其中 Extraction 是抽取式自动文摘方法，通过提取文档中已存在的关键词，句子形成摘要；Abstraction 是生成式自动文摘方法，通过建立抽象的语意表示，使用自然语言生成技术，形成摘要。...目前抽取式的主要方法： 基于统计：统计词频，位置等信息，计算句子权值，再简选取权值高的句子作为文摘，特点：简单易用，但对词句的使用大多仅停留在表面信息。 基于图模型：构建拓扑结构图，对词句进行排序。...其基本思想来源于谷歌的 PageRank 算法, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子) 并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。...基于 TextRank 的关键词提取 关键词抽取的任务就是从一段给定的文本中自动抽取出若干有意义的词语或词组。...基于 TextRank 的自动文摘 基于 TextRank 的自动文摘属于自动摘录，通过选取文本中重要度较高的句子形成文摘，其主要步骤如下： 预处理：将输入的文本或文本集的内容分割成句子得，构建图 G
其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法（其原理在本文在下面）, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取...基于TextRank的关键词提取 关键词抽取的任务就是从一段给定的文本中自动抽取出若干有意义的词语或词组。...基于TextRank的自动文摘 基于TextRank的自动文摘属于自动摘录，通过选取文本中重要度较高的句子形成文摘，其主要步骤如下： （1）预处理：将输入的文本或文本集的内容分割成句子得 ?...（2）句子相似度计算：构建图G中的边集E，基于句子间的内容覆盖率，给定两个句子 ? ，采用如下公式进行计算： ? ...若两个句子之间的相似度大于给定的阈值，就认为这两个句子语义相关并将它们连接起来，即边的权值； ?
13自动摘要 1 概念 自动文摘（又称自动文档摘要）是指通过自动分析给定的一篇文档或多篇文档，提炼、总结其中的要点信息，最终输出一篇长度较短、可读性良好的摘要（通常包含几句话或数百字），该摘要中的句子可直接出自原文...目前的自动文摘方法主要基于句子抽取，也就是以原文中的句子作为单位进行评估与选取。抽取式方法的好处是易于实现，能保证摘要中的每个句子具有良好的可读性。...得到向量表示后计算两两之间的某种相似度（例如余弦相似度）。随后根据计算出的相似度构建带权图，图中每个节点对应每个句子。...在多文档摘要任务中，重要的句子可能和更多其他句子较为相似，所以可以用相似度作为节点之间的边权，通过迭代求解基于图的排序算法来得到句子的重要性得分。...所提取的特征包括所在位置、包含词汇、与邻句的相似度等等。对特定摘要任务一般也会引入与具体设定相关的特征，例如查询相关摘要任务中需要考虑与查询的匹配或相似程度。
提取文本摘要 首先，简单描述当前已经存在的一些流行的文本摘要算法和实现： Gensim中的文本摘要 gensim.summarization模块实现了TextRank，这是一种Mihalcea等人的论文中基于加权图的无监督算法...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。...有关摘要的句子特征的更多信息，请参阅Jagadeesh等人的基于句子提取的单文档摘要。...PyTextRank PyTextRank是原始TextRank算法的python实现，具有一些增强功能，例如使用词形结构而不是词干，结合词性标注和命名实体解析，从文章中提取关键短语并基于它们提取摘要句子...上述比率可以解释为我们的算法从所有相关信息的集合中提取的相关信息量，这正是召回（recall）的定义，因此Rouge是基于召回的。 更多关于如何计算得分的例子都在这里中。
