翻译 | 朱茵 整理 | 余杭 MY 在商业领域有很多文本分类的应用，比如新闻故事通常由主题来分类；内容或产品常常被打上标签；基于如何在线谈论产品或品牌，用户被分成支持者等等。...我们使用 Python 和 Jupyter Notebook 来开发我们的系统，依靠 Scikit-Learn 作为机器学习的部件。...文本表达 分类器和学习算法不能以他们原来的形式直接处理文本文件，他们大多数需要有固定大小的数字特征向量而不是带有变量长度的原来的文本文件。因此，在预处理的阶段文本将被转成更好处理的表达方式。...ngram_range 设置为) （1,2）来表明我们同时考虑一元语法和二元语法。...模型选择 我们现在可以用不同的机器学习模型来做测试了，评估他们的准确度和寻找任一潜在问题的源头。 我们将用下列四种模型来做测试： 逻辑回归 (多项) 朴素贝叶斯 线性支持向量机 随机森林 ? ?
具体来说，我们将讨论： 什么是潜在狄利克雷分配（LDA, Latent Dirichlet allocation）； LDA算法如何工作； 如何使用Python建立LDA主题模型。...什么是潜在狄利克雷分配（LDA, Latent Dirichlet allocation）？...潜在狄利克雷分配（LDA, Latent Dirichlet allocation）是一种生成概率模型（generative probabilistic model），该模型假设每个文档具有类似于概率潜在语义索引模型的主题的组合...图片来源：Christine Doig 如何使用Python建立LDA主题模型 我们将使用Gensim包中的潜在狄利克雷分配（LDA）。 首先，我们需要导入包。...结语 主题建模是自然语言处理的主要应用之一。本文的目的是解释什么是主题建模，以及如何在实际使用中实现潜在狄利克雷分配（LDA）模型。
然而在词性还原里，单词的基本形式是词根（root word），而不是词干（root stem）。其不同之处在于词根（root word）总是字典上正确的词（即出现在词典中），但词干并不是这样。...使用二元词袋模型的特征向量 在上面的例子中，每个二元特征由两个单词组成，其中的值表示这个二元词组在文档中出现的次数。 TF-IDF 模型 在大型语料库中使用词袋模型可能会出现一些潜在的问题。...可以清楚地看到，我们的算法已经根据分配给它们的标签，正确识别了文档中的三个不同类别。这应该能够给大家一个关于如何使用 TF-IDF 特征来建立相似度特征的思路。大家可以用这种处理流程来进行聚类。...这里将使用另一种技术：隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation， LDA），它使用了生成概率模型，其中每个文档由几个主题组合而成，每个术语或单词可以分配给某个主题。...这项技术背后的数学原理相当复杂，所以我会试着总结一下，而不是罗列很多让人厌倦的细节。
C# 中那些可以被重载的运算符（操作符），以及使用它们的那些丧心病狂的语法糖 发布于 2018-05-19 23:20...一元运算符 +, -, !, ~, ++, --, true, false 通过重载这些运算符，你可以改变某种类型操作后的返回类型和返回值。 不过，等等！+ 和 - 怎么会是一元运算符？...+5，-6 这些其实是在使用一元运算符，而不是单纯的整数哦。 true 和 false 也能被重载？是的，重载之后，你可以改变 if(foo) 这样的判断的行为。参见：C# 很少人知道的科技。...=, , = 其实成对重载并不是什么很大的限制，大不了都写了就行。不过，重载它们依然能写出强大的语法糖代码来。...不过，其实它们都算作是原本的二元运算符与赋值操作的组合。所以，可以通过重载二元运算符来达到间接重载这些运算符。（当然，这样的方式，其赋值的作用是绝对丢不掉的）。
如果一元函数返回一个布尔值，则该函数称为谓词。 二元函数：接受两个参数的函数，如 f(x, y)。如果二元函数返回一个布尔值，则该函数称为二元谓词。...一元函数对应的lambda表达式 [ ](Type paraName){ //lambda expression here; } 务必使用const来限定输入参数，在输入参数为引用时尤其如此。...lambda表达式的通用语法 lambda 表达式总是以方括号打头，并可接受多个状态变量，为此可在捕获列表（[…]）中指定这些状态变量，并用逗号分隔： [ StateVar1, StateVar2] (...与二元谓词等价的lambda表达式的通用语法如下： [……] (Type1& param1Name, Type2& param2Name) {//return bool expression;} STL...• ios_base::app：附加到现有文件末尾，而不是覆盖它。• ios_base::ate：切换到文件末尾，但可在文件的任何地方写入数据。
