「学习内容总结自 coursera 上的 Natural Language Processing 课程」
正则表达式(regex 或 regexp)在通过搜索特定搜索模式的一个或多个匹配(即 ASCII 或 unicode 字符的特定序列)从任何文本中提取信息时非常有用。
选自一本用Python编写自己的电脑游戏一书 import random HANGMANPICS = [''''' +---+ | | | | | | =========''', ''' +---+ | | O | | | | =========''', ''' +---+ |
正则表达式(regex 或 regexp)在文本信息提取方面是非常有用的工具,通过查询一个或多个特定搜索模式的匹配实现(例如,特定的ASCII或unicode字符序列)。
视觉单词袋是一种描述计算图像之间相似度的技术。常用于用于图像分类当中。该方法起源于文本检索(信息检索),是对NLP“单词袋”算法的扩展。在“单词袋”中,我们扫描整个文档,并保留文档中出现的每个单词的计数。然后,我们创建单词频率的直方图,并使用此直方图来描述文本文档。在“视觉单词袋”中,我们的输入是图像而不是文本文档,并且我们使用视觉单词来描述图像。
Crunch默认安装在Kali Linux上,如果其他系统也可以用apt命令安装。
有些时候,Python 的内置数据类型根本不够用。好消息是,Python 的集合模块提供了一些容器,用于高级数据整理。
给定两个单词(beginWord 和 endWord)和一个字典,找到从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列的长度。转换需遵循如下规则:
Word2Vec被认为是自然语言处理(NLP)领域中最大、最新的突破之一。其的概念简单,优雅,(相对)容易掌握。Google一下就会找到一堆关于如何使用诸如Gensim和TensorFlow的库来调用Word2Vec方法的结果。另外,对于那些好奇心强的人,可以查看Tomas Mikolov基于C语言的原始实现。原稿也可以在这里找到。
当然对于数字,Python的数字类型有int整型、long长整型、float浮点数、complex复数、以及布尔值(0和1),这里只针对int整型进行介绍学习。
正则表达式可用于搜索、编辑和操作文本。Python RegEx 被几乎所有的公司广泛使用,并且对他们的应用程序具有良好的行业吸引力,从而使得正则表达式越来越受重视
简单介绍下变量的概念,详细记录下Python基础数据类型中字符串的有关内容,反正以后也会比较常用到!
利用字典数组。可以对数组中的每个字符串排序,将排序结果作为键,原字符串作为值。如 { "aet": ["eat","aet","tea"] }。最后字典中所有的值就是答案。
主题建模是自然语言处理(NLP)和文本挖掘中常用的技术,用于提取给定文本的主题。利用主题建模,我们可以扫描大量的非结构化文本以检测关键词、主题和主题。
在进行Python编程时,有时候我们会遇到类似于AttributeError: 'collections.defaultdict' object has no attribute 'iteritems'的错误。本篇文章将介绍这个错误的原因,并提供解决方案。
参考https://www.kdhlw.com/p/367506.html 计算机是一种电器, 所以计算机只能识别两种状态, 一种是通电一种是断电。 最初ENIAC的程序是由很多开关和连接电线来完成的。但是这样导致改动一次程序要花很长时间(需要人工重新设置很多开关的状态和连接线)
是经过 softmax 层后得到的概率,然后根据经过 softmax 层后得到的分布进行随机采样。
请务必首先检查第1部分,第2 部分和第3部分!
