功能描述： 批量提取指定Word文档（docx格式）中所有文本框中的文本。 测试文件： 参考代码： 执行结果：
前言 你可能会遇到过各种文本处理，从文本中其他所有数值，初看起来没有啥特别难度。 但是，数据经常让你"喜出望外"。...今天我们使用各种方式从文本中提取有效的数值： 普通方式 正则表达式 ---- Python内置方法 为了方便对比各种实现方式，我们把待验证的文本与正确结果写入 excel 表格： 为了简化调用，我封装了一系列流程...整个的意思是 "加号或减号可能没有，也可能有一个" 没有多大改进，只是多通过了一行 看了第二行大概就能知道，我们没有考虑小数： 行4：因为正则表达式中的 "."...:" ，因为正则表达式的括号有捕获结果的功能，但我们这里的括号不需要捕获。所以用 "?:" 表示不捕获 还有最后3个 case 没有通过，但我也解决不了。希望有高手能指点。...推荐阅读： pandas输出的表格竟然可以动起来?教你华而不实的python
去掉html标签的js function delHtmlTag(str){ return str.replace(/]+>/g,"");//去掉所有的html标记 }...src=''>ss"; str = delHtmlTag(str); alert(str); 为了一个title去html标签所做的修改...： function delHtmlTag(str, obj){ var title = str.replace(/]+>/g,"");//去掉所有的html标记 if(title.length...> 300) { title = title.substring(0,300); } obj.title = title; } 1、 去掉字符串前后所有空格： 代码如下：...return str.replace(/(^\s*)|(\s*$)/g, ""); } 说明： 如果使用jQuery直接使用$.trim(str)方法即可，str表示要去掉前后所有空格的字符串
绪论 最近做课题，需要分析短文本的标签，在短时间内学习了自然语言处理，社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词（融合社会标签和时间属性）进行用户画像。...这一切的基础就是特征词提取技术了，本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍（英文）。...TF-IDF原理概述 如何衡量一个特征词在文本中的代表性呢？以往就是通过词出现的频率，简单统计一下，从高到低，结果发现了一堆的地得，和英文的介词in of with等等，于是TF-IDF应运而生。...文章末尾贴出了两份我认为比较好的代码，一份是面向对象的实现一份是分布式的。.../www.tuicool.com/articles/U3uiiu http://www.cnblogs.com/chenbjin/p/3851165.html http://blog.csdn.net
关系提取是一项重要的任务，通过将非结构化文本数据转换成关系元组作进一步分析，它可以被用于理解大量的文本语料。...在这篇论文中，为了解决远监督关系提取中存在的问题，我们研究了从外部数据使用间接监督进行关系提取的问题。因此研究提出了一个新的框架--ReQuest。...首先，ReQuest 构造了一个表征异构图来表达三种不同的对象：关系提述（relation mentions）、文本特征（text features），以及由知识库链接做好标签的关系提取训练数据的关系类型...表 1：论文中用于关系提述的文本特征（基于解析的依存句法特征和实体类型特征）。...P_NP-N_NP：正的问答名词短语对+反的问答名词短语对； P_NP-N_NER：正的问答名词短语对+反的问答命名实体对；DepPath：将问答语句转换成 依存句法树上的最短路径；NFromP：从正和反的答句取样反问答对
在本文中，我想概述一下我在学习 NLP 技术时研究过的一些问题。...监督学习和非监督学习的区别 特征提取 所有的机器学习算法都需要数值型数据作为输入。这意味着文本数据必须被转化为数值型数据。这就是 NLP世界中特征提取步骤的本质。...基于计数的策略 将文本转化为数值向量的最简单的方法就是使用词袋（BoW）方法。词袋方法的的原理是提取出文本中所有特有的单词，并且创建一个文本语料库，称为词汇表。...精度（precision）——正确预测为正的样本数与所有预测为正的样本数之比，即有多少选中的项是相关的。...召回率（recall）——正确预测为正的样本数与所有实际为正的样本数之比，即有多少相关的项被选中。 F1 值——使用调和均值融合精度和召回率得到的单个分值。调和均值是 x 和 y 相等时的平均值。
