我们知道字节跳动已经全面拥抱了go语言,最开始公司的后端业务主要是web后端,早期团队非Java背景,C++不太适合在线Web业务,所以最开始的服务都是python的,大概从2014年开始,随着业务体量的增长,python 遇到一些性能问题。
订阅号很早就有了,我最近闲了无事就像探索探索可以怎么玩。首先联想到就是微软小冰智能问答系统,还有很早时候有一个公众号提供了,根据c、c++函数名返回API具体用法的功能。那么这两个类似的功能如何实现呢。
在英语中,单词就是“词”的表达,一个句子是由空格来分隔的,而在汉语中,词以字为基本单位,但是一篇文章的表达是以词来划分的,汉语句子对词构成边界方面很难界定。例如:南京市长江大桥,可以分词为:“南京市/长江/大桥”和“南京市长/江大桥”,这个是人为判断的,机器很难界定。在此介绍中文分词工具jieba,其特点为:
我近期在研究一个 NLP 项目,根据项目的要求,需要能够通过设计算法和模型处理单词的音节 (Syllables),并对那些没有在词典中出现的单词找到其在词典中对应的押韵词(注:这类单词类似一些少见的专有名词或者通过组合产生的新词,比如 Brexit,是用 Britain 和 exit 组合在一起创造出来表示英国脱欧的新词)。在这两个任务中,能够对单词的发音进行预测是非常有必要的。本文详细记录我解决该问题的过程,希望能够对初学者和具有一定经验的朋友有所帮助。本文代码实现均基于 Python 3 和 Keras 框架。现在让我们开始吧!
我编写了一个名为Rhodiola的工具,该工具可以分析目标数据(例如目标的tweets),并检测其中最常用的主题,以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。这是一个为密码猜测攻击创建新方法的实验性项目。
(1)在分析过程中,难免会产生很多中间变量,它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp,只需要保证下一个temp出现之前,临时变量不会再延用就可以了。
笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
1、Python的数组分三种类型: (1) list 普通的链表,初始化后可以通过特定方法动态增加元素。 定义方式:arr = [元素]
场景:现在有一个错词库,维护的是错词和正确词对应关系。比如:错词“我门”对应的正确词“我们”。然后在用户输入的文字进行错词校验,需要判断输入的文字是否有错词,并找出错词以便提醒用户,并且可以显示出正确词以便用户确认,如果是错词就进行替换。
本文为刊载于《经济学(季刊)》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用:一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用,是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分,即文本大数据信息提取方法,旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。
词典型情感分析大致有以下几个步骤: 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗(一、二、三级清洗步骤)、计算情感得分、模型评价 (1)在分析过程中,难免会产生很多中间变量,它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp,只需要保证下一个temp出现之前,临时变量不会再延用就可以了。 (2)毫无疑问,如果不追求高大上的算法的话,词典法不失为一种好方法,其实有时候我们使用了很多方法,结果发现并没有什么质变,也浪费了大量时间; 比如在优化词典的时候,我希望使用高大上的算法解决
推荐系统领域太卷了,十方表示总是折腾"塔"太累了,所以十方平时也会学习些NLP,CV相关领域的知识去丰富下自己的见识。这里十方希望大家不要把自己要学的东西限定的太死,比如我们是做推荐系统相关研究的,那nlp相关知识我们可以不去学习。事实上,不同领域的模型是可以相互借鉴的,比如textcnn,就是用图像的cnn去做文本分类,推荐的bert4vec,就是用处理文本的bert模型做推荐。总而言之,希望大家在深度学习领域尽可能的博学,在具体推荐系统领域可以做到专家。
公告:https : //risdmuseum.org/exhibitions-events/exhibitions/complete-definitions
Word不是最高级的排版软件,但它是现代办公中应用最多,普及最广的文档编辑软件,Word的优势主要体现在排版上,它的排版能力对于绝大多数需求而言,是充分且足够的,它可以很方便地做出大型文件所需的每一项页面元素。它的易用性几乎满足所有人,网络工程师经常使用Word编写运维的工程文档,所以需要掌握它的使用方法,Word有多个版本。