我能吞下玻璃而不伤身体。 因此针对拉丁语系的文本切分相对中文容易许多。 N 元语法 N-gram (N 元语法) 是一种文本表示方法，指文中连续出现的 ? 个词语。...以 南京市长江大桥 为例，N-gram 的表示如下： 一元语法（unigram）：南/京/市/长/江/大/桥 二元语法（bigram）：南京/京市/市长/长江/江大/大桥 三元语法（trigram）：南京市...主题模型自动分析每个文档，统计文档内的词语，根据统计的信息来断定当前文档含有哪些主题，以及每个主题所占的比例各为多少。...PLSA 认为一篇文档可以由多个主题混合而成，而每个主题都是词上的概率分布，文章中的每个词都是由一个固定的主题生成的，如下图所示： ? 针对第 ? 篇文档 ? 中的每个词的生成概率为： ?...LDA 在使用过程中仍需要指定主题的个数，而层次狄利克雷过程（Hierarchical Dirichlet Processes, HDP） 通过过程的构造可以自动训练出主题的个数，更多实现细节请参考论文
C# 中那些可以被重载的操作符，以及使用它们的那些丧心病狂的语法糖 2018-05-19 15:20 C# 中的操作符重载并不新鲜。...一元操作符 +, -, !, ~, ++, --, true, false 通过重载这些操作符，你可以改变某种类型操作后的返回类型和返回值。 不过，等等！+ 和 - 怎么会是一元操作符？...+5，-6 这些其实是在使用一元操作符，而不是单纯的整数哦。 true 和 false 也能被重载？是的，重载之后，你可以改变 if(foo) 这样的判断的行为。参见：C# 很少人知道的科技。...=, , = 其实成对重载并不是什么很大的限制，大不了都写了就行。不过，重载它们依然能写出强大的语法糖代码来。...所以，可以通过重载二元操作符来达到间接重载这些操作符。（当然，这样的方式，其赋值的作用是绝对丢不掉的）。 不可被重载的操作符 =, ., ?:, ??
，在使用的时候有点难度。...C++17解决了这个问题，通过fold expression（折叠表达式）简化对参数包的展开。 2.语法形式 折叠表达式共有四种语法形式，分别为一元的左折叠和右折叠，以及二元的左折叠和右折叠。...（2）不指定初始值的为一元折叠表达式，而指定初始值的为二元折叠表达式。 （3）初始值在右边的为右折叠，展开之后从右边开始折叠。而初始值在左边的为左折叠，展开之后从左边开始折叠。...= = && || , .* ->* 3.使用实例 （1）一元右折叠 从表达式右边开始fold，看它是left fold还是right fold我们可以根据参数包…所在的位置来判断，当参数包...二元fold的语义和一元fold的语义是相同的，参数包…在左即二元左折叠，参数包…在右即右折叠。
在这样的教程中介绍用户定义的运算符的目的是展示使用手写解析器的功能和灵活性。到目前为止，我们已经实现的解析器对大部分语法使用递归下降解析，对表达式使用运算符优先解析。详见第2章。...使用运算符优先解析，允许程序员在语法中很容易引入新的运算符：随着JIT的运行，语法是动态可扩展的。...，就像我们在章节中所做的那样我们当前AST的一个优点是，我们使用二元运算符的ASCII码作为操作码来表示完全泛化的二元运算符。...添加一元运算符更具挑战性，因为我们还没有任何框架-让我们看看需要什么。 用户定义的一元运算符 因为我们目前不支持Kaleidoscope语言中的一元运算符，所以我们需要添加所有内容来支持它们。...与二元运算符一样，我们使用包含运算符字符的名称命名一元运算符。这在代码生成时对我们有帮助。说到这里，我们需要添加的最后一点是对一元运算符的代码生成支持。
问题在于，在许多情况下，对这些参数进行采样可能是困难且计算量巨大的任务。 另一种替代方法是使用中餐馆过程对集群分配的潜在变量zi进行建模。...这样，我们不用θi来表示聚类参数和聚类分配，而是使用潜变量zi来表示聚类ID，然后用这个值来分配聚类参数。...因此，我们不再需要在每次获得新的观察值时对θ进行采样，而是通过从CRP 采样zi来获得聚类分配。使用这个方案，只有当我们需要创建一个新的簇时，才会对新的θ进行采样。...3.混合模型推理和吉布斯抽样 不幸的是，由于Dirichlet过程是非参数的，我们不能使用EM算法来估计存储集群分配的潜在变量。...我们将定义两个不同的Dirichlet过程混合模型，它们使用中餐馆过程和折叠吉布斯抽样来对连续的数据集和文档进行聚类。
