2、特征提取——算法计算文档中术语（单词）的以下五个统计特征： a) 大小写——计算该术语在文本中出现大写或作为首字母缩略词的次数（与所有出现成比例）。重要的术语通常更频繁地出现大写。...更重要的术语与较少不同的术语同时出现。 e) 术语不同的句子——测量术语在不同句子中出现的次数。得分越高表示术语越重要。 3、计算术语分数——上一步的特征与人造方程组合成一个单一的分数。...如果两个顶点出现在文本中的 N 个单词的窗口内，则它们与一条边相连（根据作者的实验，最佳表现 N 为 2）。该图是无向和未加权的。 3、图排序——每个顶点的分数设置为1，在图上运行排序算法。...候选关键字是位于两个停用词或短语定界符之间的短语。例如，短语分隔符是标点符号。 2、关键词共现图构建——图中的顶点是单词。如果它们一起出现在候选关键字中，则它们是连接的。...该图是加权的——权重是连接词在候选关键字中一起出现的次数。该图还包括与顶点本身的连接（每个单词与自身一起出现在候选关键字中）。
它从术语到文档列表（其中包含该术语）以相反的方式组织。该列表（称为发布列表）按全局排序（通常由文档ID）排序。为了更快地检索，列表不仅仅是一个列表，而是一个跳过列表的层次结构。...（例如，如果doc1 =“AB”更新为“AC”，则发布列表将是{A：doc1（删除） - > doc1，B：doc1（删除），C：doc1}。...对于那些非常见术语（出现在S1或S2中的一个中，但不是两者中的术语），将发布列表写出到新的分段S3。 在我们找到一个通用术语T之前，我们合并这两个部分中的相应发布列表。...TF（术语频率）表示术语在文档中出现多少次（通常是应用平方根或对数等压缩函数）。IDF是文档频率的倒数，如果该词出现在许多其他文档中，则用它来折扣重要性。...另一方面，IDF值将是段文件中每个发布列表的相应IDF的总和（如果同一文档已更新，则该值稍微偏离，但这种差异可忽略不计）。但是，合并多个段文件的处理会导致文档检索中的处理开销。
在小型数据集中，可以手动清洁细胞。但是在庞大的数据集中呢？如何梳理成千上万的文本条目并将类似的实体分组？...TLDR：为此构建了一个工具。可以在此处安装Python模块。但是如果想了解这个工具背后的概念请继续阅读。...DTM可能如下所示： 每个条目的值通过计算每个单词在每个字符串中出现的次数来确定。...TF-IDF 为了计算TF-IDF分数，将术语在单个文档中出现的次数（术语频率或TF）乘以术语对整个语料库的重要性（逆文档频率或IDF） - 单词出现的文档越多在这个词中，人们认为这个词在区分文件方面的价值就越低...第三步：构建一个哈希表，将发现转换为电子表格中的“组”列 现在要构建一个Python字典，其中包含legal_name列中每个唯一字符串的键。 最快的方法是将CSR矩阵转换为坐标（COO）矩阵。
它的唯一作用是提供可扩展的搜索引擎，该引擎可以从任何语言使用。因此，它是使用分布式模型在最核心的地方创建的，并使用REST API与之通信。...目标是提供最匹配的文档。但是，Elasticsearch实际上如何知道它们是什么？ 对于每个搜索查询，Elasticsearch都会计算相关性得分。...分数基于tf-idf算法，该算法代表术语频率-反向文档频率。 该算法基本上计算出两个值。第一个-术语频率-表示文档中给定术语的使用频率。第二个参数是反文档频率，它表示给定术语在所有文档中的唯一性。...另一方面，将IDF计算为整个数据集的单个值。它是所有文档与包含搜索词的文档的比率。 在我们的例子中是： log（2/1）= 0.301（2-所有文档数，1-包含疑问词的文档数）。...它可以存储为 question 如果应用停用词过滤器，该过滤器会删除所有常见语言术语，例如：to，be，或not，即the。 所以这是索引部分。但是，搜索文档时将应用相同的步骤。
