提取文本摘要 首先，简单描述当前已经存在的一些流行的文本摘要算法和实现： Gensim中的文本摘要 gensim.summarization模块实现了TextRank，这是一种Mihalcea等人的论文中基于加权图的无监督算法...PyTextRank PyTextRank是原始TextRank算法的python实现，具有一些增强功能，例如使用词形结构而不是词干，结合词性标注和命名实体解析，从文章中提取关键短语并基于它们提取摘要句子...与ROUGE不同，BLEU通过采用加权平均值直接考虑可变长度短语 - 一元分词，二元分词，三元分词等。...分别对于一元分词和二元分词的权重[0.6,0.4]，该比率变为0.6 *（7/9）+ 0.4 *（4/8）= 0.667。...另一个观察是，最初（global_steps <50000）模型没有生成语法正确的句子，因为我们训练模型的持续时间更长，生成的概要开始有意义，语法稍微变得正确。
本文展示了当数据稀缺时，如何一步步进行分析从而得到一些见解。...作为第一步，我们可以找到最常用的单词和短语，即我们可以获得一元语法（单个tokens）和 n元语法（n-tokens组）及它们在文本中的频率。...这一次，我们也加入了二元语法。 ? 看一下上面的词云和三元语法： ?...我们看到有一些常见的短语，例如“ontario works”，“environmental site”，“grand river transit”，“rabies control”，“public health...几乎所有最常见的短语都在主题中出现了。正如预期的那样，一些主题是明确的，例如“ontario works”或“environmental site”，而其他聚类则不然。 ?
使用gensim进行文本相似度计算 原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度，从而把最相似的排在最前返回给用户。...2、主要使用的算法是tf-idf tf：term frequency 词频 idf：inverse document frequency 倒文档频率 主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高...，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。...语料库是一组向量，向量中的元素是一个二元组（编号、频次数），对应分词后的文档中的每一个词。...5, 1), (6, 1), (7, 1)], [(0, 2), (14, 1), (15, 1), (16, 1)], [(2, 1), (17, 1)]] 以下用同样的方法，把测试文档也转换为二元组的向量
段落(Paragraph)： 是句子或短语的集合，也可以将句子视为段落的标记。 文档(Documents)： 可能是一个句子、一个段落或一组段落。发送给个人的文本消息是文档的一个示例。...Gensim支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。 安装和使用 可直接使用 pip 安装或 conda 环境安装 Gensim。...通常，我们要处理的原生语料是一堆文档的集合，每一篇文档又是一些原生字符的集合。在交给Gensim的模型训练之前，我们需要将这些原生字符解析成Gensim能处理的稀疏向量的格式。...Bigrams二元组是由2个单词组成的N-gram，Trigrams 三元组是由3个单词组成的。...接下来将为“text8”数据集创建二元组和三元组，可通过 Gensim Downloader API 下载。并使用 Gensim 的 Phrases 功能。
所以解析树，也被成为具象语法树（Concret Syntax Tree, 简称CST）;而抽象语法树，忽略了一些解析树包含的一些语法信息，剥离掉一些不重要的细节，所以它看起并不像解析树那么事无巨细，这也是...type本身就可表示这个关键字，不再需要属性值， 用二元组表示就是；再看我们的示例5 + (1 x 12)中， 12也是其中的一个单词, 它实际上是一个常量，用二元组表示就是<CONST...语法分析 分词阶段完成以后，token序列会经过我们的解析器，由解析器识别出代码中的各类短语，会根据语言的文法规则(rules of grammar)输出解析树，这棵树是对代码的树形描述。...我们会觉得语言描述冗长，而且并不直观，可以借助一些符号进行描述: -> -> -> <形容词...将操作符压进内部节点 继续把冗余的层修剪掉，我们可以得到一颗AST树 一颗抽象语法树 我们已经自己压缩了一棵解析树，通过上面几个步骤的精简，可以总结一些解析树和抽象语法树的不同之处: AST不含有语法细节
它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 2....提供了一些简单的api解决一些自然语言处理的任务，例如词性标注、名词短语抽取、情感分析、分类、翻译等等。 4. Gensim:Gensim 提供了对大型语料库的主题建模、文件索引、相似度检索的功能。...从英文文本中，它能提取出主动宾元组，形容词、名词和动词短语，人名、地名、事件，日期和时间，等语义信息。 9.
