如何在两个不同的文本区域中找到相同的单词并对其进行计数？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

NLP中关键字提取方法总结和概述

他们计算关键字的统计数据并使用这些统计数据对它们进行评分。一些最简单的统计方法是词频、词搭配和共现。也有一些更复杂的，例如 TF-IDF 和 YAKE!。...它计算文档中每个词的频率，并通过词在整个语料库中的频率的倒数对其进行加权。最后，选择得分最高的词作为关键词。 TF-IDF 的公式如下：其中 t 是观察项。...然后通过将每个 n-gram 的成员分数相乘并对其进行归一化，以减少 n-gram 长度的影响。停用词的处理方式有所不同，以尽量减少其影响。 5、重复数据删除和排名——在最后一步算法删除相似的关键字。...由于有时停用词可能是关键字的一部分，因此在此步骤中添加了它们。该算法在文本中找到与停用词连接的关键字对，并将它们添加到现有停用词集中。它们必须在要添加的文本中至少出现两次。...他们将文档和候选关键字嵌入到相同的嵌入空间中，并测量文档和关键字嵌入之间的相似度（例如余弦相似度）。他们根据相似度度量选择与文档文本最相似的关键字。

2.1K2 0

·理解NLP的卷积神经网络

这导致局部连接，其中输入的每个区域连接到输出中的神经元。每个图层应用不同的过滤器，通常是数百或数千个，如上所示，并结合其结果。还有一些叫做池（子采样）层的东西，但我稍后会介绍。...当您在一个区域上汇集时，即使您将图像移动/旋转几个像素，输出也将保持大致相同，因为无论如何，最大操作将选择相同的值。通道我们需要理解的最后一个概念是渠道。通道是输入数据的不同“视图”。...本文还以静态和动态词嵌入的形式对两个不同的通道进行了实验，其中一个通道在训练期间被调整而另一个通道没有被调整。之前在[2]中提出了类似但更复杂的架构。...这些论文中的方法似乎适用于长篇文本（如电影评论），但它们在短文本（如推文）上的表现并不清楚。直观地说，对于短文本使用预先训练的单词嵌入将比在长文本中使用它们产生更大的收益是有意义的。...[7]对CNN架构中不同超参数的影响进行了实证评估，研究了它们对多次运行的性能和方差的影响。如果您希望实施自己的CNN进行文本分类，那么使用本文的结果作为起点将是一个很好的主意。

1.3K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

OCR大突破：Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

我们的 OCR 系统分为文本检测和文本识别两个阶段：基于 Faster-RCNN 模型，在文本检测阶段我们的系统能够检测出图像内包含文本的区域；采用基于全卷积网络的字符识别模型，在文本识别阶段我们的系统能够处理检测到的位置并识别出文本的内容...首先，基于 Faster-RCNN 模型检测出单词的位置，并采用全卷积模型生成每个单词的转路信息。方法我们的 OCR 系统 Rosetta 主要包含两个阶段：检测和识别阶段。...在检测阶段，我们的系统能够检测出图像中可能包含文字的矩形区域。在识别阶段，我们对每个检测到的区域，使用全卷积神经网络模型，识别并转录该区域的单词，实现文本识别。...第一阶段是基于 Faster-RCNN 模型进行单词检测。第二阶段使用具有 CTC 损失的全卷积模型进行单词识别。这两个模型是独立训练的。...该模型假设所有图像都具有相同的大小并且存在最大可识别字符数量 k。对于较长的单词，单词中只有 k 个字符能够被识别出。

2.6K7 0

基于 Python 的自动文本提取：抽象法和生成法的比较

它描述了我们（一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队）是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。...TextRank的工作原理如下：预处理文本：删除停止词并补足剩余的单词。创建把句子作为顶点的图。通过边缘将每个句子连接到每个其他句子。边缘的重量是两个句子的相似程度。...例如，考虑两个语义相似的短语“apples bananas”和“bananas apples”。如果我们使用ROUGE-1，我们只考虑单词，这两个短语都是相同的。...然后，我们通过其最大引用计数剪切每个模型词/短语的总计数，在模型转换/摘要中添加每个单词的剪切计数，并将总和除以模型转换/摘要中的单词/短语的总数。...这些文章是购买该产品客户的评论的集合。数据集中的每篇文章都有5个手动编写的重点摘要。通常5个重点摘要是不同的，但它们也可以是重复5次的相同文本。

