txt= open(“D:\\三国演义.txt”, “r”, encoding=’utf-8′).read()
很早之前就接触过python,也玩过python许多有趣的东西,比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python运行R语言脚本、简单爬虫等等,不过现在应该都快忘了。^_^
今天分享的题目来源于 LeetCode 上 30 号题目:串联所有单词的子串。题目标签是:散列表、双指针和字符串。
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 计算语言学(computational linguistics)是一门跨学科的研究领域,它试图找出自然语言的规律,建立运算模型,最终让电脑能够像人类般分析、理解和处理自然语言。 过去,计算语言学的研究一般由专门负责利用电脑处理自然语言的计算机科学家进行。由于近年的研究显示人类语言的复杂性超乎想象,现在的计算语言学研究多由来自不同学科的专家共同进行。一般来说,研究队伍的成员有计算机科学家、语言学家、语言专家(熟悉有关研究项目所要处理的语言的人),以至研究人工智能、认知心理学、
向量空间模型 向量空间模型是一个把文本文件表示为标识符(比如索引)向量的代数模型,它应用于信息过滤、信息检索、索引以及相关排序。 1 定义 文档和查询都用向量来表示: 每一维都对应于一个个别的词组。如
Jieba库分词原理是利用一个中文词库,将待分词内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词,jieba库还提供增加自定义中文单词的功能。
语法: cut -d ‘分隔符’ [-cf] n [filename] (这里n是正整数) -d:指定分隔符号 -f:指定第几段 -c:后面只有一个数字表示截取第几个字符;后面跟一个数字区域,表示截取从几到几(该选项不和d,f共同使用)
TF-IDF(Term Frequency-InversDocument Frequency)是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。该技术采用一种统计方法,根据字词的在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率来计算一个字词在整个语料中的重要程度。它的优点是能过滤掉一些常见的却无关紧要本的词语,同时保留影响整个文本的重要字词。计算方法如下面公式所示。
我们拿到一段文本信号后,首先应该进行分词以得到一个个token,然后将这些token用向量表示出来再送入机器学习模型中进行训练。词袋模型和TF-IDF就是一种将token转变成向量的方法。
4年人力资源从业经验,情报学硕士,主要内容涵盖python、数据分析和人力资源相关内容
题目:https://leetcode-cn.com/problems/group-anagrams
给定一个字符串数组,将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串。
原题链接 给定一个字符串数组,将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串。
语音合成(Text To Speech,TTS)技术将文本转化为声音,目前广泛应用于语音助手、智能音箱、地图导航等场景。TTS的实现涉及到语言学、语音学的诸多复杂知识,因合成技术的区别,不同的TTS系统在准确性、自然度、清晰度、还原度等方面也有着不一样的表现,如何从多维度综合评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。针对TTS前端、后端的存在的问题,选取TTS评测指标,制定各指标评测方法,形成了一套系统的TTS评测方案。
TF算法,全称 Term frequency ,索引词频率算法。意义就像它的名字,会根据索引词的频率来计算,索引词出现的次数越多,分数越高。
TF-IDF(Term Frequencey-Inverse Document Frequency)指词频-逆文档频率,它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF,我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。
TTS的实现涉及到语言学、语音学的诸多复杂知识,因合成技术的区别,不同的TTS系统在准确性、自然度、清晰度、还原度等方面也有着不一样的表现,如何从多维度综合评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。
需求 检查当前系统中的各种shell程序,统计出它们各被多少用户所使用,并把统计结果按照从多到少排序打印出来 解决方案 每个用户所使用登录的shell都保存在系统文件/etc/passwd中,我们已经知道这个文件中每一行对应一个用户的信息,并且最后一个字段就是这个用户所使用的shell程序。因此可以使用cut命令提取shell程序的字段,在通过sort命令进行合并,然后使用uniq命令统计各个shell的使用次数,最后通过sort命令对数字进行排序。 #cut命令从文件中的每一行数据中剪切出一部分 #sor
LDA模型是NLP中很基础也是大家广为熟知的模型,在面试过程也经常遇到。本文简单讲述下其大致流程。
Word2vec,是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络,用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现,并且需猜测相邻位置的输入词,在word2vec中词袋模型假设下,词的顺序是不重要的。训练完成之后,word2vec模型可用来映射每个词到一个向量,可用来表示词对词之间的关系,该向量为神经网络之隐藏层。
今天要和大家分享的是2019年Google Research的一篇关于文本生成的论文[1],已开源[2]。
1.下载 git clone https://gitee.com/mo-shan/analysis_binlog cd analysis_binlog
去年一年,我写了将近100篇网络日志。 现在这一年结束了,我要统计"访问量排名",看看哪些文章最受欢迎。(隆重预告:本文结尾处将揭晓前5名。) 以往,我用的是AWStats日志分析软件。它可以生成很详
随着互联网和移动终端的发展,用户获取信息的需求越来越高——从以前单一地接受信息到现在主动获取自己感兴趣的资讯。搜狐新闻客户端的重要任务就是根据用户喜好向用户推荐他们感兴趣和关心的新闻,从而提升新闻点击率和阅读时长。
目录 Linux 三剑客之awk 简介 应用场景 awk执行流程图 awk生命周期 awk内置(预定义)变量 行与列描述 取行 取列 awk中的函数 条件的分类 awk正则详细: 普通正则和awk正则区别 范围表达式 逻辑表达式 算术表达式 特殊模式BEGIN{}和END{} awk数组 awk 的 判断、循环 if循环 循环 总体练习 易错点: Linux 三剑客之awk 📷 简介 awk主要是用来格式化文本,也有人称awk是一种语言,类似 C,awk 是三剑客的老大,利剑出鞘,必会不同凡响。 应
在上一篇文章介绍了文本表示《NLP之文本表示》https://blog.csdn.net/Prepare...
