文本预处理是指在进行自然语言处理（NLP）任务之前，对原始文本数据进行清洗、转换和标准化的过程。由于现实中的文本数据通常存在噪音、多样性和复杂性，直接使用原始文本数据进行分析和建模可能会导致结果不准确或不稳定。因此，文本预处理是NLP中非常重要的一步，它有助于提高文本数据的质量，减少数据中的干扰因素，并为后续的文本分析和挖掘任务提供更好的基础。
在当今数字化时代，文本数据处理已经成为各行业中不可或缺的一环。无论是社交媒体上的评论、新闻报道还是科学研究中的论文，文本数据无处不在。Python作为一门强大的编程语言，在文本处理领域有着广泛的应用。本文将深入探讨Python中文本处理的基础知识，并通过实际代码演示，带领读者从理论到实践，掌握文本处理的核心技能。
本文介绍.net中的机器学习技术实现，不涉及数学方面的内容。它将重点关注在.net中的基本工作流程及其数据处理结构，以及怎么样通过使用开源项目ML.Net 0.2来进行机器学习的实验。
ML.NET一种跨平台的开源机器学习框架。ML.NET将让广大.NET开发人员可以开发自己的模型，并且将自定义的机器学习融入到其应用程序中，无需之前拥有开发或调整机器学习模型方面的专业知识。能够支持诸多机器学习任务，比如说分类（比如文本分类和情绪分析）以及回归（比如趋势预测和价格预测）,使用模型用于预测，还包括该框架的核心组件，比如学习算法、转换和核心的机器学习数据结构。
本文是《NLP 可以很好玩》系列教程的第二篇，由作者 Adam Geitgey 授权在人工智能头条翻译发表。
作者 | Kajal Gupta 编译 | 聂震坤 作为机器学习下的一个分支，多任务学习的目标是让机器能同时处理多个任务。机器同时学习两个任务，而这两个任务又有助于学习其他任务。因为人可以同时处理多个任务，所以这也是机器模仿人类智慧的一种方式。对人来说，这些运算发生在复杂的大脑中，数十亿个神经元细胞进行相互作用。 多年来，研究者试图在机器学习领域效仿这一方法，这便是神经网络。当神经网络处理类似预测颜色的任务时，多任务可以极大地提高效率，因为它有助于分享跨任务的资源与参数，还减少了分开训练模型的时间。 进行
机器学习的实现路线充满了反复试验。在这个领域，新手工程师和科学家将不断调整他们的算法和模型。此过程中会出现挑战，尤其是在数据处理和确定最优模型的时候。
《哈利波特与魔法石》推出的时候，谁也不曾料到，那个最初连一句“Leviosa”羽毛漂浮咒语都念不好的绿眼睛男孩，竟会陪伴我们这群麻瓜整整20年。
AAAAF110 0003E818 0003E1FC 0003E770 0003FFFC 90
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
txtai执行机器学习工作流来转换数据，并构建支持人工智能的文本索引来执行相似性搜索。txtai支持索引文本片段、文档、音频和图像。管道和工作流支持使用机器学习模型转换数据。下面的文章提供了对txtai的介绍。
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。 从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。
支持应用程序让其不仅会通过 API 调用语言模型，而且还会数据感知（将语言模型连接到其他数据源），Be agentic（允许语言模型与其环境交互），最终让应用程序更强大和更具差异化。
文件处理是一种用于创建文件、写入数据和从中读取数据的过程，Python 拥有丰富的用于处理不同文件类型的包，从而使得我们可以更加轻松方便的完成文件处理的工作
本文讲解了 Java 中 字符流 Reader 类的语法，介绍了 Reader 类的应用场景，并给出了样例代码，字符输入流是 Java IO 库中用于读取字符数据的抽象类，它是 Reader 类的子类，用于读取字符流。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
MapReduce是一种用于处理大型数据集的分布式计算框架。它是由Google提出的一种计算模型，被广泛应用于Apache Hadoop等大数据处理框架中。
如今的手持设备足够强大，可以在本地运行神经网络，而不需要云服务器的连接，这在您外出时是一个很大的便利。不过，在您的手机或平板电脑上部署和运行一个自定义的神经网络并不简单，而且这个过程取决于机器的操作系统。在这篇文章中，我将专注于iOS设备，并指导您完成所有必要的步骤，使用Wolfram语言训练一个自定义的图像分类器神经网络模型，通过ONNX（12.2版中的新功能）导出，将其转换为Core ML（苹果的机器学习框架，用于iOS应用程序），最后将其部署到您的iPhone或iPad。
介绍 现在， 社交软件Facebook面临诸多挑战。Facebook每天处理大量的各种形式的文本数据，例如状态更新、评论等等。而对Facebook来说，更重要的是利用这些文本数据更好地为其用户提供服务。使用由数十亿用户生成的文本数据来计算字表示法是一个耗资巨大的任务，直到Facebook开发自己的库FastText用于词汇表现和文本分类。 在本文中，我们将看到FastText如何计算word representation并执行文本分类，它可以在几秒内完成其他算法几天才可以完成的任务，并且实现相同的功能。
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/load-csv-machine-learning-data-weka/
