自然语言处理之文本摘要：TF-IDF与深度学习的应用

最新推荐文章于 2025-08-22 20:37:30 发布
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分类专栏： 自然语言处理 文章标签： 自然语言处理 tf-idf 深度学习
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自然语言处理之文本摘要：TF-IDF与深度学习的应用

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自然语言处理基础

文本处理与预处理

文本预处理是自然语言处理（NLP）中至关重要的第一步，它包括多个子步骤，旨在将原始文本转换为机器学习算法可以理解的形式。

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自然语言处理之文本摘要：TF-IDF：语义分析与TF-IDF权重调整
zhubeibei168的博客
06-01 660
语义分析旨在理解文本的深层含义，包括识别实体、关系、情感和主题等。它超越了简单的词频统计，尝试捕捉词语之间的关联性和文本的上下文信息，是实现智能文本处理和生成的关键技术。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种在信息检索和文本挖掘中广泛使用的统计方法，用于评估一个词在文档中的重要程度。TF-IDF的计算结合了词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）两个指标。
自然语言处理之文本摘要：TF-IDF：关键词提取与TF-IDF
zhubeibei168的博客
06-01 472
TF-IDF在文本摘要中用于识别文档中最重要的句子。通常，句子中包含的高TF-IDF值的词越多，该句子在摘要中的重要性越高。抽取式摘要（Extractive Summarization）是一种文本摘要技术，它通过从原始文本中选择关键句子或片段来生成摘要，这些关键部分通常包含了文本的主要信息。抽取式摘要的核心在于识别哪些句子或片段最能代表整个文档的内容，而这一过程往往依赖于文本中词语的统计特征，如词频（TF）和逆文档频率（IDF）。文本预处理：包括分词、去除停用词、标点符号等。计算TF-IDF值。
自然语言处理之文本摘要：TF-IDF在文本分类中的应用
zhubeibei168的博客
06-02 747
文本摘要技术旨在从长篇文档中提取或生成关键信息，以更简洁的形式呈现，便于快速理解文档内容。文本摘要主要分为两类：抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要通过算法识别文档中的关键句子或片段，直接从原文中抽取出来形成摘要。这种方法依赖于文本的统计特征，如词频、位置信息等，其中TF-IDF是一种常用的统计方法。生成式摘要则通过理解文档内容，生成新的句子来概括文档，这种方法更接近人类的摘要方式，但技术实现上更为复杂，通常涉及深度学习技术。
自然语言处理之文本摘要：TF-IDF与机器学习结合
zhubeibei168的博客
06-01 492
监督学习在文本摘要中通常用于分类任务，例如识别哪些句子是摘要中重要的。它需要一个带有标签的训练数据集，其中每个文档都有一个或多个句子被标记为摘要或非摘要。通过训练模型，可以学习到区分摘要和非摘要句子的特征，从而应用于新的文档生成摘要。SVM是一种广泛应用于文本分类的算法，通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而实现分类。抽取式摘要通过识别和选择文档中最重要的句子或段落来生成摘要。机器学习算法，如SVM或随机森林，可以训练来识别这些关键部分。
自然语言处理之文本摘要：TF-IDF：语料库构建与分析
zhubeibei168的博客
06-01 752
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种在信息检索和文本挖掘中广泛使用的统计方法，用于评估一个词对一个文档或语料库中的重要程度。TF-IDF是词频（Term Frequency，TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）的乘积。词频（TF）TFtdftd∑t′∈dft′dTFtd∑t′∈d​ft′d​ftd​​，其中ftd。
自然语言处理之文本摘要：TF-IDF：自然语言理解与TF-IDF
zhubeibei168的博客
06-01 469
文本摘要的目标是从长文档中提取关键信息，生成一个简短的版本，保留原文的主要内容。TF-IDF可以用于识别文档中最重要的词，从而帮助生成摘要。计算TF-IDF值：对文档中的每个词计算其TF-IDF值。选择高TF-IDF值的句子：通常，包含高TF-IDF值词的句子更有可能包含关键信息。生成摘要：将这些句子组合成一个摘要。抽取式摘要（Extractive Summarization）是一种文本摘要技术，它通过从原始文本中选择关键句子或片段来生成摘要，这些关键部分通常包含了文本的主要信息。
自然语言处理之文本摘要：TF-IDF：文本预处理技术
zhubeibei168的博客
06-01 440
文本摘要技术在信息爆炸的时代显得尤为重要。面对海量的信息，人们需要快速获取关键内容，而文本摘要能够帮助用户节省时间，提高信息获取的效率。新闻摘要：自动为长篇新闻生成摘要，帮助读者快速了解新闻要点。学术文献摘要：为学术论文生成摘要，便于研究人员快速筛选和阅读相关文献。社交媒体：在社交媒体平台上，文本摘要可以用于快速浏览大量帖子，提取关键信息。搜索引擎：搜索引擎使用文本摘要技术，为搜索结果提供简短的描述，帮助用户决定是否点击阅读。抽取式摘要：直接从原文中抽取关键句子或片段，组成摘要。生成式摘要。
自然语言处理之文本摘要：TF-IDF：自然语言处理基础理论
zhubeibei168的博客
06-01 501
文本预处理、分词与词性标注、词频统计以及TF-IDF计算是自然语言处理中基础但关键的步骤。通过这些步骤，我们可以将原始文本转换为结构化数据，为进一步的文本分析和处理奠定基础。在实际应用中，这些步骤通常会结合使用，以构建更复杂和有效的NLP模型。在文本摘要中，TF-IDF可以用于识别文档中最重要的句子。通过计算文档中每个句子的TF-IDF值，可以挑选出值最高的几个句子作为摘要。基于统计的文本摘要方法主要依赖于词频统计和句子重要性评分。