监督学习和非监督学习的区别 特征提取 所有的机器学习算法都需要数值型数据作为输入。这意味着文本数据必须被转化为数值型数据。这就是 NLP世界中特征提取步骤的本质。...基于计数的策略 将文本转化为数值向量的最简单的方法就是使用词袋（BoW）方法。词袋方法的的原理是提取出文本中所有特有的单词，并且创建一个文本语料库，称为词汇表。...精度（precision）——正确预测为正的样本数与所有预测为正的样本数之比，即有多少选中的项是相关的。...召回率（recall）——正确预测为正的样本数与所有实际为正的样本数之比，即有多少相关的项被选中。 F1 值——使用调和均值融合精度和召回率得到的单个分值。调和均值是 x 和 y 相等时的平均值。...当文本多样性高时，主题建模算法往往会得到更好的结果。 主题建模原理示意图 结语 在本文中，我针对读者开始从事与自然语言处理和机器学习相关的项目时可能遇到的重要问题进行了概述。
2.1.1CTPN模型结构 CTPN采用的方法是将文本行分割成一个个小块（长度是固定的），然后去检测这些小块，最后使用一种文本行构造法将所有块连起来，如 图1 所示。...4）把每一行的所有窗口对应的3*3*C的特征输入到BiLSTM（双向LSTM）网络中，提取文字的序列特征，这时候得到的特征是图像特征和序列特征的融合。...可微二值化也就是将标准二值化中的阶跃函数进行了近似，使用如下公式进行代替： $$\hat{B} = \frac{1}{1 + e^{-k(P{i,j}-T{i,j})}}$$ 其中，P是上文中获取的概率图...，T是上文中获取的阈值图，k是增益因子，在实验中，根据经验选取为50。...图3(b) 中，$x0$ 的部分为负样本预测为正样本的情况，梯度同样也被放大了。
此外，考虑到负样本与正样本的不平衡，采用了非对称损失作为优化目标，以抑制所有类别中的负样本，并可能提升头部到尾部的识别性能。...随后，提取的类别语义用于初始化所有类别的提示，这些提示与视觉特征交互，以辨别与每个类别相关的上下文视觉信息。 ...为进一步解决负样本与正样本的不平衡问题，采用了重加权策略（即非对称损失（ASL）），这有助于抑制所有类别中的负样本。...为了论文的目的，仅利用文本编码器来提取类别语义。具体来说，采用一个经典的预定义模板 "a photo of aCLASS" 作为文本编码器的输入文本。...PI网络在从预训练CLIP的文本编码器中提取类别语义方面发挥了至关重要的作用，利用其强大的语义表示能力，在不依赖真实标签的情况下建立不同类别之间的语义关联。
A - [^A]（脚注前需要有内容），对应A的脚注文本[^A]: 脚注的*文本* 示例编码： 你可以使用脚注像这样[^脚注] 脚注前面需要有内容！！！...[^脚注]: 这里写脚注的*文本* 实际效果： 你可以使用脚注像这样[1] 脚注前面需要有内容！！！...，如果需要显示特定的符号则需要使用转义字符，Markdown 使用反斜杠转义特殊字符 语法：\ 加特殊字符 示例编码： **不想被加粗** 实际效果： 不想被加粗 目录 markdown可以根据标题内容自动提取目录...文本对齐 借助align属性可以实现文本对齐 示例代码： 居中文本 右对齐文本 左对齐文本 实际效果： 居中文本 右对齐文本 左对齐文本 图像水平排列 markdown自带图像插入功能无法水平自由排列，借助html中的table和img标签可以实现。
P(c|x) = P(x|c) * P(c) / P(x) 朴素贝叶斯主要用于自然语言处理（NLP）问题。 朴素贝叶斯预测文本的标签。 他们计算给定文本的每个标签的概率，然后输出最高标签的标签。...我们必须计算 P（正面|总体上喜欢这部电影） —假定句子“总体上喜欢这部电影”，则该句子的标签为正的概率。...P（负|总体上喜欢这部电影） —假定句子“总体上喜欢这部电影”，则句子的标签为负的概率。 在此之前，首先，我们在文本中应用“删除停用词并阻止”。...删除停用词：这些是常用词，实际上并没有真正添加任何内容，例如，有能力的，甚至其他的，等等。 词根提取：词根提取。...计算概率： 首先，我们计算每个标签的先验概率：对于我们训练数据中的给定句子，其为正P（positive）的概率为3/5。 那么，P（negative）是2/5。
