在NLTK中寻找n-gram背后的思想或算法是什么？_在时间序列中寻找阶跃(或尖峰)形状的蟒蛇方法是什么？_在选择、创建或编辑数据库中的新记录的->save()方法背后，Laravel的核心代码是什么 - 腾讯云开发者社区

，它是用来评估机器翻译跟专业人工翻译之间的对应关系，核心思想就是机器翻译越接近专业人工翻译，质量就越好，经过bleu算法得出的分数可以作为机器翻译质量的其中一个指标。...BLEU修正了这个算法，提出取机器翻译译文N-gram的出现次数和参考译文中N-gram最大出现次数中的最小值的算法，具体如下： ?...表示取n-gram在翻译译文和参考译文中出现的最小次数，比如上面的1-gram出现的最小次数是2. ?...表示取n-gram在翻译译文中出现次数，比如上面的1-gram出现的次数是7. ok，到这里你基本清楚bleu中n-gram精度到底是怎么计算的了。上面的计算已经足够好了吗？...，不用费那么大的劲去实现上面的算法，现成的工具就可以用: from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu reference = [['The',

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特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块

字数统计表中并没有特别费力来寻找"Emma"或乌鸦这样有趣的实体。但是这两个词在该段落中被重复提到，并且它们在这里的计数比诸如"hello"之类的随机词更高。...含义的原子：从单词到 N-gram 到短语词袋的概念很简单。但是，一台电脑怎么知道一个词是什么？文本文档以数字形式表示为一个字符串，基本上是一系列字符。...短语检测的搭配提取连续的记号能立即被转化成词表和 n-gram。但从语义上讲，我们更习惯于理解短语，而不是 n-gram。在计算自然语言处理中，有用短语的概念被称为搭配。...防止稀疏性和成本增加的一种方法是过滤 n-gram 并保留最有意义的短语。这是搭配抽取的目标。理论上，搭配（或短语）可以在文本中形成非连续的标记序列。...然而，在实践中，寻找非连续词组的计算成本要高得多并且没有太多的收益。因此搭配抽取通常从一个候选人名单中开始，并利用统计方法对他们进行过滤。所有这些方法都将一系列文本标记转换为一组断开的计数。

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Python 自然语言处理（NLP）工具库汇总

再之后可以用这些来选择机器学习的特征，构建分类器，对文本进行分类（商品评论是由多个独立评论组成的多维数组，网上有很多情感分类的实现例子用的就是nltk 中的商品评论语料库，不过是英文的。...但整个思想是可以一致的）。另外还有一个困扰很多人的Python 中文编码问题。多次失败后我总结出一些经验。...另外这篇文章也有很详细的讲到nltk 的中文应用，很值得参考：http://blog.csdn.net/huyoo/article/details/12188573 1.NLTK NLTK 在使用 Python...它集合了各种独立或松散互相关的，那些常见的、不常见的、对NLP 任务有用的模块。PyNLPI 可以用来处理 N 元搜索，计算频率表和分布，建立语言模型。...它还可以处理向优先队列这种更加复杂的数据结构，或者像 Beam 搜索这种更加复杂的算法。

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使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词

词频逆文档频率（TFIDF） TFIDF 的工作原理是按比例增加一个词语在文档中出现的次数，但会被它所在的文档数量抵消。因此，诸如“这个”、“是”等在所有文档中普遍出现的词没有被赋予很高的权重。...Term Frequency Term Frequency --> 词频词频定义为单词 (i) 在文档 (j) 中出现的次数除以文档中的总单词数。...goldkeys 并执行词形还原，以便稍后与TFIDF使用Python算法生成的单词进行匹配。...如果一个词语在超过 50 个文档中均出现过，它将被删除，因为它在语料库级别被认为是无歧视性的。...按 TFIDF 权重对关键短语进行排序下一步是简单地根据 TFIDF 权重对每个字典中的 n-gram 进行降序排序。设置 reverse=True 选择降序排序。

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Python 自然语言处理（NLP）工具库汇总

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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。...这种评测方法通过对候选翻译与参考文本中的相匹配的n元组进行计数，其中一元组（称为1-gram或unigram）比较的是每一个单词，而二元组（bigram）比较的将是每个单词对。...单独的N-Gram分数单独的N-gram分数是对特定顺序的匹配n元组的评分，例如单个单词（称为1-gram）或单词对（称为2-gram或bigram）。...nltk.translate.bleu_score的源码 nltk.translate包的API文档总结在本教程中，你探索了BLEU评分，根据在机器翻译和其他语言生成任务中的参考文本对候选文本进行评估和评分...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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机器翻译之BLEU值