如果单词"aardvark"在文档中出现三次，则该特征向量在与该单词对应的位置上的计数为 3。 如果词汇表中的单词没有出现在文档中，则计数为零。...在这里，频率被认为是它们出现在文件（评论）中的数量，而不是它们在文件中的数量。正如我们所看到的，该列表涵盖了许多停用词。它也包含一些惊喜。"...例如，如果原始数据是网页，电子邮件或某种类型的日志，则它包含额外的结构。人们需要决定如何处理日志中的标记，页眉，页脚或无趣的部分。如果文档是网页，则解析器需要处理 URL。...如果语料库是非常特定领域的并且包含深奥的术语，那么这可能是首选的方法。但是这个列表需要大量的手动管理，并且需要不断更新语料库。例如，分析推文，博客和文章可能不太现实。...计算所有唯一双元的条件成对词发生概率：p(W2 × W1) 计算所有唯一的双对数似然比对数。 根据它们的似然比排序双字节。 以最小似然比值作为特征。
这部漫画把所有的技术术语分解成小孩子能理解的句子。但这也说明了为什么我们不能用简单的术语解释一切：对于外行观众来说，书中是这样解释的"如果系统出现故障，发生了火灾，致使他们无法去太空"。...虽然计算机术语可能会让新程序员感到困惑和恐惧，但它是基本功。Python 和软件开发中的几个术语在含义上有细微的差别，即使是有经验的开发人员有时也会不小心混淆概念。...图 7-1：很多书上说你可以把一个变量想象成一个包含一个值的盒子。 在 Python 中，所有变量在技术上都是引用，而不是值的容器，不管它们的数据类型如何。盒子的比喻很简单，但也有缺陷。...元组仍然引用相同的对象，如图图 7-3 所示。但是，如果一个元组包含一个可变对象，并且该对象改变了它的值，也就是说，如果该对象发生了变化，元组的值也会改变。...如果有序字典包含相同的键值对，则它们也被认为是相同的，即使键值对在每个字典中的顺序不同。
： (一)TF/IDF 评分模型 (1)tf-- 频率 该术语在本文档中出现的频率如何？...次数越多，分数越高 如果您不关心术语在字段中出现的频率，而您只关心该术语是否存在，那么您可以在字段映射中禁用术语频率： (2)idf-- 逆文档频率 该术语在集合中的所有文档中出现的频率是多少...向量实际上只是一个包含数字的一维数组，例如： [1,2,5,22,3,8] 在向量空间模型中，向量中的每个数字都是一个词的权重，用词频 / 逆文档频率计算 (词语越稀有，权重越大)。...(虽然 TF/IDF 是计算向量空间模型项权重的默认方法，但它不是唯一的方法。其他模型如 Okapi-BM25 存在并且在 Elasticsearch 中可用。...如果一个术语出现在一个短字段中，那么与同一个术语出现在一个更大的字段中相比，认为更匹配，分数更高。
2.方法的调用者会通过isa 指针来找到所属的类，然后在 cache 或者 methodLists 中查找该方法，找得到就跳到对应的方法去执行。...3.如果在类中没找到该方法，则通过super_class 往上一级超类查找。如果一直找到 NSObject 都没有找到该方法的话，可能就会触发到消息转发。...二. runtime 的术语的数据结构 上面讲的是执行过程里面有一些术语接下来大概介绍下。 1.SEL selector 是方法选择器，其实作用就和名字一样，日常生活中，我们通过人名辨别谁是谁。...如果得到了执行某个实例某个方法的入口，我们就可以绕开消息传递阶段，直接执行方法，这在后面 Cache 中会提到。...Runtime 系统会把被调用的方法存到 Cache 中，如果一个方法被调用，那么它有可能今后还会被调用，下次查找的时候就会效率更高。就像计算机组成原理中 CPU 绕过主存先访问 Cache 一样。
但是，“数据挖掘”这一术语沿用了下来，最终，该领域的一些定义试图改变其解释，认为它指的只是更漫长、更全面的知识发现过程中的一步。今天“数据挖掘”和KDD被视为非常相似、紧密相关的术语。...下面我们比较这些术语： 机器学习是计算机科学中的一个非常特殊的子领域，其焦点是开发能从数据中学习以作出预测的算法。...在图1-1中，新出现的术语“大数据”目前是炙手可热的流行语，“数据挖掘”居于第二位，然后是“机器学习”“数据科学”和“预测性分析”。...▲图1-1 5个常用数据相关术语的Google Trends搜索结果 02 如何进行数据挖掘 由于数据挖掘传统上被视为KDD全过程中的一步，并且越来越成为数据科学过程的一部分，在本文中我们将熟悉其所涉及的步骤...确实，如果你过去曾经完成过数据挖掘项目，这两个列表上出现的项目就是你可能已经熟悉的数据挖掘问题。分类、回归和聚类是非常流行的基本数据挖掘技术，所以从业者们所看到的每本数据挖掘书籍几乎都介绍过它们。