p=4261 使用潜在Dirichlet分配（LDA）和t-SNE中的可视化进行主题建模。 本文中的代码片段仅供您在阅读时更好地理解。有关完整的工作代码，请参阅此回购。...主题模型在数学框架中捕获这种直觉，以检查和发现主题可能是什么以及每个文档的主题平衡。...热门话题建模算法包括潜在语义分析（LSA），分层Dirichlet过程（HDP）和潜在Dirichlet分配（LDA），其中LDA在实践中已经显示出很好的结果，因此被广泛采用。...当我们为每个文档分配一个主要主题时，有些情况甚至最可能的主题的概率相当低（极端情况是每个主题被分配5％，即，均匀分布）。换句话说，我们的模型无法自信（利润率很高）为这样的新闻分配主题。...然而，我们也可以使用推文语料库来模拟主题。 我们希望将推文保存到磁盘并积累一定数量（至少数百万）来有效地模拟主题，而不是将推文放在内存中进行实时处理。
示例 通过计算每个唯一的 n 元语法在文档中出现的次数，可以创建包含 n 元语法的语言模型。这称为 bag-of-n-grams 模型。...如果 N=2（称为二元模型），那么 ngram 将为： the cow cow jumps jumps over over the the moon 所以在这种情况下你有 5 个 n 元语法。...当 N=1 时，这被称为一元语法，本质上是句子中的各个单词。当 N=2 时，称为二元组；当 N=3 时，称为三元组。当N>3时，这通常被称为多元组等等。 一个句子中有多少个 N-gram？...例如，在开发语言模型时，n-gram 不仅用于开发一元模型，还用于开发二元模型和三元模型。谷歌和微软开发了网络规模的 n-gram 模型，可用于各种任务，例如拼写纠正、断词和文本摘要。...其想法是在特征空间中使用二元语法等标记，而不仅仅是一元语法。但请注意，根据我的个人经验和我审阅的各种研究论文，在特征空间中使用二元组和三元组不一定会产生任何显着的改进。
马尔可夫链与二元语法 为了解决以上两个问题，需要使用马尔可夫假设来简化语言模型，给定时间线上有一串事件顺序发生，假设每个事件的发生概率只取决于前一个事件，那么这串事件构成的因果链被称作马尔可夫链。...n 元语法称为一元语法 ( unigram);当 n=3 时的 n 元语法称为三元语法(tigam); n≥4时数据稀疏和计算代价又变得显著起来，实际工程中几乎不使用。...通过缴税，高收人(高概率)二元语法的一部分收人 (概率)被移动到社会福利中。而零收入(语料库统计不到频次)的一元语法能够从社会福利中取得点低保金， 不至于饿死。...类似地，一元语法也可以通过线性插值来平滑： p(wt)=λpML(wt)+(1−λ)1N p\left(w_{t}\right)=\lambda p_{\mathrm{ML}}\left(w_{t}\...3.3 训练与预测 训练指的是统计二元语法频次以及一元语法频次，有了频次，通过极大似然估计以及平滑策略，我们就可以估计任意句子的概率分布，即得到了语言模型。
在本文中，我将解释如何使用一种名为潜Dirichlet分配（LDA）的主题模型方法来识别这些关系。...了解使用LDA的主题模型，你将能够对各种文本数据进行建模——推特、研究或专利摘要、报纸或任何其他文本数据语料库。 基于潜Dirichlet分配的主题模型 主题模型如何工作？...bow_corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in processed_docs] 在对文本数据建模时，从某种意义上讲，开始使用数字而不是单词是有利的。...基于这个原因，我们使用了一种称为“词频-逆文档频率”（tf-idf）的度量方法，而不是简单地使用词频作为我们对每个单词的重要性度量。...基于潜在Dirichlet分配的主题模型 我们现在的目标是研究单词在tf-idf单词包语料库中是如何相互关联出现的，以辨别“主题”，这是模型认为的简单的单词组。
我们可以通过给相邻的两个单词而不是单个单词打分，来解决这一问题。这种方法叫做 n 元语法（n-grams），这里的 n 就是每一组的单词个数。...一元语法（Unigrams）、二元语法（bigrams）、三元语法（trigrams）和四元语法（4-grams）分别由一个、两个、三个以及四个单词组成。 对于这个案例，我们使用二元语法。...一般而言，BLEU 分数是基于一元、二元、三元和四元精度得出来的，不过我们这里为了简化，仅使用二元语法。同样为了简化，我们添加一个能让我们知道句子开头和结尾的句子边界的「单词」。...遵照这些准则，这个单词按字母排序的案例的二元语法是： [Ate hazelnuts] [hazelnuts I] [I three] 如果我们在上述评价单个单词的方法中使用这些二元语法，这个句子（「Ate...换句话说，该方法看重的是参考翻译句中有多少 n 元语法出现在输出句中，而不是输出句中有多少 n 元语法出现在参考翻译句中。