SIMBA应用了一个多实体图嵌入算法，该算法利用了社交网络技术、知识图嵌入技术以及基于softmax的转换，将图的节点嵌入到一个公共的低维空间中。...图2 使用SIMBA对10x BPMC数据集分析 2.3 对scATAC-seq分析 为了证明SIMBA提取的特征在scATAC-seq分析中的价值，作者首先将SIMBA应用于包含2034个人类造血细胞的...SIMBA的细胞类型特异性指标成功揭示了毛囊分化过程中重要的关键基因和调控因子。图4c显示了SIMBA嵌入的UMAP可视化和基于SIMBA度量图的信息特征。...在联合嵌入中，可以执行基于近邻的查询，以发现细胞类型特定的调节机制和这些机制中各自的特征。因此，SIMBA使多模态特征发现成为可能，并补充了目前的基因调控网络分析。...这些结果表明，SIMBA的基于图的框架具有广泛的适用性，因此无需通过多种分析工具将工作流拼接在一起。
Spring中基于XML的自动装配 手动赋值过程演示 自动装配(自动赋值) autowire的默认属性是default,default等价于no 按照某种规则自动装配 autowire="byName...Spring寻找与需要自动装配的属性同名的bean。...如果容器中不存在构造函数参数类型的一个bean，则将引发致命错误。...第一步: 先按照有参构造器参数的类型进行装配,如果我们在为Obj的book属性通过有参构造进行赋值时，容器中没有Book相关组件，那么属性赋值为null 的List集合中 Obj类: public class Obj { private List list; public void setList(List
然而，常用的基于EEG的连通分析方法无法摆脱强噪声的干扰问题。本文提出了一种基于叠加降噪自编码器的自适应特征提取模型。对提取的特征进行了信噪比分析。...图4显示，第二自动编码器突出显示了高振幅的大脑活动。 图4：三种情况下，原始信号的平均时频图像和第一自动编码器和第二自动编码器对区域4提取的特征。...本研究将所提出的基于SDAE算法应用于精神疲劳EEG据分析。从图5-7可以看出，本文提出的模型在三种情况下的特征提取都有很好的表现。需要注意的是，有关的频率范围在三种情况下是不同的。...图7：睡眠剥夺条件下四个区域的平均原始信号功率谱、PCA提取特征和SDAE提取特征。 图9显示了比图8更多的区域之间的双向连接。图8中大多数的连接关系在图9中涉及到。...在图8中，在清醒状态下，基于所提模型提取的特征的连通，在垂直视图下，从区域1到其后区域有明显的连接。疲劳状态下的连接呈现出从1区到后区、从后区到前区的复杂轨迹。
二：算法描述 在《Structure Extraction from Texture via Relative Total Variation》一文中提出了一种基于总变差形式新模型，该模型可以有效的分解图像中的结构信息和纹理...最后合成这两层图像获得图8(f)。相对于传统的方法，该矢量化算法可以产生更好地效果：不丢失边缘和细节信息。 本文的算法还可以用于边缘提取。...图9展示了一个例子，该幅图像中包含很明显的前景和背景的纹理，这往往导致边缘提取的失败。图9(b)和(c)使用不同参数的额Canny边缘检测提取的边缘。很明显这样的边缘是不令人满意的。...直接将图11(a)和图12(a)融入目标场景中得到图11(c)和图12(e)，不难发现融合的图像很不自然。...然而将纹理分离后的图11(b)和图12(b)融入相同场景得到的图11(d)和图12(d)却很自然。改组实验说明了本文算法可以很好运用到图像融合中。
本文则提出了一种基于语义聚类图的纯激光雷达长期定位算法。首先，使用卷积神经网络（CNN）来推断激光雷达点云的语义。结合点云分割，提取场景中的长期静态目标杆状物，并将其配准到语义聚类地图中。...因此，提出了一种基于语义聚类的方法，用于城市动态环境中的长期再定位，该方法依赖于从移动LiDAR数据中提取杆状物路标。...据我们所知，这项工作是第一项在长期场景中仅使用3D激光雷达提取杆状物体进行位置识别和定位的工作。...综上所述，本文的主要贡献有三个方面： 为了解决这一长期挑战，提出了一种从原始三维激光雷达点提取杆状物体语义簇并创建鲁棒语义点云聚类地图的方法 提出了一种基于几何一致性的语义聚类关联算法，用于无人机在长期场景中的重新定位基于鲁棒语义聚类再定位模块...（b） 在时间窗口内沿x-y-z轴的位置误差 总结 为了在城市环境中实现高精度的重定位和实时定位，提出了一种基于点云的语义聚类图的重定位方法，为了解决这一长期定位的挑战，通过从原始三维激光雷达点中提取杆状物体