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...BLEU 分数 NLTK 中提供的 BLEU 评分方法允许你在计算 BLEU 分数时为不同的 n 元组指定权重这使你可以灵活地计算不同类型的 BLEU 分数, 如单独和累加的 n-gram 分数让我们来看一下...单独的 N-Gram 分数单独的 N-gram 分数是对特定顺序的匹配 n 元组的评分, 例如单个单词 (称为 1-gram) 或单词对(称为 2-gram 或 bigram) 权重被指定为一个数组..., 并在自己电子表格程序中探索计算语句评估分数的方法进一步阅读如果你要深入研究, 本节将提供更多有关该主题的资源 BLEU 在维基百科的主页 BLEU: a Method for Automatic...在本教程中, 你探索了 BLEU 评分, 根据在机器翻译和其他语言生成任务中的参考文本对候选文本进行评估和评分具体来说, 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

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现货与新闻情绪：基于NLP的量化交易策略（附代码）

NLTK 有一个非常方便和非常有效的N-Gram标记器: from nltk.util import ngram。N-gram函数返回一个生成器，该生成器生成前n个N-Gram作为元组。...）通过检查我们的N-Gram图，我们可以看到，除了少数例外，一个基于NLP的预测模型将从我们的N-Gram特征中学到更多的东西。...它的基本思想是假定对于一个文本，忽略其词序和语法、句法，仅仅将其看做是一些词汇的集合，而文本中的每个词汇都是独立的。...是什么构成健壮的主题模型？一个好的主题模型通常表现出没有重叠的大而独特的主题（圆圈）。所述圆圈的面积与语料库中“N”个总标记中主题的比例（即Twitter数据）成比例。...不管我们在 NLP 模型中是否使用single-tokens、ngrams、stems或lemmas，从根本上说，我们tweet数据中的每个token都包含一些信息。

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在 NLP 中训练 Unigram 标记器

在本文中，让我们了解 Unigram Tagger 在 NLP 中的训练过程。 Unigram Tagger及其使用NLTK的培训加工 UnigramTagger继承自ContextTagger。...上下文方法具有与 choose_tag（）相同的参数从 context（）方法中，将使用单词标记来创建模型。这个词用于寻找最好的标签。 UnigramTagger将创建一个带有上下文的模型。...平滑技术在许多情况下，我们需要在NLP中构建统计模型，例如，可以根据训练数据或句子的自动完成来预测下一个单词。在如此多的单词组合或可能性的宇宙中，获得最准确的单词预测是必不可少的。...平滑的类型拉普拉斯平滑它也被称为加 1 一平滑，我们在分母中的字数上加 1，这样我们就不会产生 0 值或除以 0 条件例如 Problaplace (wi | w(i-1)) = (count(wi...UnigramTagger 在 NLTK 工具包中可用，该工具包使用 Ngarm Tagger a sits 父类。

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Python 中进行文本分析的 Top 5 NLP 工具

对于简单的解决方案，您应该始终寻找具有拖放编辑器和免费 SSL 证书等功能的网站构建器。...SpaCy 可用于在深度学习环境中对文本进行预处理，构建理解自然语言的系统以及创建信息提取系统。...例如， tokenization 在 NLP 中用于将段落和句子拆分为更小的组件，这些组件可以分配特定的、更易于理解的含义。 NLTK 的界面非常简单，有超过 50 个语料库和词汇资源。...得益于大量可用的库，NLTK 提供了所有关键功能，可以在 Python 中完成几乎任何类型的 NLP 任务。 4....Genism Genism 是一个定制的 Python 库，旨在使用大量语料库资源提供文档索引、主题建模和检索解决方案。 Genism 中的算法取决于内存，涉及语料库的大小。

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fastText文本分类模型,n-gram词表示

在word2vec中，我们并没有直接利⽤构词学中的信息。⽆论是在跳字模型还是连续词袋模型中，我们都将形态不同的单词⽤不同的向量来表⽰。...**值得注意的是，fastText在输入时，将单词的字符级别的n-gram向量作为额外的特征；在输出时，fastText采用了分层Softmax，大大降低了模型训练时间。...fastText相关公式的推导和CBOW非常类似，这里也不展开了。 4. fastText核心思想现在抛开那些不是很讨人喜欢的公式推导，来想一想fastText文本分类的核心思想是什么？...那么它是如何做的呢？**叠加构成这篇文档的所有词及n-gram的词向量，然后取平均。**叠加词向量背后的思想就是传统的词袋法，即将文档看成一个由词构成的集合。...FastText的性能要比时下流行的word2vec工具明显好上不少，也比其他目前最先进的词态词汇表征要好。专注于文本分类，在许多标准问题上实现当下最好的表现（例如文本倾向性分析或标签预测）。

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Linux的环境变量配置在etcprofile或etcprofile.d.sh文件中的区别是什么*?