有实际的需求才有行动的动力,因为一个朋友开了一家烤肉店,在大众点评上线了团购套餐,遭遇了几次中差评,朋友第一次接触这个,也不知道怎么回复和处理,于是向我寻求帮助。本人也不知道如何处理,正好最近在学R语言,于是就想到了不如通过R语言编写个简单的爬虫抓取大众点评上评论,参考其他店的回复和处理方式。爬取了数据,又可以拿来练手,做个简单的情感分析。 本文主要分以下三部分: 第一部分,编写爬虫抓取数据,主要的R包有XML包,RCurl包,readr包 第二部分,清洗数据和分词,主要的R包有stringr包,Rword
这篇博客主要阐述我们在分词任务中常用的分词库结巴jieba分词的实现原理,以及之前博客中讲到的HMM在分词中的应用,算是复习与加深理解一下HMM的知识。jieba分词作为一个十年前的分词库,更新到现在依然还是非常好用而且也很经典适合学习。
在信息论、语言学和计算机科学中,Levenshtein distance是用于测量两个字符串之间差异的字符串度量。非正式的说就是两个单词之间的Levenshtein distance是将一个单词更改为另一个单词所需的单字符编辑(插入,删除或替换)的最小步骤。
基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现。 例子:[我们经常有意见分歧] 词典:[我们,经常,有,有意见,意见,分歧]
新加坡科技设计大学的研究者2018年在论文《Chinese NER Using Lattice LSTM》中提出了新型中文命名实体地识别方法Lattice LSTM。
来源 | TowardsDataScience 译者 | Revolver 【磐创AI导读】:本文是对fasttext的一个详细介绍。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 fasttex
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。
答案是——“文本处理”。上面三个场景通过处理海量文本,完成了三个不同的任务:聚类、分类和机器翻译。
导读:在人类社会中,语言扮演着重要的角色,语言是人类区别于其他动物的根本标志,没有语言,人类的思维无从谈起,沟通交流更是无源之水。
【转自】http://blog.csdn.net/linhaiyun_ytdx/article/details/48064065
注意:如果您正在查找调查报告,此博客文章也可作为arXiv上的一篇文章。
最近在研究Hadoop,发现网上的一些关于Hadoop的资料都是以前的1.X版本的,包括MapReduce的工作原理,都是以前的一些过时了的东西,所以自己重新整理了一些新2.X版本的MapReduce
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版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51068097
第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。 1-1 理解搜索引擎的构成 1-2 实现了快速全文搜索的索引结构 利用全扫描进行全文搜索 grep就是从头到尾扫
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接下来将对经典的字典树进行代码实现;接着做几个变体题目深入理解字典树的强大;最后回到日常生活,瞧瞧字典树怎样融入到了我们的生活之中 >_<
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。
Python,内置丰富的数据类型。与Java、C++相比,这些数据类型有效地减少代码的长度。下面这个列表简要地描述了Python内置数据类型(适用于Python 3.x):
本文介绍了自然语言处理中的文本分类任务,以及用于文本分类的深度学习模型。文章首先介绍了传统的文本分类方法,然后详细阐述了基于深度学习的文本分类模型,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)等。最后,文章对未来的研究方向进行了展望。
达观数据搜索引擎 Query自动纠错技术和架构 1 背景 如今,搜索引擎是人们的获取信息最重要的方式之一,在搜索页面小小的输入框中,只需输入几个关键字,就能找到你感兴趣问题的相关网页。搜索巨头Google,甚至已经使Google这个创造出来的单词成为动词,有问题Google一下就可以。在国内,百度也同样成为一个动词。除了通用搜索需求外,很多垂直细分领域的搜索需求也很旺盛,比如电商网站的产品搜索,文学网站的小说搜索等。面对这些需求,达观数据(www.datagrand.com)作为国内提供中文云搜索服务的
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。
