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浅谈用Python计算文本BLEU分数

通过本教程,你将探索BLEU评分,并使用Python中的NLTK库对候选文本进行评估和评分。 完成本教程后,你将收获: BLEU评分的简单入门介绍,并直观地感受到到底是什么正在被计算。...如何使用Python中的NLTK库来计算句子和文章的BLEU分数。 如何用一系列的小例子来直观地感受候选文本和参考文本之间的差异是如何影响最终的BLEU分数。 让我们开始吧。...[A-Gentle-Introduction-to-Calculating-the-BLEU-Score-for-Text-in-Python.jpg] 浅谈用Python计算文本BLEU分数 照片由Bernard...计算BLEU分数 Python自然语言工具包库(NLTK)提供了BLEU评分的实现,你可以使用它来评估生成的文本,通过与参考文本对比。...具体来说,你学到了: BLEU评分的简单入门介绍,并直观地感受到到底是什么正在被计算。 如何使用Python中的NLTK库来计算语句和文章的BLEU分数

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Python使用贪心算法分解古埃及分数

============== 版权声明:由于公众号后台规则问题,本文暂时无法设置原创标记,但仍属原创内容,微信公众号“Python小屋”坚持只发原创技术文章。...============= 问题描述: 传说古埃及人只使用整数和分子为1的真分数,需要表示其他分数时就使用整数和若干分子为1的分数之和。...同一个真分数有多种等价的表示形式,要求得到的分数最少,也就是每个分数的分母尽可能小。 假设分数为a/b,其中a<b且a和b的最大公约数为1,则有 b=a*c+d 其中c=b//a和d=b%a<a。...上式两边同时除以a,得 b/a = c+d/a < c+1 记e=c+1,然后对上式求倒数,得 a/b>1/e 可知1/e是小于a/b的最大分数,a/b - 1/e后的剩余部分为 a/b - 1/e =...函数main()接收两个自然数a和b作为参数,分别表示分数a/b的分子和分母,首先对分数a/b进行约分,然后按照上面描述的算法进行分解,分解过程中进行必要的约分。最终返回分解结果字符串。

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如何使用CRM系统避免客户流失

CRM系统能够有效避免客户流失。在产品同质化严重,而营销手段极大丰富的今天,客户是一个不稳定的群体,他们会冲动消费,也能理性购买,受到人、情、理等多种原因的影响。...大家都知道老客户是企业重要的资源,如何避免客户流失是必要的研究课题,在这里,我们看看CRM系统怎么帮助你。 CRM系统管理客户.png 1、CRM系统避免因人员流动带来的客户流失。...这是现在企业最常面临的客户流失原因之一,归根到底是因为客户信息没有掌握在公司手中。...2、CRM系统避免销售的细节疏忽导致客户流失。...3、CRM系统避免销售过度承诺让客户流失。销售为了完成业绩,有时候会对客户过度承诺,最后无法将承诺的内容兑现给客户,导致客户产生受欺骗的情绪,进而离开企业。

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python使用代理IP爬取猫眼电影专业评分数

许多代理IP的延迟过高,严重影响了爬虫的工作效率;更糟糕的是,其中不乏大量已经失效的代理IP,使用这些IP不仅无法绕过封锁,反而可能使爬虫陷入更深的困境。...本篇文章中介绍一下如何使用Python的Requests库和BeautifulSoup库来抓取猫眼电影网站上的专业评分数据。...BeautifulSoup库则是一个用于解析HTML和XML文档的Python库,可以帮助我们从网页中提取所需的数据。...中的Requests库与BeautifulSoup库,精准地抓取猫眼电影网站上的专业评分数据。...如果你买了代理IP的话,不会的直接问客服,直接给你服务的服服帖帖的 小结 本文详细阐述了如何利用Python爬虫技术从猫眼电影网站获取专业评分数据的过程,并通过代码实例展示了从设置代理、发起请求、解析网页内容到数据提取与可视化的完整流程

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使用计算系统实现研报关键词权重分数计算性能提升百倍以上

•四、总结 使用计算系统实现研报关键词权重分数计算性能提升百倍以上 在这次的工程化操作中通过读写分离、查询优化、分布式图计算系统实现研报关键词TF-IDF分数计算性能提升百倍以上。...【此处也可以使用Kafka等MQ系统进行数据的更新,如果系统不要求较高的实时性,为了避免抢占资源在业务系统不繁忙时批量写入会更好】 3.1 指定研报和关键词计算TF-IDF分数 在这个查询中,指定了一篇研报和一个研报中的关键词...,并计算了他们的TF-IDF分数。...计算结果保存到MySQL之后,使用数据更新任务将数据写入到图数据库。...References [1] TOC: 使用计算系统实现研报关键词权重分数计算性能提升百倍以上 [2] 关键词数据模型: https://blog.csdn.net/superman_xxx/article

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Python&kNN近邻:玩家流失预测

3.计算未知状态玩家与已知状态玩家的欧几里得距离,并作升序。 4.设定K值,这里设定K值为3,即找出与未知状态玩家距离最短的3个已知状态玩家。...具体python代码如下: def autoNorm(dataSet): ''' 数据标准化,消除量纲影响,公式:f(x)=x-min(x)/max(x)-min(x) 函数返回标准化矩阵normDataSet...lables,k): ''' 变量声明:newInput:输入未知分类样本点;dataset:kNN近邻训练集;labels:dataset中各样本对应的类别;k:k值 kNN算法步骤: 计算未知分类样本点与训练集中各点的欧式距离...return returnMat,classLabelVector if __name__ == '__main__': ''' 测试部分,比较kNN分类器预测结果和实际结果,计算错误率...: 流失 , real result : 流失 kNN result : 流失 , real result : 流失 kNN result : 流失 , real result : 流失 ... ..

