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MapReduce初体验——统计指定文本文件中每一个单词出现的总次数

本篇博客,小菌为大家带来的则是MapReduce的实战——统计指定文本文件中每一个单词出现的总次数。 我们先来确定初始的数据源,即wordcount.txt文件! ?...import java.io.IOException; /** * @Auther: 封茗囧菌 * @Date: 2019/11/11 17:43 * @Description: * 需求：在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数..., InterruptedException { /** * 代码中 key 是行首字母的【偏移量】-->无规律可言,行首字母到所有内容最前端的 * value 是一行真正的数据...(new Text(word),new LongWritable(1)); } } } 定义一个reducer类 package demo02; import org.apache.hadoop.io.LongWritable...思路回顾: 每读取一行数据,MapReduce就会调用一次map方法,在map方法中我们把每行数据用空格" "分隔成一个数组,遍历数组,把数组中的每一个元素作为key,1作为value

1.3K10

GPT-2的探究：对虚假新闻生成的恐惧，源于技术还是人？

语言模型 我之前曾经讨论过机器翻译的语言模型。简单来说，语言模型是在文本中给定一个单词来预测后续出现单词的概率分布。分布在词汇表上的所有单词在总量上通常非常庞大(可能是几十万或更多)。...生成文本 虽然LMs可以用来对某一文本在通常语言逻辑中出现的可能性进行评分，但在这篇文章中，我们将讨论它们的另一个常见用法，即生成新文本。 假设我们已经训练了一个语言模型，我们如何生成文本呢？...2）N-gram LM是基于文本数据中每个文本出现次数的统计，它必须是逐字逐句的，“I'mtired”的出现次数与“I'm exhausted”的出现次数是完全不相关的，而神经LMs却学习将文本片段表示为向量...因此，在模型开发的最后阶段，它通常应用于相对较少的文本，而不是在中间步骤去验证文本(这可能有助于改进模型)。 另一种常用的方法是困惑度：根据定义，它是测试集的逆概率，由字数来量化。...测试集是LM从未见过的文本，它的概率是通过逐字逐句的检查并计算LM预测的每个单词的概率来计算的。好的LM会将大概率分配给“正确的”(实际的)下一个单词，而将小概率分配给其他单词。

63010
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【LLM系列之Tokenizer】如何科学地训练一个LLM分词器

不管它们是如何设计的，它们都需要通过输入层输入文本才能执行任何类型的学习。 一种简单的方法是简单地输入训练数据集中出现的文本。这听起来很容易，但有一个问题。...清洗去重，直到达到定义的令牌限制或设定的迭代次数（如我们的示例所示） 在一次迭代之后，我们最频繁的字符对是“ d ”和“ e ”。...如果你把“ de ”出现的单词的频率加起来，你会得到 3 + 2 + 1 + 1 = 7，这就是我们新的“ de ”标记的频率。由于“ de ”是一个新token，我们需要重新计算所有标记的计数。...这在我们的数据集中出现了 7 次。现在我们只想计算“ d ”和“ e ”未配对时出现的次数。为此，我们从“ e”的原始出现频率中减去 7”，16，得到 9。...M-step：计算给定当前概率的最可能的一元序列。这定义了单个标记化。实现这一点需要一些思考。 E-step：给定当前标记化，通过计算标记化中所有子词的出现次数来重新计算一元概率。

2.1K30

Python文本分析：从基础统计到高效优化

}")这段代码定义了一个函数 count_words(text)，它接受一个文本字符串作为参数，并返回一个字典，其中包含文本中每个单词及其出现的次数。...words = text.split()：将处理后的文本字符串按空格分割为单词列表。word_count = {}：创建一个空字典，用于存储单词计数，键是单词，值是该单词在文本中出现的次数。...for word in words:：遍历单词列表中的每个单词。if word in word_count:：检查当前单词是否已经在字典中存在。...word_count[word] += 1：如果单词已经在字典中存在，则将其出现次数加1。else:：如果单词不在字典中，执行以下代码。...使用循环遍历文本中的单词，使用字典来存储单词及其出现次数。进一步优化与扩展：引入正则表达式和Counter类，使代码更高效和健壮。使用正则表达式将文本分割为单词列表，包括处理连字符单词。

