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江铃特顺雾灯功率

H3底座的汽车前雾灯，功率是55W，灯泡直径是8.5mm，总长是62.5mm，灯头表示为P14.5s。使用H1汽车前雾灯的车型如。

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H3底座的汽车前雾灯，功率是55W，灯泡直径是11.5mm，总长是42.0mm，灯头表示为PK 22s。使用H3汽车前雾灯的车型如F3、吉普jeep-0等。

H4底座的汽车前雾灯，功率是60/55W，灯泡直径是17.0mm，总长是92.0mm，灯头表示为P43t-38。使用H4汽车前雾灯的车型如一汽威乐。

H7底座的汽车前雾灯，功率是55W，灯泡直径是11.0mm，总长是57.0mm±2.0，灯头表示为PX 26d。使用H7汽车前雾灯的车型如奔驰S系列、奥迪Q5等。

根据您的描述，江铃特顺雾灯的功率一般在55W左右，如有特殊要求，可询问当地汽车4S店是否有可以满足的产品。

两种功率:44W,55W

光衰值(DB):0.12 亮度(流明):5000lm以上 类别:近光灯,远光灯,雾灯

",

功率(kw) 85 消毒灯 1部 医用氧气瓶 2个10升 湿化瓶 1个 前轮距(mm) 1692 轴距(mm) 3570 后轮距(mm) 1700 左侧上部吊柜 PVC 转向...

自然语言处理_一般处理流程

一、一般处理流程

语料获取 -> 文本预处理 -> 特征工程 -> 特征选择

1、语料获取

即需要处理的数据及用于模型训练的语料。

数据源可能来自网上爬取、资料积累、语料转换、OCR转换等，格式可能比较混乱。需要将、时间、符号等无意义内容去除，留下质量相对较高的非结构化数据。

2、文本预处理

将含杂质、无序、不标准的自然语言文本转化为规则、易处理、标准的结构化文本。

①处理标点符号

可通过正则判定、现有工具(zhon包)等方式筛选清理标点符号。

②分词

将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。

一般看来英文较容易可通过空格符号分词，中文相对复杂，参考结巴分词、分词、Ansj等工具。

常见的分词算法有：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法，每种方法下面对应许多具体的算法。

③词性标注

为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性的过程，如名词、动词、副词等。可以把每个单词（和它周围的一些额外的单词用于上下文）输入预先训练的词性分类模型。

常用隐马尔科夫模型、N 元模型、决策树

④stop word

英文中含大量 a、the、and，中文含大量 的、是、了、啊，这些语气词、助词没有明显的实际意义，反而容易造成识别偏，可适当进行过滤。

⑤词形还原

偏向于英文中，单数/复数，主动/被动，现在进行时/过去时/将来时等，还原为原型。

⑥统计词频

因为一些频率过高/过低的词是无效的，对模型帮助很小，还会被当做噪声，做个词频统计用于停用词表。

⑦给单词赋予id

给每一个单词一个id，用于构建词典，并将原来的句子替换成id的表现形式

⑧依存句法分析

通过分析句子中词与词之间的依存关系，从而捕捉到词语的句法结构信息(如主谓、动宾、定中等结构关系)，并使用树状结构来表示句子的句法结构信息(如主谓宾、定状补等)。

3、特征工程

做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。

如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。有两种常用的表示模型分别是词袋模型和词向量。

①词向量

词向量是将字、词语转换成向量矩阵的计算模型。目前为止常用的词表示方法是 One-hot，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。

②词袋模型

即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。统计词频这只是基本的方式，TF-IDF 是词袋模型的一个经典用法。

常用的表示模型有：词袋模型（Bag of Word, BOW），比如：TF-IDF 算法；词向量，比如 one-hot 算法、word2vec 算法等。

4、特征选择

在文本挖掘相关问题中，特征工程也是必不可少的。在一个实际问题中，构造好的特征向量，是要选择合适的、表达能力强的特征。

举个自然语言处理中的例子来说，我们想衡量like这个词的极性（正向情感还是负向情感）。我们可以预先挑选一些正向情感的词，比如good。然后我们算like跟good的PMI，用到点互信息PMI这个指标来衡量两个事物之间的相关性。

特征选择是一个很有挑战的过程，更多的依赖于经验和专业知识，并且有很多现成的算法来进行特征的选择。目前，常见的特征选择方法主要有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO 六种。

5、模型训练

在特征向量选择好了以后，接下来要做的事情是根据应用需求来训练模型，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型，如 KNN、SVM、Naive Bayes、决策树、GBDT、K-means 等模型；深度学习模型比如 、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、Text 等。这些模型在分类、聚类、神经序列、情感分析等应用中都会用到。

当选择好模型后，则进行模型训练，其中包括了模型微调等。在模型训练的过程中要注意由于在训练集上表现很好，但在测试集上表现的过拟合问题以及模型不能很好地拟合数据的欠拟合问题。同时，也要防止出现梯度消失和梯度爆炸问题。

6、模型评估

在机器学习、数据挖掘、系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。模型的评价指标主要有：错误率、精准度、准确率、召回率、F1 值、ROC 曲线、AUC 曲线等。