作为机器学习的一个分支，深度学习可以说是当下相当热门的一个话题。像Google、Microsoft、IBM这样的巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们的目标是为了开发能够学习越来越多复杂任务的神经网络。但是它是如何工作的呢？本文中我们一起来进行探讨。 你有收到过垃圾邮件吗？ 当下垃圾邮件过滤器早已替我们过滤掉大部分我们不想收到的电子邮件，且精度十分之高。但是并没有多少人知道这些垃圾邮件是如何与正常邮件筛选开的。因为新的垃圾邮件地址能够很容易重新注册，所以不能简单地基于发件人地址来进行过滤。第二个
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 📷 stop_words：设置停用词表，这样的词我们就不会统计出来（多半是虚拟词，冠词等等），需要列表结构，所以代码中定义了一个函数来处理停用词表…前言前文给
在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。但首先，让我们熟悉一下光学字符识别的过程。
我们的第一个任务是从图像/文档中检测所需的文本。通常，根据需要，你不想阅读整个文档，而只想阅读一条信息，如信用卡号、Aadhaar/PAN 卡号、姓名、账单金额和日期等。检测所需文本是一项艰巨的任务，但由于深度学习，我们将能够有选择地从图像中读取文本。
我们平时在阅读论文或者科学文献时，见到的文件格式基本上是 PDF（Portable Document Format）。据了解，PDF 成为互联网上第二重要的数据格式，占总访问量的 2.4%。
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
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流学习，互相学习，一群人方能走的更远。
文本生成（generating text）对机器学习和NLP初学者来说似乎很有趣的项目之一，但也是一个非常困难的项目。值得庆幸的是，网络上有各种各样的优秀资源，可以用于了解RNN如何用于文本生成，从理论到深入具体的技术，都有一些非常好的资源。所有的这些资源都会特别分享一件事情：在文本生成过程中的某个时候，你必须建立RNN模型并调参来完成这项工作。 虽然文本生成是一项有价值的工作，特别是在学习的该过程中，但如果任务抽象程度高，应该怎么办呢？如果你是一个数据科学家，需要一个RNN文本生成器形式的模块来填充项目呢？或者作为一个新人，你只是想试试或者提升下自己。对于这两种情况，都可以来看看textgenrnn项目，它用几行代码就能够轻松地在任何文本数据集上训练任意大小和复杂的文本生成神经网络。 textgenrnn项目由数据科学家Max Woolf开发而成。 textgenrnn是建立在Keras和TensorFlow之上的，可用于生成字符和文字级文本。网络体系结构使用注意力加权来加速训练过程并提高质量，并允许调整大量超参数，如RNN模型大小、RNN层和双向RNN。读者可以在Github上或类似的介绍博客文章中阅读有关textgenrnn及其功能和体系结构的更多信息。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
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
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》，列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了，好用的 API 也出现了一些新旧更迭，现在是时候对这篇文章进行更新了。
来源 | https://www.leiue.com/big-data-definitions-and-concepts
传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，比如使用scikit-learn,只能在少量数据上使用。即以前的统计/机器学习依赖于数据抽样。但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。随着 HDFS(Hadoop Distributed File System) 等分布式文件系统出现，存储海量数据已经成为可能。在全量数据上进行机器学习也成为了可能，这顺便也解决了统计随机性的问题。然而，由于 MapReduce 自身的限制，使得使用 MapReduce 来实现分布式机器学习算法非常耗时和消耗磁盘IO。因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的，即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入，这个过程中，如果使用 MapReduce，我们只能把中间结果存储磁盘，然后在下一次计算的时候从新读取，这对于迭代频发的算法显然是致命的性能瓶颈。引用官网一句话：Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.Spark， 是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务.