如果条件测试的值为Ture，Python就执行紧跟在if语句后面的代码；如果为False，Python就忽略这些代码。...例如，如果有一个列表，其中包含被禁止在论坛上发表评论的用户，就可允许用户提交评论前检查，他是否被禁言。布尔表达式：随着你对编程的了解越来越深入，将遇到术语布尔表达式。...Python只执行if-elif-else结构中的一个代码块，它依次检查每个条件测试，直到遇到通过了的条件测试。测试通过后，Python将执行紧跟在它后面的代码，并跳过余下的测试。...确定列表不是空的：到目前为止，对处理的每个列表都做了一个简单的假设，即假设它们都至少包含一个元素。我们马上就要让用户来提供存储在列表中的信息，因此不能再假设循环运行时列表不是空的。...PEP 8提供的唯一建议是，在诸如==, >= 和 <=等比较运算两边各添加一个空格。例如，if age < 4：要比 if age<4好。
他们如何绕过法律文件的背景，从而能够快捷地找到要查找的内容。 这看起来很容易，但是如果有一个3000页的文件并且有很多重要的细节，我们该怎么办？...该函数简单地取得主目录中pdf文档的名称，从中提取所有字符，并将提取的文本作为python字符串列表输出。 ? 上图显示从pdf文档中提取文本的函数。...CountVectorizer显示停用词被删除后单词出现在列表中的次数。 ? 上图显示了CountVectorizer是如何在文档上使用的。...文档术语矩阵（document term matrix）被格式化为黑白数据框，从而可以浏览数据集，如下所示。 该数据框显示文档中每个主题的词出现次数。...该项目展示了如何将机器学习应用于法律部门，如本文所述，可以在处理文档之前提取文档的主题和摘要。 这个项目更实际的用途是对小说、教科书等章节提取摘要，并且已经证明该方法是有效的。
因此，文档处理器会根据文档术语进行分析，以便包含各种形式的analy-的文档会被同等概率的重新取回。如果引擎仅单独索引变量形式并且要求用户输入全部检索词，则不会发生这种情况。当然，词根化确实有缺点。...然后插入步骤7，并将输出存储在倒排索引文件中，该文件列出了索引条目以及它们的位置和出现频率。但是，索引条目的具体性质将根据步骤4中确定“要索引的元素”而有所不同。...在NLP系统的情况下，无论如何表达运算符（例如，介词，连词，排序），查询处理器将隐式地识别所使用的语言中的运算符。 此时，搜索引擎可以获取查询术语列表并针对倒排索引文件搜索它们。...如果使用布尔匹配器，则系统必须创建由AND，OR或NOT连接的术语的逻辑集。 NLP系统将识别单个术语，短语和命名实体。...查询处理的最后一步涉及计算查询中查询词的权重。有时，用户通过指示每个查询词的权重或者简单地查询中哪个查询词来控制该步骤，或查询中的概念最重要，并且必须出现在每个检索到的文档中以确保相关性。
具有1000个完美正方形的列表在计算机术语中可能不会很大，但是1亿或10亿是相当多的信息，并且很容易占用计算机的可用内存资源。这就是这里发生的事情。 值得庆幸的是，有一种解决内存问题的快捷方法。...该对象知道它在当前状态中的位置（例如，i = 49）并且仅在被要求时计算下一个值。...如果key存在，则返回适当的值。否则，将返回默认值。 但是，如果你想在仍然访问name的key时使用默认值更新字典呢？...使用collections.Counter计算Hashable对象 假如你有一长串没有标点符号或大写字母的单词，你想要计算每个单词出现的次数。...) 当你将单词列表传递给Counter时，它会存储每个单词以及该单词在列表中出现的次数。
它是Application Program Interface三个单词的简称，为了让读者更清楚该术语的定义，作者可以选择在第一个“API”出现的位置增加一个小括号，并将术语全称补充进来，之后的整个文档无需再重复该操作...，作者可以选择在第一个“API”出现的位置增加一个小括号，并将术语全称补充进来，之后的整个文档无需再重复该操作（后面会单独提到术语全称和简称的运用规则）。...表6-1 三种编程语言介绍 上面是以表格的形式来介绍C、C++以及Python三种编程语言，但是在“介绍”那一列中的文本内容太长，我们可以换一种表达方式： C C++ Python 由AT&T 贝尔实验室发明于...vs C++ vs Python 上面表格一共还是3列，但是现在每列代表一种编程语言，列中的每个单元格是对该语言的描述，描述内容都比较精简。...尽早确定读者有助于在构思阶段就明确文档内容边界，哪些该写、哪些不该写，该写的又应该如何去写，这些都是编写文档的大方向。
