自然语言中意义最小的单位就是单词，其次是句子，再是段落，最后一整篇文章。 通常来说，提取单词的特征是最常用的提取方法。当然，特征提取也是根据你看问题的角度的来决定，也就是说你要解决的问题以及解决问题的模型所决定的。 下面我们仅仅从单词角度来看问题来说说两种常见的特征表示的方法。 词袋： 最简单的是一种叫做词袋的特征。对于一篇文章，每个单词都收入一个词袋中并计数，比如在一篇介绍狗的百度百科文章中，“狗”出现10次，“犬”出现8次。则词包是{“狗”：10，“犬”：8}。 词袋的用途可以在文章分类时，相同类型的文
（1）将问题形式化为序列标注任务，并提出利用递归神经网络（双向 LSTM）捕获上下文和语义的联合模型，并且利用条件随机场（CRF）来约束标注连贯性；
词袋模型是一种在使用机器学习算法建模文本时表示文本数据的方式； 易于理解和实现，并且在语言建模和文档分类等问题上取得了巨大成功。
“词袋模型”一词源自“Bag of words”，简称 BOW ，是构建文档-词项矩阵的基本思想。对于给定的文本，可以是一个段落，也可以是一个文档，该模型都忽略文本的词汇顺序和语法、句法，假设文本是由无序、独立的词汇构成的集合，这个集合可以被直观的想象成一个词袋，袋子里面就是构成文本的各种词汇。例如，文本内容为“经济发展新常态研究”的文档，用词袋模型可以表示为[经济，发展，新常态，研究]四个独立的词汇。词袋模型对于词汇的独立性假设，简化了文本数据结构化处理过程中的计算，被广泛采用，但是另一方面，这种假设忽略
默认scope为compile，表示为当前依赖参与项目的编译、测试和运行阶段，属于强依赖。打包之时，会达到包里去
花了几天看了些做社交的好友推荐，现在很多App都有社交场景，本身就是做用户的场景，所以以后肯定要在这块有一些应用。像早期的论坛类的更偏重资讯类的信息，后来像优酷土豆这又是做视频类，网易云音乐做音乐类。豆瓣相对来说还比较全一些，有包含资讯、音乐电台等这些。也用了一些其他做社交场景的App，包括像脉脉、钉钉这些。感觉不是太好，具体原因就是都不是什么认识的人，活跃度也不高。很多App基本上就是属于少数意见领袖，这些人有大量的粉丝。而还有一帮大量用户，他们粉丝不多活跃也不高。本质上来说，还是没有找到他们感兴趣的内容。就跟昨天一样，突然腾讯视频给我推了下2007出的《远古入侵》，这推的太给力了！一部科幻、时空穿越、冒险题材的英剧就应该推给我这样tag的用户。
《无问西东》讲述了四代人清华人，在矛盾与期待中不断找寻自我、砥砺前行的故事。上映后得到了广泛的关注，也引发了强烈的讨论。本文首先通过爬虫技术，从豆瓣上获得相关短评内容与打分，然后观察打分分布，划分正负偏好，最后进行分词与关键词提取，观察正向、负向偏好之间关键词差异。 爬取豆瓣短评 寻找链接 首先在浏览器打开豆瓣主页，搜索无问西东电影，可以看到下面的短评板块，点击“更多短评”可以进入短评的专属页面，此页面是一个GET类的url：“https://movie.douban.com/subject/687
前面学了 jsonpath 可以很好的解析 json 数据，提取出我们想要的内容，对于平常的基本工作没太大的问题，但有一点点小遗憾。 jsonpath 的 python 库功能并不是很强大，不支持过滤器使用正则表达式，一些常用的函数也不支持，对于一些高级语法并不支持。 看到有小伙伴提到 JMESPath 库也可以解析json，于是翻阅了下官方文档，资料很全，功能也很强大
在日常生活中充满了各种各样的信息，这些信息千变万化。文本语言作为信息传递的一种载体，同样面临有用信息和无用信息糅杂在一起的问题。关键字提取帮助用户在众多文本信息中快速提取出关键信息和核心内容，节省时间提高效率。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
在大规模网络文章整合的过程中，我们经常需要对某一篇文章提取关键字。比如对于某一篇关于计算机的文章，我们应该提取出类似于“计算机”、“编程”、“CPU”之类的符合人类认知习惯的关键词，但是这个过程却不是那么容易。现在，我们把问题归结为，在不使用机器学习方法的情况下，给定一个文档集，仅从单词频率等角度对文档集当中的某一篇文档进行考虑，期望能够对于该篇文章，我们能从文章中依次提取出最有代表性的关键词。
with os.popen('who','r') as f: for eachLine in f: print(re.split(r'\s\s+|\t',eachLine.strip())) 18、实例tasklist
本文是csu_zipple 分享的关于使用hanlp汉语言处理包提取关键词的过程一个简单的记录分享。想要使用hanlp提取文本关键词的新手朋友们可以参考学习一下！
httprunner 3.x支持 jmespath 提取器提取返回的结果内容，可以在 extract 提取变量的时候使用，也可以在 validate 校验结果的时候使用。
在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
Spring AI 是 AI 工程师的一个应用框架，它提供了一个友好的 API 和开发 AI 应用的抽象，旨在简化 AI 应用的开发工序。
在列表中取子集后得到"ExpressionSet"结构数据，为"Biobase"包中的数据形式
Power Query中提取网页数据内容的函数是Web.Contents，我们来看下这个函数的用法及解释。
本文介绍了ML工作流程中的特征预处理阶段，强调了其重要性，并介绍了几种特征预处理方法，包括标准化、去相关、分箱、标准化、Sigmoid函数、零相成分分析（ZCA美白）等。
https://github.com/KotlinSpringBoot/saber