2K2 0

特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块

通过对文本文档进行词袋特征化，一个特征是一个词，一个特征向量包含每个文档中这个词的计数。这样，一个单词被表示为一个“一个词向量”。...对于统计模型而言，仅出现在一个或两个文档中的单词更像噪声而非有用信息。例如，假设任务是根据他们的 Yelp 评论对企业进行分类，并且单个评论包含"gobbledygook"这个词。...通常单词保留自己的计数，可以通过停用词列表或其他频率进一步过滤方法。这些难得的单词会失去他们的身份并被分组到垃圾桶功能中. ?...用 Manning 和 Schütze（1999：141）的话来说：“搭配是一个由两个或两个以上单词组成的表达，它们对应于某种常规的说话方式。” 搭配比其部分的总和更有意义。...然而，在实践中，寻找非连续词组的计算成本要高得多并且没有太多的收益。因此搭配抽取通常从一个候选人名单中开始，并利用统计方法对他们进行过滤。所有这些方法都将一系列文本标记转换为一组断开的计数。

2K1 0

CVPR 2020 | 深度视觉推理2.0：组合式目标指代理解

给定一个自然语言的描述，目标指向理解期望准确地在一张图像中找到描述对应的区域。模型需要对文本和视觉领域来进行联合理解和推理。然而现在的一些公开数据集并不能很好地检验模型的理解和推理能力。...和目标区域不同类别的干扰图像； 2. 包含和目标区域相同类别区域的干扰图像； 3. 包含同样类别和属性区域的干扰图像； 4....MattNet是解决目标物指代理解的经典模型，它把文本描述分为三个模块，包括主语（sub）、位置（loc）和物体关系（rel）并对其分别建模，计算候选区域和每个模块的相似度。...其对文本描述的单词顺序和关系更加敏感。句法结构在数据集的性能中扮演更关键的作用。 ?...这个数据集具有两个不同的特性： 1) 具有复杂和不同组成程度和逻辑推理的文本描述； 2）包含和目标区域视觉语义相似的干扰图像。

1.2K1 0

浙江大学提出 Prompt-Aware 视觉与语言的桥梁,提示感知Adapter在多模态LLMs中的角色 !

由于这些不相关的单词可能每次都对应不同的区域，这种不切实际的假设可能导致 Adapter 产生不稳定的视觉标记，不可避免地为LLM造成重大混淆。...全局注意力旨在捕捉粗粒度、与提示相关的视觉感知，而局部注意力则专注于细化对特定、细粒度兴趣区域的响应。这种双重方法允许 Adapter 有效地揭示视觉上下文，并根据需要将注意力转移到相关区域。...在这种情况下，无论问题涉及“水池”还是“饮料”，它们都一致生成相同的标记，并对场景中的每个细节分配相等的注意力，这可能会增加LLM的认知负担。...右图：有提示意识 Adapter 利用提示收集最相关的视觉线索并生成自适应标记，从而提高了LLM理解和解释视觉内容的能力。在早期的努力中，作者对提示对 Adapter 的影响进行了全面研究。...作者的模型在COCO-QA数据集[22]上进行训练，该数据集包括覆盖目标分类、颜色识别、计数和位置推理的问题-答案对。训练的图像-文本对约占，其余的对用于零样本图像到文本生成任务。

2041 0

几何哈希

需要一种允许直接访问相关信息的方法 - 例如基于索引的方法。例如, 如果要查找长文本字符串中的单词, 则可以使用由作为单个单词的函数的索引访问的表。...两种形状可以具有相同的局部特征, 但在外观上完全不同。如果形状的刚性是保守的, 那么不仅局部特征而且它们的相对空间配置也很重要。..., 并假设它们的描述符仅由其坐标给出。...我们在两次迭代后提供哈希表, 为第二次迭代选择对(P1, P3)。哈希表: 大多数哈希表不能将相同的键映射到不同的值。...如果点要素相同或相似, 则增加相应基础的计数(以及对象的类型, 如果有的话)。对于每个基数使得计数超过某个阈值, 验证其对应于在步骤2中选择的图像基础的假设。

