：通过换行符分割代码。 TokenTextSplitter：根据标记计数拆分文本，对 NLP 任务很有用。...优点：利用 SpaCy 的 NLP 功能将文本分成句子，同时保持语义理解。 缺点：比简单的基于字符的拆分更慢。 示例：以更高的精度处理自然语言文本。...分块方法 分块是指将文本分成更小的片段。主要方法包括： 固定大小块：将文本分割成预定的长度。 优点：简单、可预测。 缺点：可能会切断重要内容。 基于句子和基于段落的方法：使用自然语言边界进行分块。
搜索问答技术与系统 搜索中问答的明确需求占比接近1/4。这些问题不限领域，不限类型，一般可分成事实类和非事实类。搜索中问答的数据源是多种多样的。...从资源类型上看，包括网页、UGC（用户生产内容，如社区问答）和PGC（专业生产内容，例如自媒体号）。从文本的组织形态上来讲，数据可以分成结构化、半结构化和无结构化三种。...DeepQA是一系列基于搜索和机器阅读理解（MRC）的问答技术，可以处理更广泛的非结构化数据，基于离线问答内容构建和理解，在线通过搜索获得候选文档、使用机器阅读理解技术来抽取答案，能解决更多问题需求类型...短答案抽取模型是一个多文档段落抽取的模型，我们将搜索排名topN（常用N=10）的文档段落输入到BERT中进行表示建模，然后预测段落中答案的起始位置。...检索模块往往会通过分层筛选的方式来限制输入文本的数量。计算越复杂的模块，输入文本数量越少。召回阶段我们采用非交互式模型快速获得相关文本，排序阶段再使用更复杂的交互式模型进行少量精细化计算。
以前做nlp对长文本切分也略有些经验，通常就是先按段落进行切分，对于过长的段落文本，通常就是按模型（这里通常是embedding模型）能接受的输入长度，按句子的标点符号（如句号，感叹号，问号等）进行切分...不过，如果这么看的话，直接将标题文本、摘要文本和片段文本直接拼接是否是最好的方式呢？...前面说的基本都是难点，那么在处理时该怎么处理呢？ 1. 我想最好的办法是利用大模型的多态能力，直接表格进行结构化或者文本化。...结构化就是变成有层级关系的json数据，文本化就是让大模型用文本来描述表格的内容，而这个文本化我觉得可能是更好的方式。不过我估计，这得几年后才比较可行。 2....这一块的内容非常丰富，涉及到各类格式文件的适配，即使Word文档都要分成doc和docx两种来处理，PDF文档也要分成电子档和扫描件来处理，涉及的技术也非常多，如去噪、去水印印章、角度纠正、水印印章检测
这篇博文旨在提供 NLP 不同研究领域的结构化概述，并分析该领域的最新趋势。 在本文[1]中，我们研究以下问题： NLP 研究哪些不同的研究领域？ NLP 研究文献的特点和随时间的发展是什么？...通常，这涉及检索文档或段落。 信息提取与文本挖掘 该研究领域的重点是从非结构化文本中提取结构化知识，并能够分析和识别数据中的模式或相关性。...文本分类自动将文本分类为预定义的类别，而主题建模旨在发现文档集合中的潜在主题，通常使用文本聚类技术将语义相似的文本组织到相同的集群中。...因此，输入通常由文本组成，例如在释义中，以不同的表面形式呈现文本输入，同时保留语义，问题生成旨在根据给定的段落生成流畅且相关的问题和目标答案，或对话响应生成，旨在生成与提示相关的自然外观文本。...然而，在许多情况下，文本是作为其他模式输入的结果生成的，例如在数据到文本生成的情况下，基于结构化数据（例如表格或图表）生成文本 、图像或视频的字幕，或将语音波形转录为文本的语音识别。
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。...文本分类 文本分类用于根据文本的内容将文本项分配给一个或多个类别。它有两个维度: 分类的数量——最简单的分类形式是二值分类，即只有两种可能的类别可以将一个项分类到其中。...文本分类也可应用于文件的各部分(例如句子或段落)，例如，用以确定信件的哪些部分提出了投诉，以及投诉的类型。 5. 信息提取 信息抽取从非结构化文本中提取结构化信息。 一个示例用例是标识信件的发送者。...关系提取可用于处理非结构化文档，以确定具体的关系，然后将这些关系用于填充知识图。 例如，该技术可以通过处理非结构化医学文档来提取疾病、症状、药物等之间的关系。 7....智能文档分析任务的复杂性 机器学习在非结构化文本上要比在结构化数据上复杂得多，因此在分析文本文档方面要达到或超过人类水平的性能要困难得多。 1.