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如何使用 Python编程来识别整数、浮点数、分数和复数

Python 可以像一个神奇的计算器那样进行简单的计算。只要输入一个表达式, Python 就会对它进行计算。按 Enter 键后,结果会立刻显示。 ...另一方面,如果只需要余数,则应该使用模运算符(%):  >>> 9 % 21 可以使用指数运算符(**)计算数字的幂。...3.1 分数的操作  Python 也可以操作分数,但要做到这一点,我们需要使用 Python 的 fractions  模块。你可以将模块视为由他人编写的程序,但你可以在自己的程序中使用。...它定义了一个类Fraction,这是用来在我们的程序中输入分数的。在使用之前,我们需要导入(import)该模块,这是一种通知 Python 我们要使用这个模块中的类的方法。...,Python 将输出分数无效(Invalid  fraction)的信息。

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使用深度学习预测员工流失

墨西哥的员工流动率在全球排名第八,平均每年约17%的流失率 - 一些行业(如餐饮服务)的流失率高达50%。 根据Catalyst的一项研究,平均而言,替换员工的成本约为员工年薪的50%至75%。...对于像everis这样的拥有超过2万名员工的大公司来说,考虑到15%的流失率和15,000比索的平均薪水,年营业额总成本将上升至至少2.7亿比索。...接下来,使用StandardScaler将数据归一化到-1到1的范围,以避免异常值以不成比例的方式影响预测。...目前,该模型只能预测一年或另一年,但也许预测数月而不是数年是值得使用更多信息来区分候选人的。 尽管如此,招聘人员可以从这些工具中受益匪浅。...他们可以掌握客观的信息,做出更明智的决策,如果候选人的流失风险很高,至少可以直接与候选人讨论双方如何获益。有了这些工具和新的策略来打击流失率,世界各地的公司可以显着减少流失率,潜在增加数百万的收入。

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Python实战|利用生存分析预测用户流失周期(一)

举个例子来说,在互联网行业,用户流失是较为常见的分析主题,生存分析法就可以运用于探究用户从进入互联网产品到流失这一过程的转变时长。这一期内容,小编会运用生存分析方法通过Python预测用户流失周期。...1 数据基本情况探索 此处笔者使用IBM用户流失数据集,该数据及来源于Kaggle,包括每个客户所签署的服务、客户账号信息以及用户个人信息等多个维度的用户属性数据。...在该数据集中,流失用户的定义为在上个月之内离开的用户,数据集已经给出用户流失标签。...,留存用户的留存时间、总消费金额长于流失用户,但留存用户的月付费金额少于流失用户。...图1流失与费流失用户各个特征对比

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使用numba加速python科学计算

用numba.jit加速求平方和 numba中大部分加速的函数都是通过装饰器(decorator)来实现的,关于python中decorator的使用方法和场景,在前面写过的这篇博客中有比较详细的介绍,...在这个计算结果中,使用了即时编译技术之后,求解的时间几乎被压缩到了微秒级别,而循环求和的方法却已经达到了秒级,加速倍数在 10^5 级别。...因此,这个图给我们的提示信息是,使用即时编译技术之后,加速的倍率大约为 10^2 。这个加速倍率相对来说更加可以接受,因为C++等语言比python直接计算的速度在特定场景下大概就是要快上几百倍。...可以看到虽然相比与numpy的同样的向量化计算方法,numba速度略慢一些,但是都比纯粹的python代码性能要高两个量级。...这都是非常底层的优化技术,但是要分场景使用,numba这个强力的工具并不能保证在所有的计算场景下都能够产生如此的加速效果。

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如何使用Apache Spark MLlib预测电信客户流失

在本文中,我们将使用MLlib来拟合机器学习模型,该模型可以预测电信公司的哪些客户可能会停止使用他们的服务。流失预测,是电信行业和许多基于订阅行业中最常见的机器学习应用之一。...我们将使用Python编程语言来执行我们的分析和建模,并且我们将为该任务使用各种相关的工具。为了加载和处理数据,我们将使用Spark的DataFrames API。...使用Spark DataFrames加载数据 我们将使我们的模型拟合由SGI托管的UC Irvine机器学习库提供的流失数据集。...在我们这样的二元分类问题中,我们使用0.0和1.0来表示两种可能的预测结果。在我们的例子中,0.0意味着“不会流失”,1.0意味着“会流失”。...MLlib也使计算AUROC非常容易。如果我们要基于我们所有的数据计算ROC曲线,我们的分类评估指标就会过于乐观,因为我们会用我们训练的数据来评估一个模型。

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