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机器学习AI算法工程

机器学习,深度学习,大数据 ,公众号:datayx
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微博python爬虫,每日百万级数据
新浪微博绝对是一个巨大的,实时的语料库!对微博数据爬取和分析,有重大的意义。 比如,现在要调查工商银行的服务态度,就可以抓取微博内容中包含工商银行的微博语料,然后做情感分析,就可以得到用户对银行服务的满意程度。
机器学习AI算法工程
2019-10-28
1.1K0
农业知识图谱(KG):农业领域的信息检索,命名实体识别,关系抽取,分类树构建,数据挖掘
(以上部分除了neo4j在官网下,wiki.zh.bin在亚马逊s3下载,其它均可直接用pip3 install 安装)
机器学习AI算法工程
2019-10-28
2.3K0
网络挖掘技术——微博文本特征提取
文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出,并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量,就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1 ,T2 ,…Tn) 及其权值Wi 代表目标信息,在进行信息匹配时,
机器学习AI算法工程
2018-03-13
1.2K0
文本特征提取方法研究
一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含
机器学习AI算法工程
2018-03-12
4.4K0
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