jieba分词中，关键词提取使用逆向文件频率文本语料库时，除了使用现有的语料库外，还可以自定义生成文本语料库。
在NLP(自然语言处理)领域，文本表示是第一步，也是很重要的一步，通俗来说就是把人类的语言符号转化为机器能够进行计算的数字，因为普通的文本语言机器是看不懂的，必须通过转化来表征对应文本。早期是基于规则的方法进行转化，而现代的方法是基于统计机器学习的方法。
本章节中所涉及的知识点偏向于机器学习的范畴，那么机器学习和数据分析有什么区别呢。简单来讲，数据分析是少量数据采样分析而机器学习是海量数据全部分析。比较好的理解一点是，数据分析会总结过去已经发生的事情，而机器学习是为了预测未来发生的事情。这两者也是有相辅相成的关系。我们可以通过机器学习预测的结果，进行数据分析，得到一个相对准确的结论，辅助人们进行决策判断等等。
文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode编码。
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率) 是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
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
维基百科会定期把各种语言的百科网页全部打包存储起来，这里我们选择其中的中文维基百科网页，这个文件可以作为中文语料库来使用。原始维基百科数据是压缩的 xml 文件，为了提取其中词条的纯文本内容，去掉众多 xml 标记，我们必须要对原始的压缩文件进行处理，提取有用信息。
之前我们通过程序整理过一份 Python 及编程相关的英语高频词汇表：我们用程序整理出了一份Python英语高频词汇表，拿走不谢！（回复 单词 查看代码及单词本），希望能给同时学习编程和英语的同学一点帮助。
由于计算机无法识别 文本语言，所以需要将文本数字化，one-hot 方法最早的一种将 文本数字化的方法。
一直想写些东西来记录我的机器学习之路（包括学术和工业），经过N多次决定，终于下定决心把自己积累的点点滴滴保存下来，一方面帮助自己更好的归纳之前研究和使用过的技术，另一方面希望大家多多提出宝贵意见，一起学习进步，有说的不对的地方还请多多包涵。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
摘要 在自然语言处理（NLP）中，理清词对关系是一项的关键任务 ，在一份使用两种互补方法的文献中也强调这一点。分布式方法：其监督式的变体是目前最好的任务执行器；基于路径的方法：它只受到少许的研究关注。我们发现，改善后的基于路径的算法——其依赖的路径（dependency path）通过递归神经网络进行编码——与分布式方法相比应该能达到理想结果。然后，我们将所用方法延伸为整合基于路径的和分布式的信号，这显著地将此任务上的性能提高到了当前最佳的水平。 1.简介 在自然语言处理任务中，词对关系是非常重要的词汇语
最近实习期间在做一个对新闻文本情感分析的项目。在此，用京东的商品评论练手，从数据采集到模型实现完整地写一遍，以备未来回顾所需。事实上，我采用的方法并不困难，甚至有点naive，所以权且作为练手吧。 本文代码在公众号 datadw 里 回复 京东 即可获取。 数据采集 在这里为了避免人工标注的麻烦，使用的是京东iPad的用户评论 https://item.jd.com/4675696.html#none 事实上，NLP情感分析中最花时间的就是人工标注。 仔细查看调试台可以很容易地发现商品的评论信息都是用
本文主要介绍了如何使用 R 语言对中文文本进行分词和词频统计。首先介绍了 R 语言中的 tm 包和 Rwordseg 包，然后通过一个示例展示了如何使用这两个包进行中文分词和词频统计。最后，介绍了一些常用的分词方法，并给出了一个使用 wordcloud 包进行词云展示的示例。
python 舆情分析 nlp主题分析 （1） 待续: https://www.cnblogs.com/cycxtz/p/13663895.html
开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。为了能够有效和高效地识别用户所需的软件，已根据软件的功能和属性向软件判断了标记。因此，标签分配成为开源软件存储库软件维护成功的关键。手动分配需要专家判断软件的功能和性能，并从软件的大型标签池中选择适当的预定义标签，这显然很耗时。因此，此任务上的软件挖掘的目的是利用数据挖掘的进步，为新上传的软件项目启用自动标记分配（重新推荐）。
当前许多情感分类在产品或电影评论数据集中获得了很高的分数，但是在金融领域中，这些方法的性能却大大落后。 出现这种差距的原因是行业专用语言表达，它降低了现有模型的适用性，并且缺乏高质量的标记数据来学习特定领域的积极和消极的新上下文。在没有大量训练数据集的情况下，迁移学习可以成功地适应新领域。本文探讨了NLP迁移学习在金融情感分类中的有效性。本文提出了一个基于BERT的语言模型FinBERT，它将一个金融情绪分类任务在FinancialPhrasebank数据集中的最新性能提高了14个百分点。
本文语料库特指文本分类语料库，对应IDataSet接口。而文本分类语料库包含两个概念：文档和类目。一个文档只属于一个类目，一个类目可能含有多个文档。比如搜狗文本分类语料库迷你版.zip，下载前请先阅读搜狗实验室数据使用许可协议。
包含104万个词条的维基百科资源，包含250万篇新闻的新闻语料，以及包含150万个问答的百科类问答资源。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 朴素贝叶斯分类实战 前面介绍了贝叶斯的基本理论，朴素贝叶斯分类器，拉普拉斯修正，文章的链接如下： 机器学习：说说贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器：例子解释 朴素贝叶斯分类：拉普拉斯修正 在这3篇推送中用例子详细阐述了贝叶斯公式和朴素贝叶斯如何做分类，以及如何修正一些属性某些取值概率。 下面，借助朴素贝叶斯分类器的基本思想，编写一个单词拼写纠正器，
数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
作者丨崔万云 学校丨复旦大学博士 研究方向丨问答系统，知识图谱 领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域，其高质量、结构化的知识往往是不存在，或者是极少的。本章希望从一般文本描述中抽取富含知识的句子，并将其结构化，作为问答系统的知识源。特别的，对于不同的领域，其“知识”的含义是不一样的。有些数据对于某一领域是关键知识，而对于另一领域则可能毫无意义。传统的知识提取方法没有考虑具体领域特征。 本章提出了领域相关的富含知识的句子提取方法，DAKSE。DAKSE 从领域问答语料库和特定领域的纯文本文档中学习富