本文为AISecOps的技术分析系列篇，主要介绍基于图的技术在企业威胁评估中的应用。...通过基于图的方法可以更好地在复杂的企业威胁评估的场景中发现异常，进而发现攻击源，这对安全运营人员识别和分析企业威胁可以提供有效的帮助。因此，如何将基于图的方法应用到网络安全运营中具有很高的研究价值。...作者通过随机游走的方式来提取每个节点的上下文，把由节点的上下文构成的路径看作自然语言处理中的句子，并用word2vec来计算每个节点上下文的向量。...在网络安全运营领域如何利用基于图神经网络的异常检测技术进行攻击源威胁评估可以参考《图卷积神经网络在企业侧网络安全运营中的应用》。 ? 图1....因此，在网络安全领域威胁评估的研究中，不仅需要提高基于图的异常检测技术的准确性，而且需要提供可解释性。 三、结束语 人工智能技术可以为安全运营带来新的视角，拓宽其监控范围，自动化的识别更广泛的威胁。
首先，在ChatGPT中输入提示词： 写一段Python代码： F盘文件夹“新三板 2023年日常性关联交易20230704”中很多个PDF文件，用 Tabula提取这些PDF文件中第1页中的第2个表格...，然后保存到表格文件中，文件标题名和原PDF文件保持一致； 注意：表格中的元素，如果为None，则替换为空字符串,避免出现TypeError错误； 注意：每一步骤都要输出信息 个别未找到表格； 然后让ChatGPT...，截取两个“_”中间的股票名称，写入newexcel表格中的A{2}单元格（2为变量，从2开始，间隔+1），比如“430105_合力思腾_关于预计2023年日常性关联交易的公告”截取“合力思腾”； 获取...表格中的B{2}到I{2}单元格（2为变量，从2开始，间隔+1）； 打印出写入newexcel表格的内容； 注意： 每一步都要输出信息； 运行后，虽然合并了表格，但是数据是不对的，第二行数据没有。...ChatGPT的回复是：读取CSV文件的数据时，df.iat[row, col]中的行号（row）应从0开始； 修正后，又出现问题。ChatGPT的回复是：需要在提取数据时检查数据框的维度。
这些类型的事件和触发器在其他领域的应用中也大量出现，例如自动扩展、自动修复、容量规划等等。事件驱动架构的核心是对系统上的各种事件做出反应并执行相应的动作。...容量扩展—自动扩展 可扩展性是基于容器的应用部署需要考虑的最重要方面之一。随着容器编排平台的发展，设计可伸缩性的解决方案变得非常简单了。...基于 Kubernetes 的事件驱动自动伸缩 KEDA（https://keda.sh/），允许用户在 Kubernetes 上构建自己的以事件驱动的应用程序。...，在这种模型中，Kubernetes 部署可以基于需求和基于智能动态地从零扩展，而不会丢失数据和上下文。...随着未来更多触发器的加入，KEDA 有很大的潜力成为生产级 Kubernetes 部署的必需品，从而使应用程序自动缩放成为应用程序开发中的嵌入式组件。
ChatGPT炒股：自动批量提取股票公告中的表格并合并数据 在很多个股票公告中，都有同样格式的“日常性关联交易”的表格，如何合并到一张Excel表格中呢？...首先，在ChatGPT中输入提示词： 写一段Python代码： F盘文件夹“新三板 2023年日常性关联交易20230704”中很多个PDF文件，用 Tabula提取这些PDF文件中第1页中的第2个表格...，然后保存到表格文件中，文件标题名和原PDF文件保持一致； 注意：表格中的元素，如果为None，则替换为空字符串,避免出现TypeError错误； 每一步骤都要输出信息 成功提取出表格： 然后让ChatGPT...表格中的B{2}到I{2}单元格（2为变量，从2开始，间隔+1）； 打印出写入newexcel表格的内容； 注意： 每一步都要输出信息； 运行后，虽然合并了表格，但是数据是不对的，第二行数据没有。...ChatGPT的回复是：读取CSV文件的数据时，df.iat[row, col]中的行号（row）应从0开始； 修正后，又出现问题。ChatGPT的回复是：需要在提取数据时检查数据框的维度。