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练习题 - 基于快速文本标题匹配的知识问答实现（一，基础篇）

_counts,得到的是模型保存的每个词条的属性：[单词出现次数 word_count,单词出现的文档数量min_doc_count] qd._total_docs，总文档数量。..._counts) 其中prune(2, 3)，代表单词出现次数<2，单词出现文档数量<3的一起进行删除。...---- 2.3 模型Scoring环节 在training的基础上，统计词条频次 / 单词存在的文档数量两个数据，计算idf以及各个指标：tfidf 、bm25 、lm三款平滑方法。...qd.get_idf('the') # np.log(corpus_ndocs / 3.0) qd.get_idf('not_in_corpus') # np.log(corpus_ndocs / 1.0) 其中，如何出现没有出现的词条...2.3.1 文本比对 文本比对，单词比对两个功能，对于未知的词，idf中tf都记为1。

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Word Embeddings从0到1

基于 和, 通过计算每个词在给定先行词下的概率的积, 能估计整个句子或文档的积: 在基于 n-gram 的 LM 中, 通过单词所在 n-grams 的频率来计算其概率: 5-gram + Kneser-Ney...在神经网络中, 一般使用 softmax 来计算单词概率: . h 是输出层前一层的输出向量, v’ 是单词对应的 embedding....为此, 他们提出了一个 objective function J, 直接最小化 A.两个单词的 vectors 的点积与 B.它们同时出现的次数的对数的差: 式中, w_i, b_i 是单词 i 的词向量和...X_ij 是 i 出现在 j 的context 中的次数. f 是一个 weighting function, 它为很少同时出现和频繁同时出现的情况赋一个较低的权值....Models 是一种度量两个单词间 的常用方法, 定义为两个单词的与点积的: . 当两个单词从来没有同时出现过, P(w, c)=0, PMI(w, c)=log0=-∞.

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每日一问_01_Python统计文件中每个单词出现的次数

代码，统计一个文件中每个单词出现的次数。...考察点： 文件操作、字符串处理、字典操作、循环语句、统计算法 问题分析和解答 问题分析： 首先，我们需要读取文件的内容。 接下来，我们将文件内容分割成单词。 然后，我们需要统计每个单词出现的次数。...words = text.split() # 初始化一个空字典用于存储单词计数 word_count = {} # 遍历单词列表并统计单词出现次数 for word in words: #...遍历单词列表，去除单词中的标点符号（如有需要可以将单词转换为小写），以确保统计的准确性。 统计单词出现的次数并更新 word_count 字典。...最后，遍历 word_count 字典并输出每个单词的出现次数。 拓展分享： 这个例子展示了如何使用 Python 处理文本文件并统计单词出现的次数。

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R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据

p=19095 本文对R中的文本内容进行情感分析。此实现利用了各种现有的字典，此外，还可以创建自定义词典。自定义词典使用LASSO正则化作为一种统计方法来选择相关词语。最后，评估比较所有方法。...应用 几个应用程序演示了情感分析在组织和企业中的用途： 金融： 金融市场的投资者在行使股票所有权之前，会以金融新闻披露的形式参考文本信息。...另一方面，基于字典的方法会生成肯定和否定单词的列表。然后，将这些单词的相应出现组合为单个情感评分。因此，基本的决定变得可追溯，研究人员可以理解导致特定情感的因素。...SentimentDictionaryBinary 存储两个单词列表，一个用于肯定条目，一个用于否定条目。 SentimentDictionaryWeighted 允许单词的情感评分。...此外，变量给出了单词在文档中出现的次数。然后，该方法估计具有截距和系数的线性模型。估计基于LASSO正则化，它执行变量选择。这样，它将某些系数设置为正好为零。