1.4K2 0

自然语言处理指南（第1部分）

对于其他语言（如法语或俄语），也有基于 Porter 的或受其启发的算法。你可以在 Snowball 这个网站上找到所有的算法。...从根本上说，该算法将一个单词分成若干区域，然后如果这些区域完整包含了这些后缀的话，替换或移除某些后缀。...用于搜索的确切方法超出了本文的范围。一般而言，你对搜索项进行上述处理，然后比较输入的 n 元模型与文档中的某个词二者的出现次数。...需要注意几点：n 元模型的顺序和拼写错误。n 元模型的顺序无关紧要，从理论上说，完全不同的单词可能碰巧具有相同的 n 元模型。不过在实践中，这不会发生。...限制和有效性这种技术的巨大优势在于，它不仅仅是算法简单，而且还适用于所有语言。你不需要为法语建立不同于英语的 n 元模型，制药以相同的方式拆分这些单词就好。

1.6K8 0

用 LDA 和 LSA 两种方法来降维和做 Topic 建模

LSA模型的目的是对分类任务降维。其主要思想是具有相似语义的词会出现在相似的文本片段中。在自然语言处理领域，我们经常用潜在语义索引（LSI）作为其别名。首先，我们用m个文档和n个词作为模型的输入。...这属于无监督学习，而主题模型是其个中典型。它建立的假设在于每份文档都使用多个主题混合生成，同样每个主题也是由多个单词混合生成。 ? 不同话题下的不同词汇显然，你可以想象出两层聚合。...第二层则是类中的单词分布。比如，我们可以在天气新闻中找到类似“晴朗的”和“云”这样的单词，在金融新闻中找到“钱”和“股票”这样的单词。...然而，"a","with","can"这样的单词对主题建模问题没有帮助。这样的单词存在于各个文档，并且在类别之间概率大致相同。因此，想要得到更好的效果，消除停用词是关键一步。 ?...对特定的文档d，我们得到了其主题分布θ。则主题t可以根据这个分布(θ)从ϕ中选出相应的单词。 ? 输出： ?

9154 0

python使用MongoDB，Seaborn和Matplotlib文本分析和可视化API数据

现在我们有了审阅文本数据，我们想要以几种不同的方式对其进行分析。 ...我们可以通过几种不同的方式进行操作：我们可以创建一个词云我们可以计算所有单词并按其出现次数排序但是，在对数据进行任何分析之前，我们必须对其进行预处理。...我们还将使用NTLK中的一些停用词（非常常见的词，对我们的文本几乎没有任何意义），并通过创建一个列表来保留所有单词，然后仅在不包含这些单词的情况下才将其从列表中删除，从而将其从文本中删除我们的停用词列表...我们可以将最普通的单词分解成一个单词列表，然后将它们与单词的总数一起添加到单词词典中，每次看到相同的单词时，该列表就会递增。...让我们从评论集合中获取分数值，对它们进行计数，然后绘制它们： scores = []...plt.xticks(rotation=-90)plt.show() 上图是给出的评分总数（从0到9.9）的图表

2.3K0 0

一个神经网络实现4大图像任务，GitHub已开源

众所周知，神经网络十分擅长处理特定领域的任务 (narrow task)，但在处理多任务时结果并不是那么理想。这与人类的大脑不同，人类的大脑能够在多样化任务中使用相同的概念。...decoder)，它接受图像表示，并输出文本描述。...单词类比 (Word analogies) 关于词汇嵌入的一个令人兴奋的事实是，你可以对它们进行微积分。你可以用两个单词(如 “king” 和 “queen”) 并减去它们的表示来得到一个方向。...，使用新图像的表示并在数据库中找到最接近的图像 (由余弦相似度给出) 谷歌图像可能正式使用这种 (或类似的) 方法来支持其反向图像搜索功能。...因此，我们不是获取图像并为其生成标题，而是输入标题 (文本描述) 并找到与之最匹配的图像。