@ 目录 login shell non-login shell 它们的区别 Linux的环境变量可在多个文件中配置，如/etc/profile，/etc/profile.d/*.sh，~/.bashrc...non-login shell 而当我们执行以下命令ssh hadoop103 command，在hadoop103执行command的就是一个non-login shell。...它们的区别这两种shell的主要区别在于，它们启动时会加载不同的配置文件。 login shell启动时会加载/etc/profile。...但是无论在加载~/.bashrc（实际上是加载了~/.bashrc中的/etc/bashrc）或/etc/profile时，都会执行如下代码片段： ?...所以，无论在login shell或non-login shell环境中，都会加载/etc/profile.d/*.sh文件，这样我们为什么不自定义一个my_env.sh文件用来存放java或者其他的环境变量

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【DB笔试面试785】在Oracle中，RMAN中关于备份或归档文件状态OBSOLETE和EXPIRED的区别是什么？

♣ 题目部分在Oracle中，RMAN中关于备份或归档文件状态OBSOLETE和EXPIRED的区别是什么？ ♣ 答案部分 OBSOLETE：是指根据保留策略来确定该备份是否在恢复的时候需要。...若不再需要或有更新的备份来替代，则该备份集被置为OBSOLETE，即废弃的备份集或镜像副本。OBSOLETE可以理解为过期的备份集。...EXPIRED：是指执行CROSSCHECK时，根据恢复目录或控制文件中记录的备份信息来定位备份集或镜像副本，若找不到对应的文件，则这些文件的状态被置为EXPIRED。...EXPIRED可以理解为失效的备份集，即物理文件丢失。如果在备份过程中，归档文件被手动通过rm命令删除，那么会报错：RMAN-06059。...解决办法就是在RMAN中校验归档文件后再删除失效的归档文件，如下所示： CROSSCHECK ARCHIVELOG ALL; LIST EXPIRED ARCHIVELOG ALL; DELETE EXPIRED

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探索NLP中的N-grams：理解，应用与优化

简介 n-gram[1] 是文本文档中 n 个连续项目的集合，其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。...N-gram 模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用，例如情感分析、文本分类和文本生成。 N-gram 建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的众多技术之一。...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？...如果 X=给定句子 K 中的单词数量，则句子 K 的 n-gram 数量为： N-gram 有什么用？ N-gram 用于各种不同的任务。...Python，还有另一种使用 NLTK 的方法： from nltk import ngrams sentence = '_start_ this is ngram _generation_' my_ngrams

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如何对非结构化文本数据进行特征工程操作？这里有妙招！

在本文中，我们将通过实践的方法，探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略，提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。...即使现在有高级的自动化特征工程，在把它们当作「黑盒子」应用之前，我们仍有必要去了解不同特征工程策略背后的核心思想。...我们将在这里利用一个无监督的层次聚类算法，通过利用我们之前生成的文档相似性特征，将我们的玩具语料库中的类似文档聚合到一起。...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。...这次我们使用非常流行的基于分区的聚类方法——K-means 聚类，根据文档主题模型特征表示，进行聚类或分组。在 K-means 聚类法中，有一个输入参数 K，它制定了使用文档特征输出的聚类数量。

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Python 文本预处理指南

在本节中，我们将探讨n-gram模型、文本分类问题中的特征选择以及基于深度学习的文本预处理技术。 7.1 n-gram模型 n-gram模型是一种基于连续n个词或字符的序列进行建模的技术。...在文本处理中，一般使用n-gram模型来捕捉文本中的局部信息。常见的n-gram包括unigram（单个词）、bigram（二个词）和trigram（三个词）。...n-gram模型可以用于语言模型、文本生成、信息检索等任务。在文本分类任务中，使用n-gram模型可以将文本表示为n个连续词的序列，从而获得更多的局部特征信息。...文本预处理在垃圾邮件过滤中起着关键作用，通过对邮件内容进行分词、特征提取和表示，可以将邮件转换为机器可处理的形式。然后，使用机器学习或深度学习算法训练分类模型，将邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件两类。...这些方法扩展了逻辑回归在多类别分类问题上的应用。在最后的章节中，我们总结了逻辑回归的优点和缺点，帮助读者全面了解逻辑回归算法的特点。

