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借助亚马逊S3和RapidMiner将机器学习应用到文本挖掘

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并

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shell语法简单介绍

一、基本的语法 1.1、shell文件开头 shell文件必须以以下的行開始(必须方在文件的第一行): #!/bin/sh 符号#!用来告诉系统它后面的參数是用来运行该文件的程序。在这个样例中我们使用/bin/sh来运行程序。 当编辑好脚本时,假设要运行该脚本,还必须使其可运行。 要使脚本可运行: 执行chmod +x filename 这样才干用./filename 来执行 1.2 凝视 在进行shell编程时,以#开头的句子表示凝视,直到这一行的结束。我们真诚地建议您在程序中使用凝视。 假设您使用了凝视,那么即使相当长的时间内没有使用该脚本,您也能在非常短的时间内明确该脚本的作用 及工作原理。 1.3 变量 在shell编程中,全部的变量都由字符串组成,而且您不须要对变量进行声明,直接赋值就能够,应用变量的话,用$+变量名的形式。

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一周论文 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究#4

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

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KG4Py:Python代码知识图谱和语义搜索的工具包

现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段,尤其是在软件开发的时候。在本文中,我们提出了一个工具包(KG4Py),用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱,并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中,我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件,并通过使用具体语法树(CST)构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型,并将该新模型与代码知识图谱相结合,方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明,KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。

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KG4Py:Python代码知识图谱和语义搜索的工具包

现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段,尤其是在软件开发的时候。在本文中,我们提出了一个工具包(KG4Py),用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱,并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中,我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件,并通过使用具体语法树(CST)构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型,并将该新模型与代码知识图谱相结合,方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明,KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。

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