这篇推送，想法来源与群里的朋友。 作为数据处理从业人员，经常需要从互联网上采集一些数据，其中就包括一些POI。有时候数据的需求量不大，又懒得去写代码，就可以用FME来获取这些数据。
“一眼就能学会动作”，或许对人而言，这样的要求有点过高，然而，在机器人的身上，这个想法正在逐步实现中。马斯克（Elon Musk）创立的人工智能公司Open AI研究通过One-Shot Imitation Learning算法(一眼模仿学习)，让机器人能够复制人类行为。现阶段理想化的目标是人类教机器人一个任务，经过人类演示一次后，机器人可以自学完成指定任务。机器人学习的过程，与人类的学习具有相通之处，但是需要机器人能够理解任务的动作方式和动作意图，并且将其转化为机器人自身的控制运动上。
TextRank是一种用于文本摘要和关键词提取的算法，它使用图模型来分析文本中的句子之间的关联度，并根据关联度对句子进行排序。TextRank4ZH是TextRank的一个针对中文文本的实现。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的TextRank4ZH来进行文本摘要和关键词提取的基本操作。
在上一篇文章中我们介绍了自然语言处理的基础问题——文本预处理的常用步骤。本文将进阶讲述特征提取方面的相关算法。
GWT 前文中，我们讲到安装GitLab插件后，GitLab系统就可以发送Webhook触发Jenkins项目的执行。那是不是说其他系统想触发Jenkins项目执行，也需要找一个插件或者开发一个插件来
选自arXiv 作者：Haichao Zhang等 机器之心编译 参与：王淑婷、路 近日，百度的研究者提出了一种交互式语言学习新方法，可通过会话游戏的方式帮助智能体学习语言，并使其具备单次概念学习的能力。目前该研究的论文已被 ACL 2018 大会接收。 语言是人类最自然的交流方式之一，通常被视为人类智能的基础。因此，对智能体来说，能够使用语言与人类进行交流至关重要。深度神经网络监督训练虽然在语言习得方面取得了令人欣慰的进展，但其在获取训练数据统计信息方面还存在问题。并且，它对新场景缺乏适应性，难以在避免低
过滤器可以选择性地从 request 中提取一些数据，将其与其他数据组合、修改，并将某个值作为 response 返回。过滤器的强大之处在于能够将其拆分为小的子集，然后在应用程序的各个部分中进行链式调用和重用。
【导读】传统的新闻推荐算法仅仅从语义层对新闻进行表示学习，而忽略了新闻本身包含的知识层面的信息。本文将知识图谱实体嵌入与神经网络相结合，将新闻的语义表示和知识表示融合形成新的embedding表示，以此来进行用户新闻推荐。这种方法考虑了不同层面上的信息，实验证明比传统的方法效果好。 专知成员Xiaowen关于推荐系统相关论文笔记如下： 【AAAI2018】基于注意力机制的交易上下文感知推荐，悉尼科技大学和电子科技大学最新工作 【RecSys2017】基于“翻译”的推荐系统方案，加州大学圣地亚哥分校最新工作（
之前我有想过用机器学习的方法来进行词法分析，但是在项目中测试时正确率不够。于是这时候便有了 HanLP-汉语言处理包 来进行提取关键词的想法。
一、以下为stringr包的字符串处理函数： 1. 字符串的大小写转换 str_to_upper(string， locale = “”) str_to_lower(string， locale =
选自Analyticsvidhya 作者：Shivam Bansal 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲、Smith 近日，analyticsvidhya 上出现了一篇题为《30 Questions to test a data scientist on Natural Language Processing [Solution: Skilltest – NLP]》的文章，通过 30 道题的测试，帮助数据科学家了解其对自然语言处理的掌握水平。同时文章还附上了截至目前的分数排行榜，最高得分为 24（超过 25
“Select next row”定义的是如何选择下一行数据。该处有三个选项"Sequential","Random","Unique":
今年一月开始，我一直在从事一个从非结构化的文本中提取信息的项目。在开始这个项目之前，我对自然语言处理（NLP）领域一无所知。当我刚开始研究这个领域时，我很快就找了一本名为「Python 自然语言处理」的书（图书查阅地址：https://www.nltk.org/book/）。这本书对于我来说过于理论化了，但其中的知识基本是正确的，因此它对我来说仍然是无价的资源。接下来，我发现了 Dipanjan Sarkar 编写的「Python 文本分析」（图书查阅地址：https://www.apress.com/gp/book/9781484243534），并从头到尾通读了此书。这本书真的太棒了，它教会了我入门 NLP 项目所需的所有技术技能。最近，此书的第二版（https://www.apress.com/gp/book/9781484243534）也面世了，对上个版本进行了大量的扩充。
值提取是一个非常流行的编程概念，它用于各种操作。但是，从 JSON 响应中提取值是一个完全不同的概念。它帮助我们构建逻辑并在复杂数据集中定位特定值。本文将介绍可用于从 JSON 响应中提取单个值的各种方法。在开始值提取之前，让我们重点了解 JSON 响应的含义。
Generic Webhook Trigger 插件，下文简称GWT，安装后暴露出来一个API
