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Python3 如何使用NLTK处理语言数据

第二步，下载NLTK的数据和标记器 在本教程中，我们将使用一个Twitter语料库，该语料库可通过NLTK下载。具体来说，我们将使用NLTK的twitter_samples语料库。...现在我们知道我们的语料库下载成功了。因此，让我们使用快捷键ctrl+D 退出Python交互式环境。 现在我们可以访问twitter_samples语料库，我们可以开始编写脚本来处理推文了。...我们脚本的目标是计算在twitter_samples语料库的子集中出现形容词和名词的数量： 名词，根据它最基本的定义，通常指一个人、地方或者事物。例如，电影，书籍和汉堡都是名词。...第一个循环将迭代列表中的每个推文。第二个循环将通过每个推文中的每个token /标签对进行迭代。对于每对，我们将使用适当的元组索引查找标记。...现在，您可以在Python中下载语料库、token 、标记和计数POS标记。您可以利用本教程来简化在Python中处理自己的文本数据的过程。

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向量空间

实现与应用 在程序中，创建行向量或者列向量，一般以NumPy数组实现。...如果要创建列向量，可以这样操作： v = u.reshape(-1,1) v 输出： array([[1], [6], [7]]) 此外，在Pandas的DataFrame对象中...所以，“向量化”是机器学习中的一个重要技巧，例如在自然语言处理（NLP）中，统计文本中的词的出现次数，就是NLP中常见的一种向量化，即创建词向量。...(1)创建词向量模型；(2)是待分析的语料库，其中包含两条文本；(3)利用词向量模型对语料库进行训练转换，得到词向量对象。(4)显示所得模型特征，即语料库中都有哪些词语。...除了将词语出现次数进行向量化之外，在NLP中，还会实现TF-IDF向量化和哈希向量化，具体内容请参阅《数据准备和特征工程》（电子工业出版社）。

1.2K10
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    解密 BERT

    正是由于如此庞大的语料库的支撑，模型在训练过程中才能对语言的工作原理进行更深入、更准确的提取，通过此过程提取到的知识对所有NLP任务来说都是‘万滑油’。...训练数据中的50%，第二句是真实的下句 另外的50%，第二句是语料库中的随机句子 前50%的标签是‘IsNext’，后50%的标签是‘NotNext’ 在建模过程中结合遮掩语言模型（MLMs）和下句预测...在python中使用BERT进行文本分类 你对BERT的可能性一定有各种期待。确实如此，我们在具体的NLP应用中可以通过各种方式利用BERT预训练模型的优势。...最有效的方法之一就是根据自己的任务和特定数据进行微调， 然后，我们可以将BERT中的嵌入用作文本文档的嵌入。 接下来，我们将学习如何将BERT的嵌入应用到自己的任务上。...它创建了一个BERT服务器，我们可以在notebook中编写ython代码进行访问。通过该方式，我们只需将句子以列表形式发送，服务器就会返回这些句子的BERT嵌入。

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    解密 BERT

    正是由于如此庞大的语料库的支撑，模型在训练过程中才能对语言的工作原理进行更深入、更准确的提取，通过此过程提取到的知识对所有NLP任务来说都是‘万滑油’。...训练数据中的50%，第二句是真实的下句 另外的50%，第二句是语料库中的随机句子 前50%的标签是‘IsNext’，后50%的标签是‘NotNext’ 在建模过程中结合遮掩语言模型（MLMs）和下句预测...在python中使用BERT进行文本分类 你对BERT的可能性一定有各种期待。确实如此，我们在具体的NLP应用中可以通过各种方式利用BERT预训练模型的优势。...最有效的方法之一就是根据自己的任务和特定数据进行微调， 然后，我们可以将BERT中的嵌入用作文本文档的嵌入。 接下来，我们将学习如何将BERT的嵌入应用到自己的任务上。...它创建了一个BERT服务器，我们可以在notebook中编写ython代码进行访问。通过该方式，我们只需将句子以列表形式发送，服务器就会返回这些句子的BERT嵌入。

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    《一文吃透！NLTK与SpaCy，自然语言处理的神兵利器》