2.1K10

文本歧义在隐私政策知识图谱构建中的影响

表1中显示了作者定义的所有不精确词汇，将这些单词的出现次数除以总词数来计算不精确单词频率。 连接词使用频率：连接词用于连接英语中的从句或句子，但过度使用连接词会增加文档的复杂性。...表2是作者分类出的连接词，同样通过单词的出现次数除以总词数计算连接词的使用频率。 多义词出现频率：政策文件应当表述清晰，使用含义明确的词汇。...作者采用了Dale-Chall可读性公式来衡量阅读文本时面临的困难，其中包含了一个3000单词的“美国四年级学生词汇”列表，所有其他不在列表内的单词都被认为是"difficult word"。...拼写错误的单词：保持拼写正确对于书面文档的质量至关重要，作者使用python拼写检查器查找文本中拼写错误的单词，同时剔除专有名词，计算拼写错误单词的出现频率。...进一步实验中作者将文本段落细分为7个类型，使用LR、SVM、CNN三种方式，对不同模糊程度的隐私政策文本段落进行分类，以评价这些分类器在不同模糊性的文本中的分类性能。

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关于BERT，面试官们都怎么问

上述提到了这样做的一个缺点，其实这样做还有另外一个缺点，就是每批次数据中只有 15% 的标记被预测，这意味着模型可能需要更多的预训练步骤来收敛。...在实际预训练过程中，文章作者从文本语料库中随机选择 50% 正确语句对和 50% 错误语句对进行训练，与 Masked LM 任务相结合，让模型能够更准确地刻画语句乃至篇章层面的语义信息。...BERT 的在预训练时会出现特殊的[MASK]，但是它在下游的 fine-tune 中不会出现，这就出现了预训练阶段和 fine-tune 阶段不一致的问题。...)融合了上下文的信息，就算是同一个单词，在不同的上下文环境下，得到的 word embedding 是不一样的。...这个问题还要补充一点细节，就是数据可以像 CBOW 那样，每一条数据只留一个“空”，这样的话，之后在预测的时候，就可以将待预测单词之外的所有单词的表示融合起来(均值融合或者最大值融合等方式)，然后再接上

3.8K30

如何准备电影评论数据进行情感分析

，稍后将其用作模板来开发一个函数来清理文件夹中的所有文档。...一般而言，在2000条评论中只出现一次或几次的词语可能不具有预测性，可以从词汇表中删除，大大减少了我们需要建模的词条。 我们可以通过单词和他们的计数且只有在计数高于所选阈值的情况下才能做到这一点。.../pos', vocab) # 打印词汇表的大小 print(len(vocab)) # 打印词汇表中的热门单词 print(vocab.most_common(50)) # 保持词条出现次数 > 5...首先，我们可以定义一个函数来处理一个文档，清理它，过滤它，并将它作为一个可以保存在文件中的单行返回。下面定义了doc_to_line()函数，将文件名和词汇（作为一个集合）作为参数。...具体来说，你已了解到： 如何加载文本数据并清理它以去除标点符号和其他非单词。 如何开发词汇，定制词汇，并将其保存到文件中。 如何使用清理和预定义的词汇来准备电影评论，并将其保存到新的文件中以供建模。

4.2K80

【论文笔记】PTE：预测性文本嵌入

单词v[i]和v[j]之间的边缘的权重w[ij]，被定义为两个单词在给定窗口大小的上下文窗口中共同出现的次数。...E[ wd]是单词和文档之间的边集。 单词v[i]和文档d[j]之间的权重w[ij]简单地定义为v[i]出现在文档d[j]中的次数。...上述三种类型的网络可以进一步集成到一个异构文本网络中。 定义 4（异构文本网络）：异构文本网络是由无标签和带标签的文本数据构成单词，单词文档和单词标签网络的组合。...为了学习异构文本网络的嵌入，一种直观的方法是联合嵌入三个二分网络，这可以通过最小化以下目标函数来实现： (4) 其中 (5,6,7) 可以以不同方式优化目标函数（4），这取决于如何使用标签信息，...这是深度学习文献中预训练和微调的想法带来的启发 [2]。 在联合训练中，所有三种类型的网络一起使用。