具有1000个完美正方形的列表在计算机术语中可能不会很大，但是1亿或10亿是相当多的信息，并且很容易占用计算机的可用内存资源。这就是这里发生的事情。 值得庆幸的是，有一种解决内存问题的快捷方法。...该对象知道它在当前状态中的位置（例如，i = 49）并且仅在被要求时计算下一个值。...如果key存在，则返回适当的值。否则，将返回默认值。 但是，如果你想在仍然访问name的key时使用默认值更新字典呢？....使用collections.Counter计算Hashable对象 假如你有一长串没有标点符号或大写字母的单词，你想要计算每个单词出现的次数。...) 当你将单词列表传递给Counter时，它会存储每个单词以及该单词在列表中出现的次数。
这个分数的计算是按照如下的三个条件来进行计算的: 1) Term Frequency (TF)：给定术语在某个文档中的使用频率。在一个字段中该术语出现的越多，这个术语越重要。...1.png TF 的计算永远是100%的精确，这是因为它是一个文档级的计算。 2）Inverse Document Frequency (IDF)： 给定术语在所有文档中的唯一性。...一个字段在越多的文档中出现，那么这个术语就越不重要，比如 “the”，"to" 等这些词经常出现在一些文档，那么这些词的重要性就不强。 2.png IDF 的计算不一定是100%的精确。...在绝大多数的情况下，这个绝不是一个问题： 使用本地 IDF 很少出现问题，尤其是对于大型数据集 如果您的文档在各个分片之间分布良好，则本地分片之间的 IDF 将基本相同 3）Field length：较短的字段比较长的字段更相关...但是有时你会遇到奇怪的评分情况，在这种情况下，了解如何使用 DFS 查询和获取来调整搜索执行计划很有用。
1、什么是面向对象编程 面向对象编程，是一种通过对象的方式，把现实世界映射到计算机模型的一种编程方法。OOP围绕对象而不是功能和逻辑来设计软件架构。可以将对象定义为具有唯一属性和方法的一种数据类型。...2、面向对象发展历史 在现代意义上的面向对象程序设计中，使用术语“对象”和“面向对象”的术语在1950年代末和1960年代初首次出现在麻省理工学院。...1962年，克里斯汀·尼加德（Kristen Nygaard）在挪威计算机中心发起了一个模拟语言项目，Simula编程语言被设计出来使用。...对象将数据（属性）与对该数据进行的操作（方法）组合在一起，就像计算机将内存存储在其中的数据与算术和逻辑单元对数据进行操作的方式相同。 ?...在2003年的一次电子邮件交流中，艾伦·凯（Alan Kay）阐明了他将Smalltalk称为“面向对象”的含义： “对我来说，面向对象操作仅意味着消息传递，本地保留和保护以及状态过程的隐藏以及万物的极端后期绑定
从直方图中，您可以看到暗区域多于亮区域，而中间调的数量（中间值的像素值，例如127附近）则非常少。 寻找直方图 现在我们有了一个关于直方图的想法，我们可以研究如何找到它。...在第一种情况下，bin的数量为256个（每个像素一个），而在第二种情况下，bin的数量仅为16个。BINS由OpenCV文档中的histSize术语表示。 DIMS：这是我们为其收集数据的参数的数量。...在这种情况下，我们仅收集关于强度值的一件事的数据。所以这里是1。 RANGE：这是您要测量的强度值的范围。通常，它是[0,256]，即所有强度值。 1....它应该放在方括号中，即“ [img]”。 channels：也以方括号给出。它是我们计算直方图的通道的索引。例如，如果输入为灰度图像，则其值为[0]。...但是，如果要查找图像特定区域的直方图，则必须为此创建一个掩码图像并将其作为掩码。（我将在后面显示一个示例。） histSize：这表示我们的BIN计数。需要放在方括号中。
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