Python以其清晰简洁的语法、易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱。其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库，使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。...它为深入挖掘常规自然语言处理提供简单易用的API，例如词性标注(part-of-speech tagging)、名词短语提取(noun phrase extraction)、情感分析、文本分类、机器翻译等等...Gensim ? Gensim是一个用于主题建模、文档索引以及使用大规模语料数据的相似性检索。相比于RAM，它能处理更多的输入数据。...从给定的英语文本，它能提取主语/动词/形容词对象元组、名词短语和动词短语，并提取人的名字、地点、事件、日期和时间，以及其他语义信息。
多次失败后我总结出一些经验。...它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的接口，以及分类、分词、词干提取、标注、语法分析、语义推理等类库。...它提供了一个简单的 api 来解决一些常见的自然语言处理任务，例如词性标注、名词短语抽取、情感分析、分类、翻译等等。...网站： http://textblob.readthedocs.org/en/dev/ 安装： pip install -U textblob 4.Gensim Gensim 是一个 Python 库，...从英文文本中，它能提取出主动宾元组，形容词、名词和动词短语，人名、地名、事件，日期和时间等语义信息。
p=6917 我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。本教程以自然语言处理流程为特色，从原始数据开始，准备，建模，可视化论文。...] for doc in docs] return docs In [4]: docs = docs_preprocessor(docs) 计算双字母组/三元组： 主题非常相似，可以区分它们是短语而不是单个单词...In [5]: from gensim.models import Phrases# 向文档中添加双字母组和三字母组（仅出现10次或以上的文档）。...bigram, add to document.docs[idx].append(token)for token in trigram[docs[idx]]:if '_' in token:# token是一个二元组..., use the gensim.models.phrases.Phraser classwarnings.warn("For a faster implementation, use the gensim.models.phrases.Phraser
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 ---- 【磐创AI导读】：前两篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集和深度学习入门资源合集，本篇文章将对中文文本相似度计算工具做一次汇总...分词工具 jieba 结巴中文分词 https://github.com/fxsjy/jieba HanLP 自然语言处理 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取 新词发现 短语提取...id=866292 gensim https://radimrehurek.com/gensim/models/tfidfmodel.html TextRank 技术原理：https://web.eecs.umich.edu...词向量 word2vec-gensim Topic modelling for humans - Radim Řehůřek https://radimrehurek.com/gensim/index.html...距离计算 word2vec-gensim Topic modelling for humans - Radim Řehůřek https://radimrehurek.com/gensim/index.html
p=6917我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。 本教程以自然语言处理流程为特色，从原始数据开始，准备，建模，可视化论文。...\] for doc in docs\] return docsIn [4]:docs = docs_preprocessor(docs) 计算双字母组/三元组：主题非常相似，可以区分它们是短语而不是单个单词...In [5]:from gensim.models import Phrases# 向文档中添加双字母组和三字母组（仅出现10次或以上的文档）。....append(token) for token in trigram\[docs\[idx\]\]: if '_' in token: # token是一个二元组..., use the gensim.models.phrases.Phraser class warnings.warn("For a faster implementation, use the gensim.models.phrases.Phraser
concepts for entity in doc.ents: print(entity.text, entity.label_) spaCy项目主页：https://spacy.io/ Gensim...Gensim的输入是原始的、无结构的数字文本（纯文本），内置的算法包括Word2Vec，FastText和LSA。...from gensim.test.utils import common_texts, get_tmpfile from gensim.models import Word2Vec path = get_tmpfile...项目官网：https://radimrehurek.com/gensim/ NLTK NLTK是一个免费的，开源的，社区驱动的项目，提供了50多种语料库和词汇资源（如WordNet），还提供了一套用于分类...它可以给出词语的基本形式：词性（它们是公司名、人名等，规范化日期，时间，和数字），根据短语和语法依赖来标记句子的结构，发现实体之间的关系、情感以及人们所说的话等。 ?