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机器学习｜7种经典预训练模型原理解析

FastText词嵌入的可视化指南 Word2Vec把语料库中的每个单词当成原子，它会为每个单词生成一个向量，这忽略了单词内部的形态特征，如“apple”与“apples”，两个单词都有较多的公共字符，...即它们的内部形态类似，但是在传统的word2vec中，这种单词内部形态信息因为它们被转换成不同的id丢失了。...对于一个实际的上下文词，抽样2个随机的负样本单词。 ? 4、我们在中心词和实际上下文词之间取点积，并应用sigmoid函数来得到0到1之间的匹配分数，其实就是逻辑回归。...而 Bert 的做法模拟了英语中的完形填空，随机将一些单词遮住，让 Bert 模型去预测这个单词，以此达到学习整个文本语义的目的。...四、思考 第一代PTMs和第二代PTMs的本质区别是什么，如何理解预训练模型中的上下文有关和上下文无关 所有的PTMs的共同特点是什么 在PTMs和机器学习模型的设计上有什么共同之处 不同的PTMs是如何来捕捉文本的语言特征的

4.4K52

大数据处理领域的经典框架：MapReduce详解与应用【上进小菜猪大数据】

在Map阶段中，开发者需要定义一个Map函数来完成具体的数据处理工作。Map函数的输入参数是一组键值对，包括输入数据的键和值。...在Reduce阶段中，开发者需要定义一个Reduce函数来完成具体的数据处理工作。...4、Reduce阶段的执行 在Reduce阶段中，开发者需要编写Reduce函数来处理Map任务产生的中间结果。Reduce任务的输入是键值对列表，输出是特定业务需求的结果。...三、MapReduce示例 下面给出一个简单的WordCount示例，来说明MapReduce的实际应用。 WordCount示例程序输入一个文本文件，计算该文件中每个单词出现的次数。...程序的实现步骤如下： 1、Map函数实现 Map函数的输入是一行文本，输出是每个单词作为键，对应的计数器作为值的键值对列表。

38720

NLP入门必知必会(一)：Word Vectors

人类语言和词义 如何表达一个单词的含义 在计算机中如何具有可用的含义 wordNet存在的问题 将单词表示为离散符号 单词作为离散符号存在的问题 通过上下文表示单词 词向量 词义作为神经词向量-可视化...Word2Vec介绍 Word2Vec概述 Word2Vec：目标函数 带矢量的Word2Vec概述 Word2Vec：预测功能 通过优化参数来训练模型 训练模型：计算所有矢量梯度 3....1.1 我们如何表示一个单词的含义？ 定义：含义（韦伯斯特词典） 一个词或词组表示的意思； 人用这个单词，符号时表达的意思； 一个词在写作，艺术等作品中表达意思。...当单词w出现在文本中时，其上下文是附近出现的一组单词（在固定大小的窗口内） 使用w的许多上下文来构建w的表示 ?...例如，对于下面两个参数的简单凸函数，等高线显示目标函数的级别。下图为等高线： ? 2.6 训练模型：计算所有矢量梯度！ 召回：表示所有模型参数，在一个长矢量中。