选自davidsbatista 作者：David S. Batista 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 这是应用于 NLP 的连续监督学习系列博文的第二篇。它可以看作是上一篇文章的续作（参见：深度 | 从朴素贝叶斯到维特比算法：详解隐马尔科夫模型），在上一篇博客中，作者试着解释了隐马尔科夫模型（HMM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）之间的关系。在这篇博客中，作者将尝试解释如何构建一个基于 Logistic 回归分类器的序列分类器，即，使用一种有区别性的方法。 判定模型 vs 生成模型 上一篇博文中
最近老梁新买了一本《机器学习实战第二版》对之前学过的内容做一个复习，就想着开一个新的系列，分享一下阅读笔记，给有需要的同学做一个参考。线性代数专题会继续更新，不会停的。
当电商网站发布一款新产品的时候，怎样找到一群最有可能购买该新品的用户进行营销是一种提高产品销量的重要手段。当然全网营销手段肯定能覆盖所有用户，但这样做一方面浪费资源，增加营销成本；另一方面用户收到过多不感兴趣的信息，会让用户反感，降低用户的体验度。 电商数字化营销成为了营销过程中必不可少的手段。为了筛选出最有可能转化的用户，京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例，使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选。 余弦相似度的筛选方式 在实际应用中，我们为了找出相似的文章或者相似新闻，需要
准备开个帖子收藏在 GitHub 上与 Python 相关的有趣、实用的项目，打算每周更新一次。如果你发现有什么好玩的项目，欢迎推荐给我呀，给我发消息或者后台留言都可以。我 GitHub 账号是 GangLi-0814 ，欢迎前往我的主页查看或者 follow 。其实，PyStaData 公众号文章的所有代码和数据，以及原始的 md 文件我都传到了 GitHub 上。如果网络访问不太方便，也可以去码云（我的账号是 mudaozzz ） 查看，我会定期把内容同步过去。
HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是促进自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
评论文本挖掘（Review Text Mining）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于从在线评论、社交媒体帖子和其他文本数据中提取有用信息。这种技术可以帮助企业和研究人员了解消费者对产品、服务和品牌的看法，从而为市场营销策略、产品开发和客户服务提供有价值的见解。
Week_03: 04.06 - 04.12 库名称 用途 项目主页 geemap 在 Jupyter 中嵌入交互式地图 https://github.com/giswqs/geemap ipyleaflet 在 Jupyter 中嵌入入交互式地图 https://github.com/jupyter-widgets/ipyleaflet ipympl 绘制交互式 Matplotlib 图 https://github.com/voila-gallery/ipympl voila-gridstack 基于
选自GitHub 机器之心编译 参与：路雪 近日，pomegranate 的作者宣布发布新版本 pomegranate v0.9.0。新版本为概率分布、k 均值、混合模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、朴素贝叶斯／贝叶斯分类器等模型提供模型拟合、结构化学习和推断过程的修正，并重点关注于处理数据缺失值。 文档地址：http://pomegranate.readthedocs.io/en/latest/ GitHub 地址：https://github.com/jmschrei/pomegranate 新版重点
ES6允许按照一定模式，从数组和对象中提取值，对变量进行赋值，这被称为解构（Destructuring）。
Scala 提取器是一个带有unapply方法的对象。unapply方法算是apply方法的反向操作：unapply接受一个对象，然后从对象中提取值，提取的值通常是用来构造该对象的值。
摘要：为了筛选出最有可能转化的用户，京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例，使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选，详解了基于余弦相似度的相似度模型构建和基于SVM的分类预测方法。 当电商网站发布一款新产品的时候，怎样找到一群最有可能购买该新品的用户进行营销是一种提高产品销量的重要手段。当然全网营销手段肯定能覆盖所有用户，但这样做一方面浪费资源，增加营销成本；另一方面用户收到过多不感兴趣的信息，会让用户反感，降低用户的体验度。 电商数字化营销成为了营销过程中必不可少的手段。为了筛
随着单细胞测序技术的成熟和测序成本的不断下降，产生了越来越多的单细胞数据。在整合来自多个批次的单细胞数据时，批次效应校正至关重要。
随着人口老龄化日益增加，老年人跌倒的比例逐年增高，本论文研究通过采集身体姿态数据来判断是否发生跌倒。选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。算法总体效果可以，误检较少。
最近和相似度杠上了，今天和大家分享一下周末研究的东西：SimHash。记得看到最后哟。
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