文本# 参数2: 需要解析的页面定位# 参数3: 提取标签属性# 参数5：设置返回类型(attribute 返回属性字段,text 返回文本字段)def search_page(data,regx,attrs...，属性#cnblogs_post_body > p > img中图片的src属性，并提取出图片属性attribute自身参数。...所有a标签 且类名是c_b_p_desc_readmore的 并提取出其href字段# print(bs.find_all('a',class_='c_b_p_desc_readmore')[0]['...CVE漏洞编号等，如下图所示；图片21.8.3 取字串返回列表在BeautifulSoup4中，stripped_strings是一个生成器对象，用于获取HTML标签内所有文本内容的迭代器。...它会自动去除每个文本的前后空格和换行符，只返回纯文本字符串。stripped_strings可以用于处理HTML文档中的多行文本、空格等特殊符号，也可用于将元素下面的所有字符串以列表的形式返回。
文本 # 参数2: 需要解析的页面定位 # 参数3: 提取标签属性 # 参数5：设置返回类型(attribute 返回属性字段,text 返回文本字段) def search_page(data,regx...，属性#cnblogs_post_body > p > img中图片的src属性，并提取出图片属性attribute自身参数。...所有a标签 且类名是c_b_p_desc_readmore的 并提取出其href字段 # print(bs.find_all('a',class_='c_b_p_desc_readmore')[0][...CVE漏洞编号等，如下图所示； 21.8.3 取字串返回列表 在BeautifulSoup4中，stripped_strings是一个生成器对象，用于获取HTML标签内所有文本内容的迭代器。...它会自动去除每个文本的前后空格和换行符，只返回纯文本字符串。stripped_strings可以用于处理HTML文档中的多行文本、空格等特殊符号，也可用于将元素下面的所有字符串以列表的形式返回。
在本文中，我们将介绍 Sed 命令的一些常见用法和示例。 用 Sed 命令打印文件内容 sed -n 'p' filename 上述命令将打印 filename 文件的每一行。...其中，-n 参数表示不输出任何未经编辑的文本行，p 表示打印当前行。...用 Sed 命令从文件中提取特定行 sed -n '3p' filename 上述命令将从 filename 文件中提取第三行的文本。...*\n\1/d; s/\n//; h; P' filename 上述命令将删除 filename 文件中的所有重复行。...用 Sed 命令删除 HTML 标签 sed 's/]*>//g' filename 上述命令将删除 filename 文件中所有 HTML 标签。
RPN网络预训练 样本 来源 正样本 ILSVRC20XX 负样本 ILSVRC20XX 样本中只有类别标签； 文中一带而过RPN网络被ImageNet网络...Fast R-CNN网络预训练 样本 来源 正样本 ILSVRC20XX 负样本 ILSVRC20XX 样本中只有类别标签； 文中一带而过Fast R-CNN...，i表示一个mini-batch中某个anchor的下标，pi表示anchor i预测为物体的概率；当anchor为正样本时，p∗i=1，当anchor为负样本时p∗i=0，由此可以看出回归损失项仅在...Ground Truth相交IoU<阈值的区域建议 PASCAL VOC 数据集中既有物体类别标签，也有物体位置标签； 正样本表示每类物品的Ground Truth以及与Ground Truth...的RoIs进行Pool操作提取的，所有size RoI共享回归参数，而在Faster R-CNN中，用来bounding-box回归所输入的特征是在特征图上相同的空间size【3×3】上提取的，为了解决不同尺度变化的问题