标题党了,其实是论VIM的使用。 做生物信息分析最合适的还是Linux操作系统,所以生信宝典在最开始就推出了Linux学习系列,由浅入深的讲述了Linux学习中的关键点。 主要文章列举如下: Linux学习-文件和目录 Linux学习-文件操作 Linux文件内容操作 Linux学习-环境变量和可执行属性 Linux学习 - 管道、标准输入输出 Linux学习 - 命令运行监测和软件安装 Linux学习-常见错误和快捷操作 Linux学习-文件列太多,很难识别想要的信息在哪列;别焦急,看这里。 Linux学
不久前我经历了某大厂的后台开发面试,对方给我抛过来一道开放式题目:”给你一本英文著作,你如何实现对它的有效压缩“。我当时看到问题心里感到一股拔凉,这道题非常适合那些熟悉数据压缩理论的同学,对我们这些非专业人士,需要压缩时就调用个gzip接口的人而言,看到这种问题感觉就是当头挨了狠狠一闷棍,心中堵得慌。
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
以上程序在Turbo C环境下可直接编译运行。 在程序运行过程中,需要拥护输入一篇文章,文章结束请按ctrl+z,此时屏幕上出现 ^z,回车即可! 同时,如将此程序编译成EXE文件后,可在DOS环境下,运用管道来控制数据的输入及输出。 如要测试文本文件 README.TXT 中行数,假定上述程序生成的EXE文件为LINECNT,则采用: LINECNT < README.TXT 即可显示README.TXT中的行数。
Python中内置了很多非常有用的对象,本文将会介绍Python中的内置函数,内置常量,内置类型和内置异常。
字典树(Trie)又名前缀树或单词查找树,最初是由美国计算机科学家Edward Fredkin在1960年提出的。
文本清理,也称为文本预处理或文本数据清理,正在准备原始文本数据并将其转换为更干净、更结构化的格式,以用于分析、建模或其他自然语言处理 (NLP) 任务。它涉及各种技术和程序,从文本文档中去除噪声、不一致和不相关信息,使数据更适合文本分析、情感分析、文本分类和机器学习等下游任务。
功能强大的N维数组对象。精密广播功能函数。集成 C/C+和Fortran 代码的工具。强大的线性代数、傅立叶变换和随机数功能。
总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 一般的文本编辑器都有查找单词的功能,该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置,有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数。 现在,请你编程实现这一功能,具体要求是:给定一个单词,请你输出它在给定的文章中出现的次数和第一次出现的位置。注意:匹配单词时,不区分大小写,但要求完全匹配,即给定单词必须与文章中的某一独立单词在不区分大小写的情况下完全相同(参见样例1),如果给定单词仅是文章中某一单词的一部分则不算匹配(参见样例2)。 输入 2 行。 第
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。
哈夫曼树(Huffman Tree)是一种带权路径长度最短的二叉树。哈夫曼树常常用于数据压缩,其压缩效率比较高。
接下来我们就应用技术手段,基于Python,建立一个工具,可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库,可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示,使用正则表达式(Regex)需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。 项目链接:https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候,此类工作是由关键词替换完成的,就像吧「Javascript」替换成「JavaScript」。另一些
选自FreeCoderCamp 作者:Vikash Singh 机器之心编译 参与:李泽南、刘晓坤 数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库,可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示,使用正则表达式(Regex)需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。 项目链接:https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候,此