    而在Python的NLP工具库中，NLTK和SpaCy就像两把锋利的宝剑，各自散发着独特的光芒。今天，就让我们深入探究这两款工具的使用技巧与优势，为你的NLP之旅增添强大助力。...适合学术研究与教学：NLTK的设计理念注重对NLP原理和算法的展示，其代码实现相对直观，便于理解和学习。对于学生和研究人员来说，可以通过NLTK深入了解NLP的各种算法，进行创新性的研究。...为了更好地管理下载的数据，可以指定下载路径，避免数据混乱。 2. 自定义语料库：除了使用内置语料库，还可以根据自己的需求创建自定义语料库。...结合其他库使用：NLTK可以与其他Python库，如NumPy、pandas等结合使用，提升数据处理和分析的效率。...例如，使用pandas读取和预处理大规模文本数据，再将处理后的数据导入NLTK进行NLP分析，发挥不同库的优势，实现更强大的功能。

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    NLP推理与语义相似度数据集

    chinese, japanese and other....Corpus 中文语料 开放知识图谱OpenKG.cn 开放中文知识图谱的schema 大规模中文概念图谱CN-Probase 公众号介绍 大规模1.4亿中文知识图谱开源下载 农业知识图谱 农业领域的信息检索...for Training Chatbot System 八卦版問答中文語料 中文公开聊天语料库 中国股市公告信息爬取 通过python脚本从巨潮网络的服务器获取中国股市（sz,sh）的公告(上市公司和监管机构.../paws 北大中文文本复述数据集 PKU-Paraphrase-Bank 北大发布的中文文本复述语料库，每条数据包含两列，分别表示两个具有相同含义的句子，列与列之间使用 '\t' 分隔。...笔者将原始数据转化成形如 LCQMC 三列的格式，并去除了极少部分标签为 "-" 的数据，处理后的数据预览如下： 我们设法找出各机构在过去5年中普遍采用的做法。

    1.8K30

    使用Gensim进行主题建模（一）

    5.准备停用词 6.导入新闻组数据 7.删除电子邮件和换行符 8.标记单词和清理文本 9.创建Bigram和Trigram模型 10.删除停用词，制作双字母组合词和词形变换 11.创建所需的词典和语料库主题建模...此版本的数据集包含来自20个不同主题的大约11k个新闻组帖子。这可以作为newsgroups.json使用。 这是使用导入的pandas.read_json，结果数据集有3列，如图所示。...删除电子邮件和额外空格后，文本仍然看起来很乱。它尚未准备好让LDA消费。您需要通过标记化将每个句子分解为单词列表，同时清除过程中的所有杂乱文本。..., 'whatev', 'info', 'funky', 'look', 'car', 'mail', 'thank', 'bring', 'neighborhood', 'lerxst']] 11.创建主题建模所需的词典和语料库...根据Gensim文档，默认为1.0 / num_topics之前。 chunksize是每个训练块中使用的文档数。update_every确定应更新模型参数的频率，以及passes培训通过的总数。

    4.2K33

    nlp-with-transformers系列-02-从头构建文本分类器

    文本分类 文本分类是 NLP 中最常见的任务之一， 它可用于广泛的应用或者开发成程序，例如将用户反馈文本标记为某种类别，或者根据客户文本语言自动归类。...我们将在本书中多次遇到这种方法，因为它提供了一种将处理函数应用于数据集中每个元素的便捷方法。 我们很快就会看到map()方法也可以用来创建新的行和列。...注意：在实践中，PyTorch 跳过了为令牌编码创建 one-hot 向量的步骤，因为将矩阵与 one-hot 向量相乘与从矩阵中选择一列相同。...这对于推理很有用，因为它减少了计算的内存占用。 根据模型配置，输出可以包含多个对象，例如隐藏状态、损失或注意，它们排列在类似于 Python 中的“命名元组”的类中。...保存模型 NLP 社区从共享预训练和微调模型中受益匪浅，每个人都可以通过 Hugging Face Hub 与他人共享他们的模型。