1.1K3 0

Linux中的Grep命令使用实例

让我们尝试在文本文档中搜索两个不同的字符串： $ grep -e 'Class 1' -e Todd Students.txt ? 注意，我们只需要在包含空格的字符串周围使用引号。...pgrep是用于搜索系统上正在运行的进程的名称并返回其相应进程ID的命令。例如，您可以使用它来查找SSH守护进程的进程ID： $ pgrep sshd ?...填充空间或制表符正如我们在前面关于如何搜索字符串的解释中提到的那样，如果文本包含空格，则可以将文本包装在引号中。选项卡也可以使用相同的方法，但是稍后我们将说明如何在grep命令中添加选项卡。...如您在屏幕截图中所见，当我们使用-v开关运行相同的命令时，不再显示排除的字符串 Grep和替换传递给sed的grep命令可用于替换文件中字符串的所有实例。...对结果进行排序将grep的输出传递给sort命令，以按某种顺序对结果进行排序。默认为字母顺序。 $ grep string filename | sort ? 希望这个教程对您有一定的帮助！

65.5K6 5

使用管理门户SQL接口（一）

标签键已禁用;将代码复制到SQL代码区域时，现有选项卡将转换为单个空格。线返回和未保留多个空格。注释。 SQL代码区域支持单行和多行注释。在Show历史显示中保留并显示注释。...选择模式对于数据类型是有意义的，其逻辑存储格式与所需的显示格式（显示或ODBC）不同，例如Intersystems Iris日期和时间和Objectscript％List结构化数据。...它只是对返回的行进行编号，它既不对应rowwid也不对应%VID。行号列标题名是#。默认是显示行号。所有这些选项都是用户自定义的。...从Show History列表中执行SQL语句将更新其执行时间(本地日期和时间戳)，并增加其计数(执行次数)。可以过滤Show History列表，如下所示:在过滤框中指定一个字符串，然后按Tab键。...对从Show History中检索到的SQL语句进行任何更改，都会将其作为新语句存储在Show History中; 这包括不影响执行的更改，如更改字母大小写、空格或注释。

8.4K1 0

四个任务就要四个模型？现在单个神经网络模型就够了！

，并输出文本描述。...我使用在 ImageNet 上进行了训练的 PyTorch modelzoo 中可用的 Inception 网络来对 100 个类别的图像进行分类，并使用该网络来提供一个可以输入给循环神经网络中的表示。...这个区域似乎有一堆数字——「two」、「three」、「four」、「five」等等。再看另一个： ? 上图，它知道「people」和「children」这两个单词相似。...单词类比（Word analogies）关于词嵌入的一个振奋人心的事实是，你可以对它们进行微积分计算。你可以用两个单词（如「king」和「queen」）减去它们的表示来得到一个方向。...3：假设随机生成的输入张量来自图像编码器，将其输入到图说解码器中；步骤 4：获取给定随机输入时网络生成的图说，并将其与用户提供的图说进行比较；步骤 5：比较生成的图说和用户提供的图说，并对二者存在损失进行计算

5492 0

四个任务就要四个模型？现在单个神经网络模型就够了！

，并输出文本描述。...我使用在 ImageNet 上进行了训练的 PyTorch modelzoo 中可用的 Inception 网络来对 100 个类别的图像进行分类，并使用该网络来提供一个可以输入给循环神经网络中的表示。...这个区域似乎有一堆数字——「two」、「three」、「four」、「five」等等。再看另一个： ? 上图，它知道「people」和「children」这两个单词相似。...单词类比（Word analogies）关于词嵌入的一个振奋人心的事实是，你可以对它们进行微积分计算。你可以用两个单词（如「king」和「queen」）减去它们的表示来得到一个方向。...3：假设随机生成的输入张量来自图像编码器，将其输入到图说解码器中；步骤 4：获取给定随机输入时网络生成的图说，并将其与用户提供的图说进行比较；步骤 5：比较生成的图说和用户提供的图说，并对二者存在损失进行计算