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 上一篇总结了决策树的实现，本文中我将一步步实现一个朴素贝叶
这是我在2017年12月份写的一篇原创文章，那是关注的用户数只有不到1000人，所以这篇文章应该很多读者都未看到。在原来基础上，优化代码显示和源代码的1个bug，和完整的源代码，统一整理到github目录中：
在文本情感分类中，预训练模型如何进行prompting呢？为此，本篇文章在不同提示符的状况下，研究了零样本学习分类器对提示符变化的敏感性，进而给出在情感分类预训练模型的提示符选择方法。
今天看了一下网上关于TF-IDF的文章，但是相关文章的知识点比较分散，所以作者对这些分散的知识进行了梳理整合，希望本文能够让你很快了解TF-IDF到底是什么，为什么会存在，以及其优缺点？
在下面的python代码中，我们从Twitter情感分析数据集的原始文本数据中去除噪音。之后，我们将进行删除停顿词、干化和词法处理。
主题建模是自然语言处理（NLP）和文本挖掘中常用的技术，用于提取给定文本的主题。利用主题建模，我们可以扫描大量的非结构化文本以检测关键词、主题和主题。
在过去的几周里，我们对 transformers 和 tokenizers 库进行了一些改进，目的是让从头开始训练新的语言模型变得更加容易。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在做文本挖掘时，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但有时也需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都类似，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 分词的基本原理 现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容来自于一些标
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在做文本挖掘的时候，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 分词的基本原理 现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容
项目地址：https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus
下图展示了完整的 tokenization 流程，接下来会对每个步骤做进一步的介绍。
信息检索这个词的含义非常广。仅从钱包中取出信用卡，然后输入信用卡号也属于信息检索的范畴。然而，从学术角度来讲，信息检索定义如下：
由于时间较紧，且人手不够，不能采用分类方法，主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法，聚类最简单的方法无外乎：K-means与层次聚类。 尝试过使用K-means方法，但结果并不好，所以最终采用的是层次聚类，也幸亏结果还不错……⊙﹏⊙ ---- 分词（Rwordseg包）： 分词采用的是Rwordseg包，具体安装和一些细节请参考作者首页 http://jliblog.com/app/rwordseg。请仔细阅读该页提供的使用说明pdf文档，真是有很大帮助。 安装： P.S. 由于我是6
之前大家也肯定学过名字、动词、形容词、副词之间的差异，这些词类不是闲置的，而是对许多语言处理任务都有用的分类，正如我们将看到的，这些分类源于对文本中词的分布的简单的分析。
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法，如果需要更加深入去做数据分析，那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理（NLP）的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点，学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
纵观整个开源领域，陆陆续续做中文分词的也有不少，不过目前仍在维护的且质量较高的并不多。下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库，以供大家参考使用。
从大量文本中自动提取人们谈论的主题（主题识别）是自然语言处理的基本应用之一。大型文本示例包括社交媒体订阅、消费者对酒店、电影和其他业务的评价、用户评论、新闻和客户发来的邮件。
人类自诞生以来就伴随着各种信息的生产和获取，如今这个信息爆炸的 DT 时代，人们更是被各种信息所包围。我们知道，人获取信息的方式主要有被动获取和主动获取两种，其中被动获取就是推荐的方式、主动获取就是搜索的方式。 获取信息是人类认知世界、生存发展的刚需，搜索就是最明确的一种方式，其体现的动作就是“出去找”，找食物、找地点等，到了互联网时代，搜索引擎（Search Engine）就是满足找信息这个需求的最好工具，你输入想要找的内容（即在搜索框里输入查询词，或称为 Query），搜索引擎快速的给你最好的结果，
本博客主要记录使用自己的语料库与Python gensim库训练word2vec fastext等模型获得相关词向量，以及训练好的词向量模型基本用法。
通过前向传播使用 Softmax 计算字典中各个单词出现的概率 输出字典中所有词的概率
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指帮助机器理解和分析自然语言；它是利用机器学习算法从数据中提取所需信息的一个自动化的过程。
中文分词技术是中文自然语言处理技术的基础，与以英语为代表的拉丁语系语言相比，中文由于基本文法和书写习惯上的特殊性，在中文信息处理中第一步要做的就是分词。具体来说，分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的就是将一个汉字序列切分成一个一个有意义的词序列。
中文分词是中文自然语言处理的基础，中文分词的正确率如何直接影响后续的词性标注（也有些词性标注算法不需要事先分词，但标注效果往往比先分词后标注差），实体识别、句法分析、语义分析。常用的分词方法主要有依赖词典的机械分词和序列标注方法。
使用机器学习方法 做文档的自动分类 套路： 1.根据每个文件 生成该文件的一个特征 2.根据特征 选择 分类器 进行文本分类 3.(可选)根据 2 步结果，调整参数/特征等 示例： 数据：搜狗文本分类语料库 精简版 分类器：朴素贝叶斯 编程语言：Python+nltk自然语言处理库+jieba分词库 [python] view plaincopy __author__ = 'LiFeiteng' # -*- coding: utf-8 -*- import os import jieba i
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