    1.4K21

    深度 | 一文概述2017年深度学习NLP重大进展与趋势

    它遵循由 Harris（1954）提出的分布式假设，根据该假设，具有相似含义的词通常出现在相似语境中。...令人兴奋的抽象摘要系统 自动摘要和机器翻译一样是 NLP 任务。自动摘要系统有两个主要的方法：抽取式——从源文本中抽取最重要的部分来创建摘要；生成式——通过生成文本来创建摘要。...他们还让模型评估解码器中之前的隐藏状态。然后结合这两个功能选择输出摘要中最适合的单词。 强化学习 创建摘要的时候，两个人会使用不同的单词和句子顺序，两个摘要可能都是有效的。...为了使用对抗学习来建模问题，他们使判别器具备决定作用，从 WX 和 Y 中随机采样一些元素（见上图第二列），两种语言分属于 WX 和 Y。然后，他们训练 W 阻止判别器做出准确预测。...它使用 Python 实现，目标是提供用于共享、训练和测试对话模型的统一框架。

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    图解四个实用的Pandas函数！

    来源：towardsdatascience 作者：Baijayanta Roy 编译&内容补充：早起Python 在用Python进行机器学习或者日常的数据处理中，Pandas是最常用的Python库之一...value_counts() pandas中的value_counts()用于统计dataframe或series中不同数或字符串出现的次数，并可以通过降序或升序对结果对象进行排序，下图可以方便理解。...同时可以对bin参数将结果划分为区间 ? 更多的细节与参数设置，可以阅读pandas官方文档。...mask() pandas中的mask方法比较冷门，和np.where比较类似，将对cond条件进行判断，如果cond为False，请保留原始值。如果为True，则用other中的相应值替换。 ?...()和nsmallest()是满足此类数据处理要求的最佳答案，下面就是从10个观测值中取最大的三个图解 ?

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    分享 | 一文详解2017年深度学习NLP重大进展与趋势

    作者通过本文概述了 2017 年深度学习技术在 NLP 领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。...它遵循由 Harris（1954）提出的分布式假设，根据该假设，具有相似含义的词通常出现在相似语境中。...令人兴奋的抽象摘要系统 自动摘要和机器翻译一样是 NLP 任务。自动摘要系统有两个主要的方法：抽取式——从源文本中抽取最重要的部分来创建摘要；生成式——通过生成文本来创建摘要。...为了使用对抗学习来建模问题，他们使判别器具备决定作用，从 WX 和 Y 中随机采样一些元素（见上图第二列），两种语言分属于 WX 和 Y。然后，他们训练 W 阻止判别器做出准确预测。...它使用 Python 实现，目标是提供用于共享、训练和测试对话模型的统一框架。

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    2017，最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些？

    近年来，Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此，我根据近来的使用体验，在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。...Pandas (提交数: 15089, 贡献者数：762) Pandas是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。Pandas是数据整理的完美工具。...您将收到一个单独的行到DataFrame的DF： 这里稍微列出了你可以用Pandas做的事情： 轻松删除并添加数据帧（DataFrame）中的列 将数据结构转换为数据帧（DataFrame）对象 处理丢失的数据...它是一个顶尖的软件（在NumPy，SciPy和Pandas的帮助下），它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。...NLTK旨在促进NLP及相关领域（语言学，认知科学人工智能等）的教学和研究，目前受到重点关注。

    1.1K60

    2017，最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些？

    Igor Bobriakov 近年来，Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此，我根据近来的使用体验，在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。...Pandas (提交数: 15089, 贡献者数：762) Pandas是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。Pandas是数据整理的完美工具。...您将收到一个单独的行到DataFrame的DF： 这里稍微列出了你可以用Pandas做的事情： 轻松删除并添加数据帧（DataFrame）中的列 将数据结构转换为数据帧（DataFrame）对象 处理丢失的数据...它是一个顶尖的软件（在NumPy，SciPy和Pandas的帮助下），它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。...NLTK旨在促进NLP及相关领域（语言学，认知科学人工智能等）的教学和研究，目前受到重点关注。

    1.1K40

    独家 | 探索性文本数据分析的新手教程（Amazon案例研究）

    在我从事这一领域的前期，总是急切地要深入研究机器学习算法，但这常常得到不确定性的结果。通过个人经历和导师的建议，我意识到在探索和理解数据上花时间是必要的。 ?...因此，在本文中，我们将通过一个实际的例子讨论如何使用Python对文本数据进行探索性数据分析。...另外，“评论-是否推荐”列包含二值化数据True-False； '“评论-认为此评论有用的人数”列包含浮点数，这些数据类型不能直接用来处理。...文档术语矩阵提供了一个词在语料库（文档集合）中的频率，在本例中指的是评论。它有助于分析语料库中不同文档中单词的出现情况。下图是文档术语矩阵的示例： ?...为此，我们可以使用Python中的textstat库。Textstat通常用于判断特定语料库的可读性、复杂性和等级。其中的每一个指标都使用不同的方法来确定文档的可读性级别。

