自然语言处理

在使用bert等大型预训练模型生成长文本词向量时，常遇到内存溢出（oom）问题，尤其是在处理大量数据或长序列时。本文提供一套基于hugging face `transformers`库的标准解决方案，通过合理利用`autotokenizer`和`automodel`进行高效分词与模型推理，并重点介绍…

本文详细介绍了在使用bert模型生成词嵌入时，如何高效处理长文本并解决内存溢出（oom）问题。教程涵盖了使用hugging face `transformers`库的推荐实践，包括分词器的正确配置、模型前向传播的步骤，并提供了当内存不足时，通过调整批处理大小进行优化的策略，确保在大规模文本数据集上稳…

本教程详细阐述了如何使用Python处理非结构化文本文件和结构化JSON数据，实现跨文件的数据关联与提取。核心内容包括：加载JSON和文本文件、利用正则表达式从文本中高效提取关键设备名称，以及遍历JSON数据结构，根据匹配的设备名称定位并输出相应的URL信息。文章通过清晰的代码示例，指导读者完成从数…

本文探讨了在PyTorch序列数据编码中如何有效避免填充（padding）数据对特征表示的影响。通过引入掩码（masking）机制，我们可以在池化（pooling）操作时精确地排除填充元素，从而生成不受其干扰的纯净特征编码。这对于处理变长序列并确保模型学习到真实数据模式至关重要。 理解序列编码中的填…

本文旨在深入解析 Hugging Face Transformers 库中，使用 GPT-2 等 Decoder-Only 模型计算交叉熵损失时，如何正确使用 masked label，并解释了常见的困惑。通过具体示例和代码，详细阐述了 target_ids 的构建方法，以及如何结合 ignore_…

本教程旨在解决Pandas DataFrame中长文本列的处理难题，特别是如何将超过预设长度的文本按完整句子进行智能切分，并分配到新的多列中。通过结合nltk库进行句子级分词和自定义函数实现长度限制，文章详细阐述了如何优雅地将冗长描述转换为结构化、易于导入和分析的短文本片段，确保每个片段都以完整的句…

本教程旨在解决Pandas DataFrame中长文本列（如描述）的处理难题。当文本内容过长，需要拆分为多个固定长度的子列时，传统方法往往难以同时兼顾最大长度限制和句子完整性。本文将介绍如何结合NLTK库进行句子分词，并设计一个自定义函数，实现将长文本智能地分割成不超过指定长度、且每个分块都以完整句…

Stanza 是一款强大的自然语言处理工具，尤其擅长处理多种语言的文本。其词形还原器能够将单词还原为其基本形式（词元）。然而，默认情况下，Stanza 的词形还原器会返回一个包含多个属性的字典，例如 ID、文本、词性标注等。对于只需要词元信息的用户来说，这会造成不必要的冗余。本文将介绍如何从 Sta…

本文介绍了如何在使用 Stanza 进行词形还原时，从其输出的嵌套字典结构中提取出纯粹的词元（lemma）。通过示例代码演示了如何遍历 Stanza 处理后的文档对象，并使用列表推导式高效地提取每个词的词元，避免了不必要的字典处理开销，从而简化了后续的文本分析流程。 在使用 Stanza 进行自然语…

本文介绍了如何使用 Stanza 库进行西班牙语文本的词形还原，并提取所需的 Lemma 信息，避免处理冗余的字典结构。通过解析 Stanza pipeline 的输出结构，展示了如何以简洁高效的方式获取 Lemma 列表，并提供示例代码进行演示。本文适用于需要使用 Stanza 进行词形还原，但仅…