3.选择要切的图标 ①选择工具栏第一个“移动工具” ②然后查看上面选项栏“自动选择”有没有被选中…… ……此处省略300字…… 4.切片需要的图标 现在，我们已经用参考线把我们的图标给包裹出来了，下面，...小编十分纳闷，有自动切图工具大家为什么不用？ 摹客iDoc，一键切图，可对接PS和Sketch等。从此切图只需两步！ 第一步，安装并打开Sketch插件。...第二步，上传切图。 选中需要切图的图层或编组，点击Sketch 右下角的Make Exportable右侧的加号便可完成切图标记，无需再设置多种切图倍率，iDoc将自动生成不同倍率的切图。 ?...摹客iDoc是一个多功能的产品协作平台，集自动标注、一键切图、多样批注、快速交互、全貌画板和团队管理为一体，从设计到产品再到开发只需一个文档，大大优化工作流程，是简单的只能切图的插件不能比的；其次，对比其他多功能平台...关键的一点是，只需要9元就能买到摹客iDoc一年协作版！不过一杯饮料的价钱！ 这么好的一键标注、自动切图工具，你还在等什么？赶紧拉着团队来用用吧！
抽取式自动文摘，通过提取给定文本中已存在的关键词、短语或句子组成摘要。而生成式自动文摘，通过对给定文本建立抽象的语意表示，利用自然语言生成技术，生成摘要。...在2015年之前，自动文摘模型以抽取式模型为主，代表性方法包括基于图模型的LexRank算法和基于聚类的方法。此时的自动文摘数据集规模也比较小。...当人们在输入句子来创作摘要时，往往会先找出输入句子中的关键词，然后组织语言将这些关键词串联起来，确保其流畅性和语法的正确性。...相较于纯粹的抽取式自动文摘和生成式自动文摘，基于关键词指导的生成式自动文摘，更接近于人们创作摘要时的习惯。...基于此，我们提出一个基于关键词指导的自动文摘模型，通过多任务学习的方式，我们同时训练输入文本的关键词提取模型和摘要生成模型，我们认为这两个任务均需要编码器的一项能力，即能够识别输入文本中的重要信息的能力
Excel表格单元格中有（），想把其中的内容提取出来 在deepseek中输入提示词： excel表格中D2单元格的内容是：路新春（清华大学） ，我想写一个excel公式，将括号中的内容：清华大学，提取出来...Deepseek的回复： 在Excel中，你可以使用文本函数来提取括号中的内容。具体来说，可以使用`MID`函数结合`FIND`函数来实现这个目标。...以下是一个示例公式，可以提取出括号中的内容： ```excel =MID(D2, FIND("（", D2) + 1, FIND("）", D2) - FIND("（", D2) - 1) ``` 这个公式的解释如下...`MID(D2, 起始位置, 长度)`：从D2单元格中提取指定起始位置和长度的文本。 将这个公式输入到你希望显示提取内容的单元格中，例如E2单元格，就可以得到“清华大学”。...如果你的括号是英文括号“(”和“)”，你需要相应地调整公式中的括号字符。 在excel中输入公式，很快提取出想要的内容。
（比摘要还要精炼） 基于这个idea，开始逐步地了解自动文摘技术，所以这一系列blog的目的是为了记录我在学习自动文摘过程中的一些点滴心得。 介绍 第一篇blog对自动文摘做一个简单的介绍。...另外，搜索引擎也是应用之一，基于query的自动文摘会帮助用户尽快地找到感兴趣的内容。前者是单文档摘要技术，后者是多文档摘要技术，后者较于前者会更加复杂一些。...，理解句子、段落尚且困难，何况是文档，这是自动文摘最大的难点。...（1）基于图排序 将文档的每句话作为节点，句子之间的相似度作为边权值构建图模型，用pagerank算法进行求解，得到每个句子的得分。...个人感觉本文的重点在于动手实践seq2seq+attention在自动文摘中的应用，对很多模型层面上的研究很少，对效果分析上的研究也很浅。 7.
在数字化浪潮中，腾讯云智能结构化OCR技术已成为企业提升效率、降低成本的重要工具。以下，我们将详细探讨该技术在业务团队项目中的实际应用。...一、应用背景 以我所在的大型物流公司为例，面对每天数以万计的快递面单，传统的人工扫描方式已难以满足需求。引入腾讯云智能结构化OCR后，实现了面单信息的自动化提取。...二、解决的问题 该技术主要解决了两个问题：一是提高了信息提取的速度与精度，二是降低了人工干预的需求。...通过自动识别面单上的关键信息，如收件人姓名、地址、电话等，大幅提升了包裹分拣速度，并降低了错误率。三、接入指引 接入腾讯云智能结构化OCR服务相对简单。...五、实际应用效果 实际应用后，我所在的物流公司不仅提高了包裹分拣速度，还显著降低了错误率。同时，客户满意度也得到了大幅提升，为公司带来了实实在在的收益。
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