5632 0

NLP->IR | 使用片段嵌入进行文档搜索

这些摘要方面为结果空间提供了全景视图，减少了无用的文档导航并加快了对感兴趣文档的聚合。输入片段可以是完整或部分的句子，对其组成或样式没有限制。...BERT嵌入还消除了生僻词场景，并促进了对文档中不同的重要片段的可搜索提取摘要，从而加快了对相关文档的聚合。...BERT在片段区域表现最好(≥5个单词) 5. 邻域的直方图分布如何查找术语和片段以下是BERT和Word2vec的单词、短语(3个单词)和片段(8个单词)的邻域，它们说明了这两个模型的互补性。...分布的尾部随着BERT单词长度的增加而增加，而与短语或单词相比，片段的尾部明显不同。当计数项较低时，有时分布可能有很厚的尾部，这表示结果较差。...结果对输入片段变化的敏感性。这就是我们使用输入变量来收敛于相同结果成为可能。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。

1.4K2 0

程序员必备的50道数据结构和算法面试题

编码面试主要包括数据结构和基于算法的问题，以及一些诸如如何在不使用临时变量的情况下交换两个整数这样的逻辑问题？我认为将编程面试问题划分到不同的主题区域是很有帮助的。...我在面试中经常看到的主题区域是数组、链表、字符串、二叉树，以及源于算法的问题（例如字符串算法，排序算法，如 quicksort 或基数排序，以及其他杂项），这就是你能在这篇文章中找到主要内容。...6、如何在字符串中找到重复字符？ 7、如何对给定字符串中的元音及辅音进行计数？ 8、如何计算给定字符传中特定字符出现的次数？ 9、如何找到一个字符串的全排列？...10、在不使用任何库方法的情况下如何反转给定语句中的单词？ 11、如何判断两个字符串是否互为旋转？ 12、如何判断给定字符串是否是回文？...编程面试问题之杂项除了基于数据结构的问题之外，大多数编程工作面试还会询问算法、设计、位操作和基于逻辑的常规问题，我将在本节中对其进行介绍。

3.2K1 1

程序员必备的50道数据结构和算法面试题

编码面试主要包括数据结构和基于算法的问题，以及一些诸如如何在不使用临时变量的情况下交换两个整数这样的逻辑问题？我认为将编程面试问题划分到不同的主题区域是很有帮助的。...我在面试中经常看到的主题区域是数组、链表、字符串、二叉树，以及源于算法的问题（例如字符串算法，排序算法，如 quicksort 或基数排序，以及其他杂项），这就是你能在这篇文章中找到主要内容。...6、如何在字符串中找到重复字符？ 7、如何对给定字符串中的元音及辅音进行计数？ 8、如何计算给定字符传中特定字符出现的次数？ 9、如何找到一个字符串的全排列？...10、在不使用任何库方法的情况下如何反转给定语句中的单词？ 11、如何判断两个字符串是否互为旋转？ 12、如何判断给定字符串是否是回文？...编程面试问题之杂项除了基于数据结构的问题之外，大多数编程工作面试还会询问算法、设计、位操作和基于逻辑的常规问题，我将在本节中对其进行介绍。

4.3K2 0

工作流程（第3部分） - 特征提取

它只是在给定的语料库（称为词汇表）中找到一组重要的单词，然后在每个文档中对这些单词进行计数，并为每个文档创建一个词频率的直方图。很多情感分析，文档分类应用还是使用BoW作为特征提取方法。...不可知论的应用：相同的学习算法可以学习像很少或根本没有变化的图像或文本的不同领域的功能。域适配：您可以训练一个模型，并将其用于来自不同资源的许多不同数据集。它还通过更好的泛化性能来衡量域转移问题。...（区域移动被解释为来自不同数据资源的两个数据集的统计差异，因此从一个数据集学习的任何模型可能给另一个数据集带来不好的结果）。这种方法有很多实际的成果。...多任务学习：学习功能可以用于任何目标，如检索和分类。多感官输入：只需很少的预处理，您就可以同时向单个模型提供不同的感官数据，并最终学习合作的表示。...你可能知道最好的算法，但是如果它不能用你的数据进行扩展，这是毫无意义的，甚至是耗时的。你应该考虑在预期的系统中的计算问题。最佳：探讨目前的情况，并对问题进行研究。

1.4K0 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