    1.7K40

    Python替代Excel Vba系列（四）：课程表分析与动态可视化图表

    系列文章 "替代Excel Vba"系列（一）：用Python的pandas快速汇总 "Python替代Excel Vba"系列（二）：pandas分组统计与操作Excel "Python替代...---- 案例 这次的数据是基于上一节已整理的教师课程表。如下图： 表中的一行表示 某一天的某课时是哪位教师负责的哪门科目。 这里的名字按照原有数据做了脱敏(teach 列)。...---- ---- 主科目占比 要看主科目占比，那么首先根据科目划分主次科目。...如下： df['sj'].apply(lambda x: '语数英' if x in cond else '其他') ，根据科目列，划分为"语数英"或"其他" 把划分结果添加的新列 sj_class....unstack() ，把 apm 从行索引移到列索引。那么就会有 上午列 和 下午列。 注意此时，如果一位教师只有下午的课，那么此列他的值就为 nan。

    1.7K20

    做项目一定用得到的NLP资源【分类版】

    github 语音识别语料生成工具 从具有音频/字幕的在线视频创建自动语音识别(ASR)语料库 github LitBankNLP数据集 支持自然语言处理和计算人文学科任务的100部带标记英文小说语料...经过时间证明的、超好用的开源项目，用于创建复杂的、数据驱动的PDF文档和自定义矢量图形。它是免费的，开源的，用Python编写的。...pdftabextract 用于OCR识别后的表格信息解析，很强大 link tabula-py 直接将pdf中的表格信息转换为pandas的dataframe，有java和python两种版本代码...：(Python)方便易用的多语言词-词对集：62种语言/3,564个多语言对、语音识别语料生成工具：从具有音频/字幕的在线视频创建自动语音识别(ASR)语料库、构建医疗实体识别的模型（包含词典和语料标注...-基准(预训练)模型-语料库-baseline-工具包-排行榜、PySS3：面向可解释AI的SS3文本分类器机器可视化工具 、中文NLP数据集列表、COPE - 格律诗编辑程序、doccano：基于网页的开源协同多语言文本标注工具

    2.1K40

    Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

    来源丨Python极客专栏 用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候...9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...,where_j] 通过整数位置，同时选取行和列 7 df.at[1abel_i,1abel_j] 通过行和列标签，选取单一的标量 8 df.iat[i,j] 通过行和列的位置（整数），选取单一的标量...9 reindex 通过标签选取行或列 10 get_value 通过行和列标签选取单一值 11 set_value 通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc...() 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

    5.9K20

    NLP中的文本分析和特征工程

    语言检测，文本清理，长度测量，情绪分析，命名实体识别，n字频率，词向量，主题建模 前言 在本文中，我将使用NLP和Python解释如何分析文本数据并为机器学习模型提取特征。 ?...NLP(自然语言处理)是人工智能的一个领域，研究计算机和人类语言之间的交互，特别是如何编程计算机来处理和分析大量的自然语言数据。NLP经常被应用于文本数据的分类。...文本分类是根据文本数据的内容给文本数据分配类别的问题。文本分类最重要的部分是特征工程:从原始文本数据为机器学习模型创建特征的过程。...现在我们可以有一个关于标签类型分布的宏视图。让我们以ORG标签(公司和组织)为例: ? 为了更深入地进行分析，我们需要解压缩在前面代码中创建的列“tags”。...词频 到目前为止，我们已经了解了如何通过分析和处理整个文本来进行特征工程。现在我们来看看单个单词的重要性，通过计算n个字母的频率。n-gram是来自给定文本样本的n项连续序列。

    3.9K20

    【干货日报】用Python做数据分析更加如鱼得水！Pandas必会的方法汇总，建议收藏！

    9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...，选取单一的标量 9 df.iat[i,j] 通过行和列的位置（整数），选取单一的标量 10 reindex 通过标签选取行或列 11 get_value 通过行和列标签选取单一值 12 set_value...() 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格...8 read_json 读取JSON字符串中的数据 9 read_msgpack 二进制格式编码的pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式中存储的任意对象 11

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