Trie树,又称单词查找树、字典树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种,是一种用于快速检索的多叉树结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。
运行一下程序。 让我们来看一下输出的结果,并做一下对应的分析: 当我们使用 / 进行除法时,无论参与除法的值是小数还是整数, 运算的结果都是精确的可以带有小数部分的数。 当我们使用 // 进行除法时,如果参与运算的值都是整数,则除法为取整除,结果不会含有小数部分。 代码:
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别,不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成,因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式,中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
继二叉树、堆之后,接下来介绍另外一种树型的数据结构-Trie树,也可以叫它前缀树、字典树。例如我们再搜索引擎里输入几个关键字之后,后续的内容会自动续上。此时我们输入的关键词也就是前缀,而后面的就是与之匹配的内容,而这么一个功能底层的数据结构就是Trie树。那到底什么是Trie树?还是三个步骤来熟悉它,首先了解、然后实现、最后应用。
arr = [i for i in range(10), 1,[]] #注意, i for in xx 这个必须放在第一个位置,否则要先定义i,
这个网站可以把英文字母或数字转换为特殊字符https://w2w.okarin.cn/ ,比如微信昵称右上角加上数字苏生不惑¹²³⁴⁵⁶⁷⁸⁹
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID,文件内容被表示为一系列关键词的集合(实际上在搜索引擎索引库中,关键词也已经转换为关键词ID)。例如“文档1”经过分词,提取了20个关键词,每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置
java 基 础 语 法 一个Java程序可以认为是一系列对象的集合,而这些对象通过调用彼此的方法来协同工作。下面简要介绍下类、对象、方法和实例变量的概念。 对象:对象是类的一个实例,有状态和行为。例如,一条狗是一个对象,它的状态有:颜色、名字、品种;行为有:摇尾巴、叫、吃等。 类:类是一个模板,它描述一类对象的行为和状态。 方法:方法就是行为,一个类可以有很多方法。逻辑运算、数据修改以及所有动作都是在方法中完成的。 实例变量:每个对象都有独特的实例变量,对象的状态由这些实例变量的值决定。 java第
本文基于pycharm编译器,也可以使用Anaconda 里的编译器,将讲解一些python的一些基础语法知识。可以和我写的python数据分析——Python语言基础(语法基础)结合起来看,有些知识点可能在这篇文章写的不是很全面
选自kdnuggets 机器之心编译 参与:王宇欣、吴攀 本文介绍了如何通过 Python 和 scikit-learn 实现垃圾邮件过滤的。对比和分析了两个分类器的结果:多项式朴素贝叶斯和支持向量机。 文本挖掘(text mining,从文本中导出信息)是一个广泛的领域,因为不断产生的巨量文本数据而已经得到了普及。情绪分析、文档分类、主题分类、文本概括、机器翻译等许多任务的自动化都已经通过机器学习得到了实现。 垃圾邮件过滤(spam filtering)是文档分类任务的入门级示例,其涉及了将电子邮件分为垃
在考察算法题时,我们往往离不开数据结构。而常见和常用的数据结构,以堆、栈、单/双链表、HashMap、各种二叉树(二叉树、平衡二叉树、搜索二叉树、红黑树)最为常见。另外,像bitmap等也比较多,尤其是需要位操作的时候。但还有一些数据结构也会占有一席之地,例如树中的Trie树(字典树),在检索类题目中也非常常见。
2、C#语言是一种运行在.NET Framework平台之下的一种编程语言。我们用C#语言进行开发程序。他必须基于.NET平台之下进行开发。.NET平台把C#语言翻译成机器语言。以达到计算机可以正确运行我们所写的程序的目的。
Lucene是一个基于Java开发全文检索工具包。 就是将不规范的文档的内容单词进行分割,建立单词-文档索引,这样查询某个单词内容时可以通过索引快速查找相关文档,内容 对于一些网站内部的内容检索有需要 这项技术其实有更成熟的封装,比如专门的服务器等,这里只是普及一下相关概念,后面会解释进行其他的基于lucene的上层封装的相关技术 工程:https://github.com/Jonekaka/javaweb-Lucene-1-61
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