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永续合约系统开发详细流程丨合约跟单对冲量化系统开发原理及代码

最初，这个实验是用NLTK非常方便的标准停顿词列表从 Tweets中删除所有停顿词：# Standard tweet swstop_words_nltk = set(stopwords.words('english...大家可以在这里找到一个非常有用的指南：http://www.nltk.org/howto/twitter.html，帮助你开始使用NLTK。N-Grams下一步是考虑词序。...当我们将一系列标记向量化为一大堆单词时，我们就失去了这些单词在一条推文中固有的语境和意义。我们可以通过检查最常见的N-Grams来尝试理解在我们的 tweets DataFrame 中词序的重要性。...NLTK 有一个非常方便和非常有效的N-Gram标记器: from nltk.util import ngram。N-gram函数返回一个生成器，该生成器生成前n个N-Gram作为元组。...我们对探索这些N-Grams实际上是很感兴趣的，所以在第一个实例中，我们会使用Scikit-learn的 CountVectorizer 解析我们的tweet数据：def get_ngrams(doc,

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文本数据的特征提取都有哪些方法？

即使出现了自动化的特征工程，在将不同的特征工程策略应用为黑盒模型之前，你仍然需要理解它们背后的核心概念。永远记住，“如果给你一盒工具来修理房子，你应该知道什么时候使用电钻，什么时候使用锤子！”...一个简单的例子是将é转换为e。扩展缩略语：在英语中，缩略语基本上是单词或音节的缩写形式。这些现有单词或短语的缩略形式是通过删除特定的字母和声音来创建的。...如果你在语料库中做一个简单的词或词的频率，这些词的频率通常是最高的。像a、an、the、and等词被认为是停止词。没有一个通用的停止词列表，但是我们使用了一个来自“nltk”的标准英语停止词列表。...N-gram基本上是文本文档中单词tokens的集合，这些标记是连续的，并以序列的形式出现。...在这里，我们将利用一种无监督的分层聚类算法，通过利用前面生成的文档特征相似性，尝试将我们的玩具语料库中的类似文档分组在一起。层次聚类算法有两种，即聚合算法和分裂算法。

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练手扎实基本功必备：非结构文本特征提取方法

即使出现了自动化的特征工程，在将不同的特征工程策略应用为黑盒模型之前，你仍然需要理解它们背后的核心概念。永远记住，“如果给你一盒工具来修理房子，你应该知道什么时候使用电钻，什么时候使用锤子！”...一个简单的例子是将é转换为e。扩展缩略语：在英语中，缩略语基本上是单词或音节的缩写形式。这些现有单词或短语的缩略形式是通过删除特定的字母和声音来创建的。...如果你在语料库中做一个简单的词或词的频率，这些词的频率通常是最高的。像a、an、the、and等词被认为是停止词。没有一个通用的停止词列表，但是我们使用了一个来自“nltk”的标准英语停止词列表。...N-gram帮助我们达到这个目的。N-gram基本上是文本文档中单词tokens的集合，这些标记是连续的，并以序列的形式出现。...在这里，我们将利用一种无监督的分层聚类算法，通过利用前面生成的文档特征相似性，尝试将我们的玩具语料库中的类似文档分组在一起。层次聚类算法有两种，即聚合算法和分裂算法。

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详解自然语言处理NLP两大任务与代码实战：NLU与NLG

SLM在许多自然语言处理任务中都有应用，如语音识别、文本生成、机器翻译等。 n-gram模型 n-gram模型是一种常见的SLM，其中n表示窗口内的词数。...与n-gram模型相比，CBOW可以捕捉更复杂的语义关系。 3. 基础概念词向量词向量，也被称为词嵌入，是自然语言处理中的关键概念。...自然语言生成自然语言生成是一个复杂的过程，其中计算机系统使用算法来创建类似人类的文字描述。NLG是许多应用的关键组成部分，包括聊天机器人、报告生成和更复杂的创造性任务。...基于规则的生成在自然语言生成（NLG）中起着关键作用，特别是在结构化的或领域特定的场景中。下面是基于规则的生成的详细介绍和代码示例。...统计语言模型统计语言模型使用文本的统计特性来生成新的文本。n-gram模型是这种方法的一个例子，其中n表示文本中连续出现的单词数量。

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机器翻译质量评测算法-BLEU

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