自然语言处理之文本摘要：TF-IDF：自然语言处理前沿技术与文本摘要
zhubeibei168的博客
06-01 453
在信息爆炸的时代，每天都有大量的文本数据产生，从新闻文章、学术论文到社交媒体帖子。文本摘要技术旨在从这些长文本中提取或生成关键信息，帮助用户快速理解文本的主要内容，节省时间，提高效率。例如，新闻摘要可以快速告知读者新闻的要点，而无需阅读整篇文章。抽取式摘要技术基于原始文本中的句子或短语，通过算法挑选出最具代表性的部分，直接组合成摘要。这种方法保留了原文的语义，但可能缺乏连贯性。
SamOutVXP：革命性轻量级语言模型，突破传统推理限制
东方佑
08-22 378
SamOutVXP不仅是一个语言模型，更是从根本上重新定义了轻量级AI的计算范式，其突破性的State推理模式解决了困扰行业多年的长文本性能瓶颈，为真正的边缘智能铺平了道路。
自然语言处理NLP L5: 词义与相似性
moranxiao199的博客
08-22 649
介绍词义的概念，词与词之间的关系，相似性的算法：林德康相似性定理、Path-Based Similarity、Resnik’s Similarity、Dekang Lin Method、Lesk算法
如何有效利用大语言模型来智能加速产业联盟的产业链转化路径？
BIZKEEN的博客
08-20 441
摘要：我国科技成果转化率不足30%，面临科研与市场脱节、信息不对称等挑战。大语言模型技术为转化难题提供新思路，可应用于专利评估、需求挖掘、企业分析等环节。科易网已成功将AI技术应用于动漫、医疗等多个领域的成果转化实践。AI+技术转移模式能有效提升转化效率，未来需多方共建科技成果转化生态系统，推动创新成果转化为现实生产力。（149字）
AI推理革命：从Sequential Thinking到Agentic AI的演进之路——揭秘大语言模型思维进化的四重奏
许泽宇的技术分享
08-22 795
想象一下，当你在解决一个复杂的数学题时，你不会直接给出答案，而是会在草稿纸上一步步地推导。这就是序列化思维的本质——将复杂问题分解为一系列有序的步骤。在传统的大语言模型中，AI往往像一个"直觉型天才"，能够直接给出答案，但却无法解释推理过程。这就像一个学生告诉你"答案是42"，但却说不出为什么是42一样。Sequential Thinking的出现，让AI开始学会"慢思考"。# 传统模式：直接回答return model.generate(question) # 直接输出最终答案。
如何使用AI大语言模型解决生活中的实际小事情？
zimin的专栏
08-22 1275
在2025年的今天，随着AI技术的迅猛发展，大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）如ChatGPT、GPT-4、Grok以及Claude等，已经从科幻概念转变为日常生产力工具。这些模型基于Transformer架构，通过海量数据训练，具备强大的自然语言理解、生成和自动化能力。它们不仅仅能回答问题，还能处理数据、生成代码、总结内容，甚至模拟人类决策过程。在日常工作和生活中，我们常常被琐碎任务困扰：从名单排序到会议记录整理，从学习笔记生成到邮件分类，这些“小事情”看似简单，却往往
自然语言处理——04 注意力机制
念头通达
08-21 731
注意力机制介绍、Seq2Seq 架构中的注意力机制（编码器、解码器与语义向量c）、注意力机制计算规则、代码实现、分类及作用
Auto-CoT：大型语言模型的自动化思维链提示技术
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
08-19 967
Auto-CoT代表了大语言模型自动化推理提示技术的重要进步。通过将问题聚类和多样性采样相结合，它成功地实现了高质量推理链演示的自动构建，在多个基准任务上达到了与手动设计相当甚至更好的性能。这一技术不仅大大降低了CoT提示的应用门槛，也为后续研究提供了重要启示和方向。未来研究有几个值得探索的方向。首先是改进聚类策略，不仅要考虑语义相似性，还要结合推理结构和模式的信息，以更精准地分组需要类似推理过程的问题。其次是集成外部知识源，如知识图谱或专业数据库，以增强推理链的准确性和可靠性。此外，元学习。
当我们想用GPU（nlp模型篇）
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08-22 274
在个人设备上“把 GPU 真正用起来”做 NLP，分五步：准备 → 安装 → 验证 → 训练/推理 → 踩坑排查。下面每一步都给出可复制命令和常见错误。
论文浅尝 | Com2：在大型语言模型中探索复杂常识推理的因果导向基准（ACL2025）
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08-20 1004
然而，我们强调LLMS，即使使用测试时间尺度，LLMS的内生缺陷也可能导致思维陷阱的失败，例如不常见的场景(图1 (b)中的“缺钙打篮球”)。LLMS与相应的通用LLMS(如open - 01和LLaMA-3.1-8B-Instruct)进行比较，得出以下结论:(1)在Com2-hard上，推理型LLMS要优于其对应的通用LLMS(如open - 01和LLaMA-3.1-8B-Instruct)，因为大规模的思维过程可以帮助LLMS理解和处理更复杂的场景。这衡量了随着推理深度的增长，LLMS的可靠性。
Transformer、BERT、BEiT等模型相关八股及代码【自用】
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🔹Transformer（Attention is All You Need）： Transformer 是一种基于注意力机制（Attention）的序列建模架构，由 Google 在 2017 年提出。它完全抛弃了 RNN 和 CNN，而是通过**自注意力机制（Self-Attention）**对序列中不同位置进行建模，支持并行计算，解决了传统序列模型的长距离依赖问题。 结构上，Transformer由多个Encoder-Decoder模块组成：​QKT​)V 而加法注意力需引入额外参数和非线性变换：
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