1.1K22

文本歧义在隐私政策知识图谱构建中的影响

表1中显示了作者定义的所有不精确词汇，将这些单词的出现次数除以总词数来计算不精确单词频率。 连接词使用频率：连接词用于连接英语中的从句或句子，但过度使用连接词会增加文档的复杂性。...表2是作者分类出的连接词，同样通过单词的出现次数除以总词数计算连接词的使用频率。 多义词出现频率：政策文件应当表述清晰，使用含义明确的词汇。...作者采用了Dale-Chall可读性公式来衡量阅读文本时面临的困难，其中包含了一个3000单词的“美国四年级学生词汇”列表，所有其他不在列表内的单词都被认为是"difficult word"。...拼写错误的单词：保持拼写正确对于书面文档的质量至关重要，作者使用Python拼写检查器查找文本中拼写错误的单词，同时剔除专有名词，计算拼写错误单词的出现频率。...进一步实验中作者将文本段落细分为7个类型，使用LR、SVM、CNN三种方式，对不同模糊程度的隐私政策文本段落进行分类，以评价这些分类器在不同模糊性的文本中的分类性能。

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斯坦福NLP课程 | 第13讲 - 基于上下文的表征与NLP预训练模型(ELMo, transformer)

say, } \geq 5 \text { times }\} \cup\{\} 将所有罕见的词 (数据集中出现次数小于 5) 都映射为 ，为其训练一个词向量...2017) 如果测试时的 单词不在你的词汇表中，但是出现在你使用的无监督词嵌入中，测试时直接使用这个向量 此外，你可以将其视为新的单词，并为其分配一个随机向量，将它们添加到你的词汇表...word type 总是是用相同的表示，不考虑这个 word token 出现的上下文 我们可以进行非常细粒度的词义消歧 我们对一个词只有一种表示，但是单词有不同的方面，包括语义，句法行为，以及表达...在NLM中，我们直接将单词向量 (可能只在语料库上训练) 插入LSTM层 那些LSTM层被训练来预测下一个单词 但这些语言模型在每一个位置生成特定于上下文的词表示 1.6 #论文解读 [#论文解读#]...LM ) ] 步骤3：在序列标记模型中同时使用单词嵌入和 LM 嵌入 步骤2：为输入序列中的每个标记准备单词嵌入和 LM 嵌入 步骤1：预训练词嵌入和语言模型 与上文无关的单词嵌入 + RNN model

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python使用MongoDB，Seaborn和Matplotlib文本分析和可视化API数据

为此，我们将创建一个空列表来存储我们的条目，并.find()在“评论”集合上使用该命令。 使用findPyMongo中的函数时，检索也需要格式化为JSON。赋予find函数的参数将具有一个字段和值。...我们可以通过几种不同的方式进行操作： 我们可以创建一个词云 我们可以计算所有单词并按其出现次数排序 但是，在对数据进行任何分析之前，我们必须对其进行预处理。...为了预处理数据，我们想创建一个函数来过滤条目。文本数据中仍然充满各种标签和非标准字符，我们希望通过获取评论注释的原始文本来删除它们。我们将使用正则表达式将非标准字符替换为空格。...我们还将使用NTLK中的一些停用词（非常常见的词，对我们的文本几乎没有任何意义），并通过创建一个列表来保留所有单词，然后仅在不包含这些单词的情况下才将其从列表中删除，从而将其从文本中删除我们的停用词列表...我们可以将最普通的单词分解成一个单词列表，然后将它们与单词的总数一起添加到单词词典中，每次看到相同的单词时，该列表就会递增。

2.3K00

python机器学习实战（三）

第三个函数则是将第二个函数生成的列表根据第一个类别词汇进行标记，将单词转化成数字，方便后面计算条件概率。 测试一下吧(所有函数都放在bayes中)。...根据上面介绍的三个函数，我们知道如何将一组单词转换为一组数字，也知道一个词是否出现在一篇文档中。...returnVec[vocabList.index(word)] += 1 return returnVec 这个返回的列表表现的是单词出现的次数，还不再是是否出现 4....使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 4.1 准备数据：切分文本 前面介绍的词向量是直接给定的，下面来介绍如何从文本中构建自己的词列表....上面还新增了一个辅助函数calcMostFreq,该函数遍历词汇表中的每个词并统计它在文本中出现的次数,然后根据出现次数从高到低对词典进行排序 , 最后返回排序最高的30个单词 下面来测试一下 cd 桌面

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