【转】如何对非结构化文本数据进行特征工程操作？

最新推荐文章于 2025-10-08 10:57:10 发布
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本文将分享如何对文本数据进行有效特征提取和转换的实用技巧，包括常用工具和步骤，适合前端、后端开发者及数据分析师参考。
知识图谱自动构建:从海量非结构化数据中提取知识
AI天才研究院
04-30 1317
1. 背景介绍 1.1 知识工程的演进 长期以来，知识工程领域一直致力于将人类知识以结构化的方式进行表达和存储，以便于计算机系统进行理解和推理。早期的知识库系统依赖于专家手工构建，费时费力且难以扩展。随着互联网的普及和信息爆炸时代的到来，海量非结构化数据成为重要的知识来源，如何高效地从这些数据中提取知
数据工程：数据清洗、特征工程与增强技术对模型性能的基础性影响
专栏
05-04 2027
数据工程通过数据清洗、特征工程和数据增强三大关键技术，系统性地提升模型泛化能力和预测性能。数据清洗是基础，确保输入数据的质量和可靠性；特征工程是关键，通过提取和构造使模型高效学习；数据增强是提升，通过多样化样本扩展模型适应范围。三者协同作用，形成从数据到模型的完整闭环，其影响往往超过单纯优化算法本身。2025年最新研究显示，数据工程已从传统的手工操作发展为智能化、自动化和系统化的流程。自监督学习、大模型生成和多模态融合等技术使数据增强更加有效；
结构化数据和非结构化数据的区别_大数据价值挖掘的重点，大数据处理技术：非结构化数据处理...
weixin_39938269的博客
12-11 3123
大数据分析和应用得到了各个行业的关注，人们试图从大量数据中发现蕴含的模式和规律，进而产生更多的价值，“数据”作为分析对象在这个过程中所起到的作用是决定性的。本文对结构化数据、非结构化数据、数据结构、关系型数据库、实体关系图、数据模型等我们熟悉的概念进行剖析，说明它们之间的联系和区别。指出非结构化数据处理是大数据分析技术的难点和重点，是提升大数据价值挖掘深度的宝剑，在大数据的教学、研究、学习和应用开...
《百面机器学习》第零问：什么是特征工程？什么是结构化数据？什么是非结构化数据？
王博（Kings）的博客
07-14 3282
机器学习基本概念特征工程结构化数据非结构化数据 特征工程 特征工程师对原始数据进行一系列的工程处理，作为输入供算法和模型使用。 从本质上讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。 实际中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解问题与预测模型之间的关系 结构化数据 结构化数据类型可以看做关系型数据库的一张表，每列都有清晰的定义，包含了数值型、类别型两种基本类型，每一行数...
Python小工具实战：文本转语音工具实现
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-08 17万+
本文详细介绍了使用Python的pyttsx3库开发文本转语音工具的实战过程。pyttsx3作为离线TTS库，支持Windows、macOS、Linux多系统，具有无需网络、响应快、可配置参数等优势。教程从环境准备入手，依次实现基础文本朗读、语速/音量/语音类型调整、本地.txt文件朗读、语音保存为WAV文件等功能，最后整合为支持命令行参数的完整工具，并提供参数使用说明、常见问题解决方案及GUI界面开发等扩展思路。整体内容循序渐进，代码解释清晰，适合Python初学者掌握pyttsx3核心应用并开发本地文本
PLC结构化文本设计模式和算法
rediculous的专栏
12-19 1万+
前言 . 　　目前PLC应用学科并没有设计模式方面的教程，导致学员解题都得从零开始设计。梯形图无法发展出PLC的真正功能，所以我们需要以结构化文本来实现设计模式。本文以普及结构化文本为目的，将教大家结构化文本的入门和PLC编程设计模式。 　　本文将会讲解高度抽象的设计模式，设计模式与案例无关，并不以案例讲题。反正学校按这种方式教了那么久也没人听得懂。我将主要以理论为主，避免与具体案例绑定，以防止读.........
结构化、非结构化和半结构化数据 数据清洗
kevin
08-14 1万+
结构化数据 **  结构化数据可以使用关系型数据库来表示和存储，如MySQL、Oracle、SQL Server等，表现二维形式的数据。可以通过固有键值获取相应信息。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。但是，显然，它的扩展性不好（比如，我希望增加一个字段）。 ** 非结构化数据 ...
【转】【重要】推荐系统之数据与特征工程
Toby的博客
07-10 2792
原文链接：推荐系统之数据与特征工程 原文作者丨gongyouliu来自大数据与人工智能 推荐系统是机器学习的一个子领域，并且是一个偏工程化、在工业界有极大商业价值的方向。大量应用于提供toC类产品的互联网企业服务中，通过推荐系统为用户提供精准的个性化服务。推荐系统通过推荐算法来为用户生成个性化推荐结果，而推荐算法依赖数据输入来构建算法模型。 本篇文章我们来讲解推荐系统所依赖的数据，怎么处理这些数据，让数据转换成推荐算法可以直接使用的形式，最终我们就可以构建高效、精准的推荐模型，这些处...
结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的对比
WonderThink的博客
06-11 3712
结构化数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。半结构化数据是介于完全结构化数据（如关系型数据库）和完全无结构化数据（如音频、视频）之间的数据，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。......
文本数据的特征提取都有哪些方法？
算法channel
10-05 4231
导读介绍了一些传统但是被验证是非常有用的，现在都还在用的策略，用来对非结构化的文本数据提取特征。介绍在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源...
如何用深度学习处理结构化数据？
zchang81的博客
12-21 1万+
将神经网络用于结构化数据任务
特征工程——文本特征
AI浩
04-20 3867
注意： 1.本系列所有的文章主要是梯度提升树模型展开的，抽取的特征主要为帮助梯度提升树模型挖掘其挖掘不到的信息，本文介绍的所有特征都可以当做特征直接加入模型，和基于神经网络的策略有些许差别； 2. 因篇幅过多，本篇文章介绍文本特征的20种不同的特征，后续的文本特征会在后面的文章中更新！ 文本特征-上篇 文本特征和类别特征会有一些简单的交集，一些简单的文本特征可以直接当做类别特征处理，例如： 花的颜色：red，blue，yellow等等； 名字：Mr jack，Mr smi..
【AI深究】特征工程（Feature Engineering）深度解析：原理、算法与工程实践|核心原理、主流方法、数学表达、未来趋势|归一化与标准化、降维、文本、时间、类别型、AutoFE|未来前沿
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
07-07 3858
大家好，我是爱酱。本篇延续将会系统梳理特征工程（Feature Engineering）的定义、核心流程、主流方法、数学表达、工程实践与未来趋势，结合数学公式，帮助你全面理解这一机器学习与AI落地的“灵魂工程”。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
NLP—3.文本特征工程及工具使用举例
柳杰的博客
08-05 5059
文章目录一、文本特征工程二、工具使用1. 一、文本特征工程   在深度学习中，不需要主动进行特征工程。但是在传统的机器学习中，需要主动进行特征工程。常见的文本特征工程手段有 tf-idf word2vec N-gram POS词性 LDA主题特征 特殊任务特征 诸如：单词计数（word counts）、大写有多少个、是否有人名、字符的长度   在进行下游任务时，我们有很多特征可以使用，我们应该怎么组合在一起呢？我们可以将这些feature拼接在一起，特征串变成一个向量，这个向量用于模型训练。 二、工具使
sharding-jdbc示例代码
12-19
sharding-jdbc示例代码
ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
12-19
QPdfiumDemo
【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
量子信息科学入门
12-19
本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。
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