实体识别 实体识别 - 分块类型： 名词短语分块； 标记模式分块； 正则表达式分块； 分块的表示方法：标记和树状图； 分块器评估； 命名实体识别； 命名实体定义：指特定类型的个体，是一些确切的名词短语，...自上而下和自下而上两种模式相结合； 递归下降和左角落解析都存在一定的缺陷，因此可以才用动态规划的方法进行解析； 依存关系与依存文法： 依存文法：关注词与其他词之间的关系； 依存关系：中心词与其他从属直接的二元非对称关系...； 当前的一些语法困境 语言数据与无限可能性； 句子构造； 句子歧义问题； 自然语言理解 智能问答系统； 一阶逻辑； 补充运算； 句子语义理解； 段落语义理解； 图灵测试 阿兰·图灵与1950年提出，测试在测试者和被测试者相互隔开的情况下...，通过一些简单的装置向被测试者随意提问。...通过一些问题之后，若被测试者的答复有超过30%的部分无法让测试者确认出是人还是机器的回答，则此时这台机器通过测试， 且被认为具有人工智能； 命题逻辑 一阶逻辑 语法 独立变量； 独立常量； 带不同参数的谓词
，最好的就是重新载入gensim.word2vec系统之中，但是笔者发现载入半天都会报错： ValueError: invalid vector on line 418987 (is this really...仔细一查看，发现原来一些词向量的词就是数字，譬如-0.2121或 57851，所以一直导入不进去。只能自己用txt读入后，删除掉这一部分，保存的格式参考下面。...---- 2 未知词、短语向量补齐与域内相似词搜索 这边未知词语、短语的补齐手法是参考FastText的用法：极简使用︱Gemsim-FastText 词向量训练以及OOV（out-of-word）问题有效解决...wordVec函数是计算未登录词的，其中笔者小小加了一些内容，就是：当出现oov的情况下,最好先不考虑单字词向量，如果能匹配到两个字以上的内容就优先进行平均。...在得到未登录词或短语的向量之后，就可以快速进行查找，gensim里面是支持给入向量进行相似词查找： wv_from_text.most_similar(positive=[vec], topn=10)
可以整体了解一些word2vec和doc2vec的使用方法，但是由于时间过去很久了，gensim的api也发生了变化，因此特意重新在源代码基础上做了修改，也回顾一下word2vec和doc2vec的使用...例如一个简单的短语“not good”最终的情感得分是 0，因为“not”是 -1，“good”是 +1。正常人会将这个短语归类为消极情绪，尽管有“good”的出现。...比如说短语“bag of bag of words”可以编码为 [2, 2, 1]。...数据准备 链接：https://pan.baidu.com/s/1snfuPB3 密码：v68x 导入依赖库 # gensim modules from gensim import utils from...最后得到结果为72% # gensim modules from gensim import utils from gensim.models import Word2Vec # numpy import
本文链接：https://blog.csdn.net/github_39655029/article/details/82930963 实体识别 实体识别–分块类型： 名词短语分块； 标记模式分块；...正则表达式分块； 分块的表示方法：标记和树状图； 分块器评估； 命名实体识别； 命名实体定义：指特定类型的个体，是一些确切的名词短语，如组织、人、日期等； 命名实体识别定义：指通过识别文字中所提及的命名实体...； 当前的一些语法困境 语言数据与无限可能性； 句子构造； 句子歧义问题； 自然语言理解 智能问答系统； 一阶逻辑； 补充运算； 句子语义理解； 段落语义理解； 图灵测试 阿兰·图灵与1950年提出，测试在测试者和被测试者相互隔开的情况下...，通过一些简单的装置向被测试者随意提问。...通过一些问题之后，若被测试者的答复有超过30%的部分无法让测试者确认出是人还是机器的回答，则此时这台机器通过测试， 且被认为具有人工智能； 命题逻辑 一阶逻辑 语法 独立变量； 独立常量； 带不同参数的谓词
4、词向量的短语组合word2phrase 通过词向量构造一些短语组合，要分成两步来探索： （1）词语如何链接起来？（参考论文） （2）链接起来，用什么方法来记录组合短语？...——平均数 比如”中国河“要变成一个专用短语，那么可以用”中国“+”河“向量的平均数来表示，然后以此词向量来找一些近邻词。...5、sense2vec 利用spacy把句子打散变成一些实体短语（名词短语提取），然后利用word2vec变成sense向量，这样的向量就可以用来求近似。譬如输入nlp，出现的是ml，cv。 ?...我们可以使用类比来表示单词意思（如用向量改变性别），语法（如改变时态）或其他类比（如城市与其邮政编码）。...一般来说用python的gensim和spark的mlib比较好。
还可以通过添加一些额外的单词来扩展原始的停用词列表。.... 5. data_words = list(sent_to_words(data)) 6. 7. print(data_words[:1]) 创建二元（Bigram）模型和三元（Trigram）模型...(trigram_mod[bigram_mod[data_words[0]]]) 删除停用词（stopword），建立二元模型和词形还原（Lemmatize） 在这一步中，我们分别定义了函数以删除停止词...、建立二元模型和词形还原，并且依次调用了这些函数。...一些参数的解释如下： num_topics —需要预先定义的主题数量； chunksize — 每个训练块（training chunk）中要使用的文档数量； alpha — 影响主题稀疏性的超参数；
这里引入二元词索引。 3.1 二元词索引 处理短语查询的一个办法就是将文档中每个接续词对看成一个短语。...如果使用更精确的词性模式来定义扩展二元词可能会取得更好的结果。 二元词索引的概念可以扩展到更长的词序列（三元、四元...），如果索引中包含变长的词序列，通常就称为短语索引（phrase index）。...穷尽所有长度超过2的短语并维护其索引绝对是一件令人生畏的事情，即使只穷尽所有的二元词也会大大增加词汇表的大小。 3.2 位置信息索引 很显然，基于上面谈到的原因，二元词索引并非标准的解决方案。...假如用户通常只查询特定的短语，如Michael Jackson，那么基于位置索引的倒排记录表合并方式效率很低。一个混合策略是:对某些查询使用短语索引或只使用二元词索引，而对其他短语查询则采用位置索引。...处理开销最大的短语查询往往是这样一些短语，它们中的每个词都非常常见，但是组合起来却相对很少见。
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