7、投产上线

模型的投产上线方式主要有两种：一种是线下训练模型，然后将模型进行线上部署提供服务；另一种是在线训练模型，在线训练完成后将模型 pickle 持久化，提供对外服务。

三、NLP应用方向

1、命名实体识别

指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、时间日期等。

传统机器学习算法主要有HMM和CRF，深度学习常用QRNN、LSTM，当前主流的是基于bert的NER。

2、情感分析

文本情感分析和观点挖掘（Sentiment Analysis)，又称意见挖掘(Opinion Mining)是自然语言处理领域的一个重要研究方向。简单而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。

情感分析技术可以分为两类，一类是基于机器学习的方法，通过大量有标注、无标注的主观语料，使用统计机器学习算法，通过提取特征，进行文本情感分析。另一类是基于情感词典的方法，根据情感词典所提供的词的情感极性（正向、负向），从而进行不同粒度的（词语、短语、属性、句子、篇章）下的文本情感分析。

3、文章标签

文章标签是利用机器学习算法，对文章进行文字和语义的分析后，提取出若干个重要的词或者短语(关键短语)。关键短语是NLP基础的算法模块，有了关键短语，能为后续的搜索、等更高级的应用提供有力的抓手。

适用场景：1、个性化：通过对文章的标签计算，结合用户画像，精准的对用户进行个性化；2、话题聚合：根据文章计算的标签，聚合相同标签的文章，便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读；3、搜索：使用中心词可以对query进行相似度计算、聚类、改写等，可以用于搜索相关性计算。

4、案件串并

①信息抽取

运用实体抽取、关系抽取，从案情中抽取关键信息，如从警情中可以抽取报警人项目、报警人电话、案发地址等信息

②实体对齐

相同的实体在不同的案情中会有不同的表述，会给串并带来困难。可针对地址、人名、组织名进行对齐处理。

③文本聚类

对于关键片段类信息，无法像实体那样对齐，需要借助文本聚类技术进行关联。

④构建图谱

将信息抽取结果存入图谱。每个警情id对应一个，实体、属性、关键片段作为，对齐的实体、同一类的文本存为同一个。

除了来自于从警情中抽取的信息，还可以将其他警务系统中存在的结构化数据导入（自户籍信息的人物关系），从而丰富图谱。

⑤图谱检索

完成以上工作，即完成了案件串并的必要基础建设，接下来通过图谱的查询功能自动完成案件的串并。首先需要设定串并的条件，案件串并的条件在警务实战中已有很多的积累，如“具有相似的作案手段”，又如“相似作案手段，嫌疑人有共同”，只需要将这些条件用图谱查询语言表达出来。

如何做词频统计

用excel做词频统计的方法如下：

把你要统计的每条内容放在一列下，上面起名词频，然后直接做或者合并计算 不过我认为简单 合并对格式要求高。

YiCorpus多功能语料库检索平台（直接进入网页使用，无需下载软件！）

平台中，单语库检索——词频（Word Frequency） 功能可用于统计分析语料库中单词出现的频率，功能非常强大。

简单三步即可完成词频统计：

1、将语料导入平台

2、在检索条件中设置是否启用停用词表、是否区分大小写、是否使用Lemma表等

3、在下方选择语料，点击“统计”按钮，即可跳转结果展示页

（在检索结果界面，可以看到语料库中各单词出现的频率，可根据研究需求设置“词长”和“词频”切换结果。）

点击“生成词云”，即可生成可下载的词云图

此外，还支持“结果内检索”和“结果导出”助力进一步的分析研究。

文本分类方法有哪些

为了更好地对文本进行分类，需要从不同的角度出发进行分类。

风格分类

根据文本的风格可以进行以下分类：

抒情文体：主观意味较强，包含诗歌、散文等；

叙事文体：通过叙述或经历来表达思想或情感，包含、传记等；

描写文体：主要通过描写具体事物的形象和特征来表现思想和情感；

议论文体：主要是为了表达作者的观点和看法，包含社论、评论等。

主题分类

根据文本所涉及的主题可以进行以下分类：

文化类：文化、历史、哲学等；

科技类：技术、创新、工业等；

经济类：商业、金融、经济发展等；

类：问题、人口统计、制度等。

内容分类

根据文本内容的属性和类型，可以进行以下分类：

学术性文本：主要包含论文、学术研究等；

类文本：比较实事求是、客观性高的文本，通常用于；

广告宣传类文本：以商品或品牌推广为主要目的，常常使用夸张或夸大的形容词；

文学类文本：主要是为了表达作者的思想和情感，具有较高的艺术性。

通过对文本的分类，可以帮助我们更好地理解文本背后的内容和信息，更加深入地了解不同主题和领域的知识和观点，为我们判别信息真伪和有效性提供了参考和指引。

中文停用词,3500个常用汉字,生僻字

中文停用词表, 哈工大停用词表, 百度停用词表, 四川大学机器智能实验室停用词库四份停用词表进行了合并去重, 共计2311个

收集整理了 3500个常用汉字, 以及5000+生僻字

见GitHub链接