05:统计单词数 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 一般的文本编辑器都有查找单词的功能,该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置,有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数。 现在,请你编程实现这一功能,具体要求是:给定一个单词,请你输出它在给定的文章中出现的次数和第一次出现的位置。注意:匹配单词时,不区分大小写,但要求完全匹配,即给定单词必须与文章中的某一独立单词在不区分大小写的情况下完全相同(参见样例1),如果给定单词仅是文章中某一单词的一部分则不算匹配(参见样例2)。
如果你已经通过了招聘人员的电话面试,那么下面正是该展现你代码能力的时候了。无论是练习,作业,还是现场白板面试,这都是你证明自己的代码技巧的时刻。
作者:Vikash Singh 编译:肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时,如果你在第一时间想到了正则表达式,那么恭喜你,你的问题从一个变成了俩!“ 如果你曾参与过文本数据分析,正则表达式(Regex)对你来说一定不陌生。词库索引、关键词替换……正则表达式的强大功能使其成为了文本处理的必备工具。然而, 在处理大文本的情境下,正则表达式的低效率却常常让人抓耳挠腮。今天,文摘菌将为你介绍一款比正则表达式快数百倍的Python库——FlashText。 让人抓狂的数据清洗工作 即便是最简单的文本分析,
真诚是为人处世的基础。无论表达关切的一方,还是被关注的一方,只有你情我愿,才能互惠互利。
“Python编程几乎能做任何事,只要你敢想,敢尝试!”,今天来看下用Python代码怎么来控制你的安卓手机。具体的说是代替你的手,实现自动的触摸和一些动作,实现自动化操作!主要用的是安卓手机的Android调试桥(Android Debug Bridge),它是一个非常有用的工具!本文的这个快速指南中,我将向你展示如何使用Python代码与ADB交互,并如何创建2个快速脚本。
把所学知识应用于实际问题,才能真正加深对它的认识和理解,这就是实践出真知。从此最基本点出发,我设计了一个小项目,蛮有意思,也有一定实际应用价值。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力,注重过程,挖掘背后的原理,刨根问底。本着严谨和准确的态度,目标是撰写实用和启发性的文章,欢迎您的关注。 01 — 朴素贝叶斯分类实战 前面介绍了贝叶斯的基本理论,朴素贝叶斯分类器,拉普拉斯修正,文章的链接如下: 机器学习:说说贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器:例子解释 朴素贝叶斯分类:拉普拉斯修正 在这3篇推送中用例子详细阐述了贝叶斯公式和朴素贝叶斯如何做分类,以及如何修正一些属性某些取值概率。 下面,借助朴素贝叶斯分类器的基本思想,编写一个单词拼写纠正器,
编码很有趣,而Python编码更有趣,因为有很多不同的方法可以实现相同的功能。但是,大多数时候都有一些首选的实现方法,有些人将其称为Pythonic。这些Pythonic的共同特征是实现的代码简洁明了。
想起小时候玩FC上的霸王的大陆,当时也没有汉化版只有日文版,所以大家玩的都是日文版,一开始就在那看别人玩,觉得他们好厉害,文字都看不懂,居然操作速度还能这么快。
字符串就是一系列字符。在Python中,用引号括起的都是字符串,其中引号包括单引号和双引号。这种灵活性能够在字符串中包含引号和撇号,如:
这是我在2017年12月份写的一篇原创文章,那是关注的用户数只有不到1000人,所以这篇文章应该很多读者都未看到。在原来基础上,优化代码显示和源代码的1个bug,和完整的源代码,统一整理到github目录中:
通配符是shell在做PathnameExpansion时用到的。说白了一般只用于文件名匹配,它是由shell解析的,比如find,ls,cp,mv等。
P1308 统计单词数 题目描述 一般的文本编辑器都有查找单词的功能,该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置,有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数。 现在,请你编程实现这一功能,具体要求是:给定一个单词,请你输出它在给定的文章中出现的次数和第一次出现的位置。注意:匹配单词时,不区分大小写,但要求完全匹配,即给定单词必须与文章 中的某一独立单词在不区分大小写的情况下完全相同(参见样例1 ),如果给定单词仅是文章中某一单词的一部分则不算匹配(参见样例2 )。 输入输出格式 输入格式: 输入文件名为
解释器的行为就像是一个计算器,可以说输入一个表达式,它会返回结果。 出现主提示符>>>,则表示解释器已经启动了。
正则表达式教程 2007-10-24 作者: 张子阳 分类: 其他 由于排版和篇幅的关系,本文仅提供PDF版本: 点此下载PDF 这里列出本文的目录: 引言 什么是正则表达式? 准备工作 匹配单个字符 匹配固定单个字符 匹配任意单个字符 匹配“”元字符 匹配字符组 字符组的基本语法 在字符组中使用字符区间 反义字符组 匹配特殊字符7
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云