之前介绍的都是属于深度神经网络框架的，那么在Deep Learning出现或者风靡之前，文本分类是怎么做的呢？
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作：
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 自然语言理解模块是对话系统中最重要的模块，对于用户输入的语句信息，首先需要通过自然语言理解模块进行处理，该模块主要的功能在于解析并“理解”用户输入的信息，将其转变成计算机可以理解的形式。该过程也可以看作一个信息结构化的过程，用户的输入信息一般表示为如下格式： 如图1所示即为一个用户输入语句经过结构化后的示例，该示例中的意图是希望用户提供手机号码信息，因此“act”为“request”，且当前询问的“slot”为电话信息“phone”，同时“slot”为
文本挖掘分析的是包含在自然语言文本中的数据。它可以帮助企业从文本型数据中获得具有潜在价值的商业洞察力，比如Word文档、邮件或Facebook、Twitter、LinkedIn等社交媒体上的帖子。对于
当涉及到自然语言处理（NLP），数据处理是整个NLP工作流程中的关键环节之一。数据处理涉及到从不同的来源获取、清理和准备文本数据，以便用于训练和评估NLP模型。本文将深入探讨NLP数据处理的重要性、数据预处理步骤、常见的文本清理技巧以及如何利用Python工具来进行数据处理，以及一些高级的NLP数据处理技术。
目前，我们正处在一个以大数据与人工智能技术为核心的新的工业革命时代，其主要特征是大量各种可利用的数据可以视为一种特殊的生产资料，经过高效的智能数据分析与挖掘以及机器学习等人工智能技术处理后，这些数据可以产生巨大价值，创造智能。
来源：机器之心、深度学习爱好者 本文约3100字，建议阅读6分钟 本文为你介绍机器学习的基本概念、原理和常见算法。 [ 导读 ] 四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读，我们对这些图表进行了编译和拆分，分三大部分对这些内容进行了呈现，希望能帮助你进一步扩展阅读。 一、机器学习概览 1. 什么是机器学习？ 机器通过分析大量数据来进行学习。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
在本文中，我将尝试对 MLOps 进行友好的介绍，并以简单的方式解释关键概念。作为一开始也觉得很难理解的人，我理解有必要对这个主题进行更简单的介绍。我希望在阅读本文后，初学者能够更轻松地阅读有关 MLOps 的更高级文档。
在本文[1]中，我将尝试对 MLOps 进行友好的介绍，并以简单的方式解释关键概念。作为一开始也觉得很难理解的人，我理解有必要对这个主题进行更简单的介绍。我希望在阅读本文后，初学者能够更轻松地阅读有关 MLOps 的更高级文档。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的 分布式对象集合。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题How to solve 90% of NLP problems: a step-by-step guide，作者Emmanuel Ameisen。 翻译 |
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