在得到上述的18个通道后，先是使用了两个阈值分别对像素预测结果和link预测的结果进行过滤，然后对于预测为正样本的像素结合link通道的预测结果将所有像素连接起来，这样就能得到文本检测的区域。...在训练期间对P、T、B进行监督训练，P和B使用相同的监督信号（即label）。在推理时，只需要P或B就可以得到文本框。...这里，每个yt是集合L’ =L ∪上的概率分布，其中L包含任务中的所有标签（例如所有的英文字符），以及一个 "blank "标签。在序列π∈L’^T上定义了一个序列到序列的映射函数B，其中T是长度。...并不存在精确找到解决方案的可操作的算法，作者采用的方式是通过l∗≈B(argmax_π p(π|y))近似地找到序列l∗，即在每个时间戳t取最有可能的标签π_t，并将结果序列映射到l∗。...基本上，标签序列是通过选择词典中具有最高条件概率的序列来识别的，该概率由上式定义，即l∗=argmax l∈D p(l|y)。
/N19-1289）这篇文章提出了一种针对大量标签的文本分类任务的方法。...这个架构可以在训练过程中捕捉到标签间的相关性。在推理过程中，标签的编码ℇ被忽略了。重建的损失ℒₐₑ(y,y’)由两个部分组成，分别对应正标签负标签。 ? 自注意力机制有两部分（见图2） ?...论文中提供的注意力权重的事后分析对于解释哪些文本集对预测标签有贡献具有指导意义。...然后把memory中所有上下文中这个单词的词向量做pooling操作；3....最后，我们把原始的单词的词向量和上下文中pooled后的这个单词的词向量拼接起来） 这个全局的特征表示具有两个吸引人的特性： 预训练：对于罕见词的特征提取的改进，因为它得益于在更丰富的上下文中“记忆”单词或其他实体
宽卷积 一维卷积一般都用于对文本进行卷积操作，它分为宽卷积（wide convolution）和窄卷积（narrow convolution），宽卷积的输出使feature map 的宽度更宽，类似n-gram...k-max pooling k-max pooling选择了序列p中的前k个最大值，这些最大值保留原来序列的次序（实际上是原序列的一个子序列）。...然而，对于中间的卷积层而言，池化的参数k不是固定的，而是动态选择的，以便能够平滑地提取更高阶和更长的特性。...不同于图像分类里的分类概念，目标检测中的分类是基于标注框进行的。即与图像分类中每幅图像都有明确的类别标签不一样，在目标检测中不存在绝对的准则判断该候选框属于正类还是负类。...文中将这个过程称之为动态样本分配，DLA。下图(b)中展示了不同β的SmoothL1损失函数的变化情况，设置不同β的即为文中提到的DSL方法。 ?
语料爬取 寻找链接 之前在《无问西东》豆瓣短评分析一文中已对豆瓣短评的url做了研究，此处不再赘述。...定位标签 使用Chrome开发者工具，发现短评的内容在...下的...标签中。 ? 代码实现 R语言中，有两种进行数据获取的方式。...这里，我们使用rvest包进行数据获取的工作。 ? ? read_html()函数负责读取网页，html_nodes()负责筛选出相应标签，html_text()负责抓出标签内文本。...标签是...的父标签，所以倒数3行可以写成如下更简单的模式： ? ? 变量comments_text就是短评的文本结果。...可以看到，经过修改后，文本中的空格和末尾的\n没有了，文本的格式更加规整。 ? 关键词提取 jiebaR包可以进行分词、关键词提取等操作。jiebaR中，用的TF-IDF算法来得到关键字。
【两张图片的交集/两张图片的并集】>0.5时，我们将这个SS算法提取的区域目标作为我们标注的类（及该类的正样本）进行训练，否则作为负样本进行训练，并且值得注意的是对于每一个SGD(随机梯度)迭代，我们使用一个...IOU大于0.3时，我们的MAP最高.对于每一个类，候选的正样本使用ground-truth bounding boexs来定义，也就是大于IOU大于0.7认为是正样本，小于0.3认为是负样本，鉴于0.3...图片在经过CNN卷积网络需要将图片统一成固定大小，论文中给出了三种方法的对比Ａ为原始图片 一方法： 在原始区域目标周围去一块区域进行等比缩放到CNN需要的图片大小,结果图Ｂ 二方法： 去除原始目标区域然后对目标区域进行填充...来自于验证集(val)和训练集(train)中的所有目标区域被充当对应类的正样本，而每一个的负样本使用的是随机取自验证集val 3. 边框回归训练 边框回归使用的也是val集合 ５. ...tｈ 表示ｈ的变化量 综上，我们就得到了Ｇ'（tx,ty,tw,th）这一组，我们标注的标签，从原图映射回特征图上的映射关系. 那么我们的预测值呢？
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