0x00 前言 回想自己最初学 Hadoop 的时候,初衷是写MapReduce程序,但是搭建单机环境折腾一周,搭建分布式环境折腾一周,跑个Demo解决一下Bug又一周过去了。最后都忘了自己是想学 MapReduce 的。 感觉自己虽然是搞Hadoop的,但是写MR比自己想的要少很多。初期是花了很多精力在安装以及集群的各种日常维护,熟悉Hive后就经常用Hive来解决问题,然后逐渐地各种任务过度到了Spark上,因此对MapReduce的重视就少了很多。 细想起来,MapReduce本身是很简洁易学的,因此
网络诈骗,电信诈骗层出不穷,花样翻新,防不胜防,伤害普通百姓利益。本文通过对目前社会上关于网络电信诈骗新闻进行提取,从中分析当前网络诈骗发展趋势和关键因素,进而构建合理的反诈骗模型。 1、对关键词分析
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。
正如GloVe论文的标题而言,**GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation,它是一个基于全局词频统计(count-based & overall statistics)的词表征(word representation)工具,它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量,这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性,比如相似性(similarity)、类比性(analogy)等。**我们通过对向量的运算,比如欧几里得距离或者cosine相似度,可以计算出两个单词之间的语义相似性。
以下这些操作不用刻意去背或记,只要多加练习,自然而然就会用。我这里只挑常用的参数,更详细的参数,大家可以自行搜索查阅。
近来一直在写一个python的分布式爬虫,写了很多的文件和目录,于是就想统计一下我到底这几天写了多少行代码,这么一个小功能如果也用python来实现,就有点杀鸡用牛刀的感觉了,所以第一想法就是用shell来写了,所以就有了下面这个文章.
在上一篇文章介绍了文本表示《NLP之文本表示》<https://blog.csdn.net/Prepared/article/details/94864658>
1.什么是数组 数组其实也算是变量, 传统的变量只能存储一个值, 但数组可以存储多个值。
脚本文件名为 git-code-user-commit-stats.sh,请在 unix 终端或 git-bash 中打开:
本教程将介绍Word2Vec的skip gram神经网络体系结构。我这篇文章的目的是跳过对Word2Vec的一般的介绍和抽象见解,并深入了解其细节。具体来说,我正在深入skipgram神经网络模型。 模型介绍 skip-gram神经网络模型其最基本的形式实际上是惊人的简单; Word2Vec使用了一个你可能在机器学习中看到过的技巧。我们将训练一个带有单个隐藏层的简单的神经网络来完成某个任务,但是实际上我们并没有将这个神经网络用于我们训练的任务。相反,目标实际上只是为了学习隐藏层的权重 - 我们会看到这些权重
统计输入英文文章段落中不同单词(单词有大小写之分, 但统计时忽略大小写)各自出现的次数。 输入段落中所含单词的总数不超过100,最长单词的长度不超过20个字母.
这里以kevin.txt文件内容(单词由一个或多个空格字符分隔)为例进行简单说明 [root@centos6-test06 ~]# cat /root/kevin.txt the world kevin is the is world grace the kevin art the kevin the is kevin 统计kevin.txt文件中出现的单词次数 第一种方法:结合grep和awk编写shell脚本 脚本内容如下: [root@centos6-test06 ~]# cat count.sh
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
AWK, 数据过滤工具 (类似于grep,比grep强大),属数据处理引擎,基于模式匹配检查输入文本,逐行处理并输出。通常用在Shell脚本中,获取指定的数据,单独使用时,可对文本数据做统计
Substring with Concatenation of All Words
西游记著名桥段“我叫你一声你敢答应吗?”想必大家都有非常深刻的印象,甚至还会浮出这个画面:
一般是针对于标签而言,比如现在有猫:0,狗:1,人:2,船:3,车:4这五类,那么就有:
直接从海量文本中生成语法正确、意思明确的话题,是一件不容易的事情。本文主要介绍在话题生成上运用的一个较为简单高效的方法。
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能不用空格表示OR或者AND就不用空格表示,因为要么全用要么全部不用,否则会因为解析搜索同级的时候,若出现空格和OR,会冲突覆盖意义,虽不会报错,但是,得不到自己要的结果。
通过采用ICMP协议的ping命令对计算机进行ping测试,通过表示主机为开启并联网,不通则代表主机宕机或断网
⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。在这套系统中,词是表义的基本单元。顾名思义,词向量是⽤来表⽰词的向量,也可被认为是词的特征向量或表征。**把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊(word embedding)。**近年来,词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。
这篇word2vec教程2中(教程1 Word2Vec教程-Skip-Gram模型),作者主要讲述了skip-gram 模型优化的策略-Negative Sampling,使得模型更加快速地训练。通过教程1,我们了解到word2vec它是一个庞大的神经忘网络! 例如,有一个包含10000个单词的词汇表,向量特征为300维,我们记得这个神经网络将会有两个weights矩阵----一个隐藏层和一个输出层。这两层都会有一个300x10000=3000000的weight矩阵。 在如此大的神经网络上进行梯度下
本文介绍机器翻译领域针对质量自动评测的方法-BLEU,让你理解为什么BLEU能够作为翻译质量评估的一种指标,它的原理是什么,怎么使用的,它能解决什么问题,它不能解决什么问题。 什么是BLEU? BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which has been machine-translated from one natural language to anothe
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