分词是 NLP 的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。 本文将介绍分词的原因，中英文分词的3个区别，中文分词的3大难点，分词的3种典型方法。...最后将介绍中文分词和英文分词常用的工具。 什么是分词？ 分词是 自然语言理解 – NLP 的重要步骤。 分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。...而 NLP 也是相同的思路，文本都是一些「非结构化数据」，我们需要先将这些数据转化为「结构化数据」，结构化数据就可以转化为数学问题了，而分词就是转化的第一步。 ?...分词的方法大致分为 3 类： 基于词典匹配 基于统计 基于深度学习 给予词典匹配的分词方式 优点：速度快、成本低 缺点：适应性不强，不同领域效果差异大 基本思想是基于词典匹配，将待分词的中文文本根据一定规则切分和调整...英文分词工具 Keras Spacy Gensim NLTK 总结 分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。
段落级分块: 何时使用: 当输入文本组织成独立的段落，每个段落封装一个单独的想法或主题时使用此策略。这使得模型能够专注于每个段落中的相关信息。...例如，产品文档页面可能会介绍产品功能，解释何时使用它，讨论如何配置它并给出不同配置的示例。使用段落级分块可以帮助您确定为LLM提供上下文的文档中最相关的部分。...技术考量: 这种方法可能需要先进的NLP技术来理解文本中的语义边界。 额外见解: 在处理结构化或半结构化数据时，内容感知分块特别有用，因为可以将特定块与元数据过滤相结合，以实现更精确的检索。...例如，在法律文档中，您可能希望提取所有保修或赔偿条款，并在将文本块嵌入存储在向量数据库中时，可以使用元数据使其更容易根据构建RAG用例时需要的内容类型进行搜索。...递归分块: 何时使用: 递归分块使用分层方法将数据分成越来越小的碎片。例如，在对文本文档进行分块时，您可以先将文本分成段落，然后分成句子，最后分成词。
MatSci-NLP分析：本文分析了在不同科学和非科学文本语料库上预训练的各种基于BERT的模型的性能。特别研究了领域内预训练语言模型对MatSci-NLP任务下游性能的影响。...NER任务使用包含“null”标签的非实体跨度预测给定文本跨度si的最佳实体类型标签。 关系分类：在关系分类任务中，模型为给定的跨度对（si, sj）预测最相关的关系类型。...此外，这种设置近似于在材料科学中很常见的使用非常有限的注释数据进行模型训练。在实验中，本文将MatSci-NLP中的数据分成1%的训练子集和99%的测试子集进行评估。...本文使用在微调期间未暴露的MatSci-NLP测试分割上的语言模型预测的微观F1和宏观F1分数来评估实验结果。 语言模型的域内预训练如何影响MatSci-NLP任务的下游性能？...MatBERT通常表现最好，这突出了使用高质量领域特定语言数据进行预训练的好处。本文发现可以通过改进文本模式来展示使用结构化语言建模进行微调的潜力，从而实现显著的改进。
不同的数据类型 从输入来看，文本生成可以分为三种主要输入，即非结构化输入、结构化输入和多媒体输入。PLM 将对这些输入数据进行建模。...非结构输入 在 NLP 研究中，大多数研究侧重于对非结构化文本输入（例如，句子、段落和文档）进行建模。要生成令人满意的输出文本，需要具备出色语言理解能力，即超越输入文本中单个单词表面含义。...在将 PLM 应用于结构化数据时，一个主要挑战是如何将结构化数据输入到 PLM 中，PLM 最初是为序列文本设计的。...数据角度 在将 PLMs 应用于文本生成任务尤其是在新领域的文本生成任务时，如何设计适合新领域特点的合适有效的微调策略是一个重要的考虑因素。 小样本学习：通常采用的方法是使用预训练参数插入现有模块。...此外，在预训练期间将外部知识纳入 PLM 已被证明是有效的，研究如何为文本生成注入更多的相关知识是一个重要趋势。 可控生成 使用 PLM 生成可控文本是一个有趣的方向，但仍处于早期的阶段。