BigML特别之处在于能自动清理标点符号，统一大小写，排除停用词，并在主题模型创建过程中应用词干，非常方便。还可以通过预先配置主题模型微调设置，并且引入二元语法（bigrams）。...BigML主题模型是潜在狄利克雷分配模型（Latent Dirichlet allocation ，LDA）的优化实现。LDA是主题建模中最流行的概率学方法之一。...这是为了确保我们的模型能够很好地推广出以前模型从未见过的数据。在BigML中，我们可以使用一键操作菜单中的相应选项来轻松完成这一步，如下图所示。 我们接着用原数据集中80％的数据，来创建预测模型。...相反，如果我们选择健康主题，我们就可以看到这个话题的概率越高，预测值为第一类的概率就越高（低于100万次观看的类别）。 我们也可以看到一些主题的热度随着时间而改变。...TED始于1984年，它最初是以技术、教育和设计为主题而举办的系列会议。可以说TED演讲的本质目的就是使知识民主化。如今，TED每年会举办超过200多场演讲，内容涵盖几十个不同的主题。
了解数据 我们使用pandas库来实现这一步，以下是Open Data中的文件之一： ?...作为第一步，我们可以找到最常用的单词和短语，即我们可以获得一元语法（单个tokens）和 n元语法（n-tokens组）及它们在文本中的频率。...使用正则表达式（regEx）来清理文本，我们得到了一个更好的词云。这一次，我们也加入了二元语法。 ? 看一下上面的词云和三元语法： ?...平均每个请求有21个单词，而中位数为15，而分词后平均为9个单词，中位数为7。 ? ? 词性（POS）标记 在这里，我们使用spaCy来识别该文本是如何由名词，动词，形容词等组成的。...使用scikit-learn，Bokeh和t-SNE进行主题建模 在notebook中，我们使用不同的主题建模技术，包括scikit-learn的隐含狄利克雷分布（LDA）函数，潜在语义分析（LSA），
这两个文件之间的唯一格式区别是所有标签都替换为单个未知标记“？”。可以分配给任何软件项目的标签集在“allTags.txt”中提供，其中每行对应于一个标签。你应该使用“train”来构建一个模型。...data“（将随文件一起提供给您，该文件指定了可以分配给软件项目的标记集），然后使用构建的模型在评估阶段为”test.data“中的每个软件项目的标记提供预测。...数据预处理A、分割：因为读取后数据并不是格式化的，因此第一步就是对他进行分割处理，原有的数据每一行都包含了序号，文本和标签并用"#$#"隔开，因此，我们可以利用这个分割符号来对每个样本进行处理。...但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。...由于 Dirichlet分布随机向量各分量间的弱相关性（之所以还有点“相关”，是因为各分量之和必须为1），使得我们假想的潜在主题之间也几乎是不相关的，这与很多实际问题并不相符，从而造成了LDA的又一个遗留问题
潜在的Dirichlet分配 LDA假定语料库中的每个文档都包含在整个语料库中的混合主题。主题结构是隐藏的 - 我们只能观察文档和文字，而不是主题本身。...看看这只可爱的仓鼠嚼着一块西兰花。 Latent Dirichlet分配是一种自动发现这些句子所包含的主题的方法。...一种方式（称为吉布斯采样）如下： 浏览每个文档，并将文档中的每个单词随机分配给K中的一个ķ 主题 但由于它是随机的，这不是一个非常准确的结构。...重复上一步骤很多次，你最终会达到一个大致稳定的状态 您可以使用这些分配来估计两件事： 每个文档的主题（通过计算分配给该文档中每个主题的单词的比例） 与每个主题相关的单词（通过计算分配给每个主题的单词的比例...您可以使用困惑作为决策过程中的一个数据点，但很多时候它只是简单地查看主题本身以及与每个主题相关联的最高概率词来确定结构是否有意义。
但是谓词对于其参数数量是有限制的，这取决于具体使用它的算法，但允许的参数数量只能使一个或者两个，相应的谓词也就叫“一元谓词”或“二元谓词”。 为什么一般只允许传递一到两个参数呢？...算法，必定是比较容器内某两个元素，所以操作函数一定是个二元谓词，不能多不能少，而find_if算法，用来判断一个元素是否满足操作函数设定的条件，那操作函数一定是个一元谓词，一次只处理判断一个元素，因此这都必须限制好...首先，捕获变量会在声明lambda表达式（不是使用时，就是声明的时候）时复制捕获变量的值进去，此后你可以改变外在的捕获变量本身的值，都不影响lambda表达式函数体内的变量值，如果要传递的东西无法复制（...，而lambda可能更适合少量使用且操作简单的情况了。...需要注意的是bind如果想要使用参数的引用，而不是复制的话，不能简单的用&，而应该使用ref： auto someCallable= bind(callable, ref(a), _2, b, _1,
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