然而不幸的是，我们并不是生活在所有数据都是结构化的历史交替版本中 这个世界上的许多信息都是非结构化的，如英语，或者其他人类语言写成的原文。那么，如何让计算机理解这种非结构化文本并从中提取数据呢？...在本文中，我们将知晓NLP是如何工作的，并学习如何使用Python编写能够从原始文本提取信息的程序。（注：作者在文中选择的语言对象是英语） 计算机能够理解语言吗？...NLP工作流中的下一步就是将这个句子切分成单独的单词或标记。这就是所谓的“标记”（Tokenization）。...本文例举的内容只是你可以用NLP做的一小部分。在后续文章中，我们将会讨论NLP的其他应用，如文本分类，以及像Amazon Alexa这样的系统如何解析问题。...如果你不是Python用户，使用的是不同的NLP库，文章中这些步骤，在你的处理过程中仍是有借鉴可取之处的。
答案就在自然语言处理(NLP)的奇妙世界中。 解决一个NLP问题是一个多阶段的过程。在进入建模阶段之前，我们需要首先处理非结构化文本数据。...标识化(tokenization)本质上是将短语、句子、段落或整个文本文档分割成更小的单元，例如单个单词或术语。...现在，是我们深入研究本文的主要内容的时候了——在NLP中进行标识化的不同方法。 在Python中执行标识化的方法 我们将介绍对英文文本数据进行标识化的六种独特方法。...句子标识化： 要执行句子标识化，可以使用re.split()函数，将通过传递一个模式给函数将文本分成句子。...在NLP上下文中，我们可以使用Keras处理我们通常收集到的非结构化文本数据。
评论文本挖掘的主要步骤: 数据收集：从各种在线平台（如亚马逊、Yelp、Twitter等）收集评论数据。这些数据可以是结构化的（如评分、标签等）或非结构化的（如文本评论）。...如何用数值来表示文本 机器不懂人类的自然语言，我们要将自然语言转换为机器易于理解的“语言”，NLP（Natural language processing) NLP 里面，最细粒度的是词语，词语组成句子...所以处理 NLP 的问题，首先要处理词语 。 词语处理的最终目标是用向量来表示词语，通过词向量，可以计算不同词语之间的相似度，这对于词语层面的任务非常重要。...词干提取的目标是将单词还原到它们的基本形式，以便进行进一步的文本处理和分析。 词形还原 – Lemmatisation 将单词的各种形态转换回它们的基本形态或词典形式。...这个方法主要用于Jupyter Notebook中的交互式显示。 to_image(): 将词云图转换为PIL.Image对象。可以使用此方法将词云图保存为其他格式的图片文件。
为避免以上问题，并且又能对丰富的病历资源进行二次利用，NLP自然语言电子病历系统可支持前台自然语言录入，后台自动通过独有的NLP技术将病历内容进行结构化处理和存储。...Ø 自由后结构化替换输入，即不用预先做做大量的结构化元素，模板制做时直接使用大段落的自由文本，在医生书写病历过得之中编辑器以及后结构化引擎自己后结构化并且引导大夫结构化录入。 ?...2.2 NLP后结构化 智能电子病历独有的NLP技术可对病历进行细致的、专业的结构化处理，使得病历内容的内在含义为计算机“理解”，实现监控和利用。 目前项目上使用的算法F1达到94.0。...2.3 病历输入法 应用NLP、机器学习技术并结合海量的电子病历以及相关医学内容进行训练的专用病历输入法提供诸如基于书写上下文的超级联想、自动补齐、自然文本自动替换输入。...病历上线费时费力的结构化模板制做的时代将一去不返，基于NLP和机器学习技术，病历只需求结构化段落这一些即可，剩下的只需要交给我们的NLP-输入法引擎即可，自动后结构化并弹出替换选择录入。
GNN应用于NLP的挑战 将原始文本序列数据自动转化为图结构的数据。大多数NLP任务使用文本序列作为原始输入，从文本序列中自动构建图数据以利用底层结构信息是利用图神经网络处理NLP问题的关键步骤。...从概念上讲，静态图包含了隐藏在原始文本序列中的不同领域/外部知识，它用丰富的结构化信息丰富了原始文本的内容。 4.1.1 静态图构建方法 ?...fig3 图3 AMR Graph AMR图是有根、有标注、有向、无环的图，它被广泛用于表示非结构化的具体自然文本的抽象概念之间的高级语义关系。与句法上的特异性不同，AMR是高层次的语义抽象。...fig8 图9 application-driven graph 应用驱动图指的是为特定的NLP任务专门设计的图。在一些NLP任务中，用特定应用的方法通过结构化的形成来表示非结构化的数据是很常见的。...最近，在强大的GNN的帮助下，许多研究者通过挖掘非结构化文本中包含的结构性知识进一步提升了性能。 大多数基于GNN的NMT方法将传统的seq2seq图转换成Graph2Seq架构。
电子邮件是经分类模型处理后的输入数据，输出数据是确定了的垃圾邮件或者非垃圾邮件，非垃圾邮件专指那些不含垃圾内容的好邮件。垃圾邮件会被送入垃圾箱，而非垃圾邮件则被送入收件箱。...NLP 自然语言处理（NLP）输入文本、语音或手写形式的语言，经过NLP算法处理后，输出结构化的数据，如图6-1所示。现在有很多潜在的NLP场景和输出。 ?...对某些特定应用，字母和单词的序列也是有效的序列数据，这些序列被打上不同的标签，诸如n-grams、skip-grams、句子、段落，甚至语言本身，其中语言是以语音、文字或者电子的方式来表达的。...08 信息搜索、提取、排序和评分 许多强大的人工智能应用都围绕着信息的搜索、提取和排序（评分）。这特别适用于非结构化和半结构化数据，例如文本文档、网页、图像和视频。...在这种情况下，应用将尝试学习如何做到这一点，也就是吃尽可能多的幽灵和水果。 还有一件事要提，得分是一种积极的回报。碰到幽灵丧命是一种消极的回报。
作者的解释很直观、好理解，对于刚入门 NLP 的小伙伴是不可多得的好文。 计算机是如何理解人类语言的。 计算机非常擅长使用结构化数据，例如电子表格和数据库表。...世界上很多信息是非结构化的——例如英语或其他人类语言中的原始文本。那我们要如何让计算机了解非结构化文本并从中提取数据呢？ ?...自然语言处理，或简称为 NLP，是 AI 的子领域，重点放在使计算机能够理解和处理人类语言。接下来让我们看看 NLP 是如何工作，并学习如何使用 Python 编程来从原始文本中提取信息。...在 NLP 中，我们把这个过程称为词形还原——找出句子中每个单词的最基本的形式或词条。 同样也适用于动词。我们也可以通过找到它们的词根，通过词形还原来将动词转换成非结合格式。...深入探讨 这只是一个微小的尝试，让你去理解可以用 NLP 做什么。在以后的文章中，我们将讨论 NLP 的其他应用，如文本分类以及 Amazon Alexa 等系统如何解析问题。
值得注意的是，NLP和NLU尽管有时可以互相交换使用，但它们实际上是两个有一些重叠的不同概念。首先，他们都用来处理自然语言和人工智能之间的关系。...他们都试图理解类似于语言之类的非结构化数据，而不是像统计，行为等结构化数据。然而，NLP和NLU是许多其他数据挖掘技术的对立面。 ?...NLU被认为是NLP的一个子方向，主要侧重于机器阅读理解：让计算机理解文本的真正含义。 NLU实际上做了什么 与NLP类似，NLU使用算法将人类语音转化为结构化本体。...句法分析确实用于多个任务，通过将语法规则应用于一组单词并通过多种技术从中获得意义来评估语言如何与语法规则保持一致： 词形还原：将单词的变形形式简化为单一形式，以便于分析。...词干：将变形的词语切割成它们的根形式。 形态分割：将单词划分为语素。 分词：将连续文本分成不同的单元。 解析：句子的语法分析。 词性标注：识别每个单词的词性。 句子破坏：将句子边界放在连续文本上。
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