📷 大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Karlijn Willems 编译团队 | 饶蓁蓁，Mirra，apple黄卓君 文本挖掘应用领域无比广泛，可以与电影台本、歌词、聊天记录等产生奇妙的化学反应,电影对白、歌词和聊天记录等文本中往往藏着各种有趣的故事。想要开始文本挖掘，但是使用的教程过于复杂 ？找不到一个合适的数据集？大数据文摘的这篇文章将会引导你学习8个技巧和诀窍，希望能够激励你开始文本挖掘的进程并且保持兴趣。 1、对文章产生好奇 在数据科学中，几乎做所有事情的
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/51055518
作者：冯大福 舆情监测一直是众多品牌关注的地方，尤其品牌想知道在品牌推广，品牌策略，品牌广告中出现的问题，从而能进行策略上的改进，但是现在很多人都是读帖子，笔者在4年前做舆情分析时候就是读帖子，至今没有太多改善，关注舆情监测中的主题挖掘部分，主题挖掘可以使数据分析师，减轻工作量，去掉读帖子等一系列等的复杂工作，大致了解主题规律。 本文是笔者早前发在某网站上的，由于笔者最近太忙，将本文修改下呈现给大家： 本文分析逻辑： 数据处理 1.数据源： 从各大网站论坛，微博等爬虫关于某避孕药的内容 关键字段名称
开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。为了能够有效和高效地识别用户所需的软件，已根据软件的功能和属性向软件判断了标记。因此，标签分配成为开源软件存储库软件维护成功的关键。手动分配需要专家判断软件的功能和性能，并从软件的大型标签池中选择适当的预定义标签，这显然很耗时。因此，此任务上的软件挖掘的目的是利用数据挖掘的进步，为新上传的软件项目启用自动标记分配（重新推荐）。
在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此，在本文中，我们将采用动手实践的方法，探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的，现在都还在用的策略，用来对非结构化的文本数据提取特征。
我相信你一定听说过Duolingo:一款流行的语言学习应用。它以其创新的外语教学风格而广受欢迎，其概念很简单：一天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
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/51319312
本文采用复旦中文文本分类语料库，下载链接：https://download.csdn.net/download/laobai1015/10431543
我肯定你听说过 Duolingo ：一款流行的语言学习应用，可以通过游戏来练习一门新语言。它因其新颖的外语教学方式而广受欢迎。其概念很简单：每天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
也许你听说过Duolingo（多邻国）：一种流行的语言学习应用程序，它可以通过游戏来练习一种新的语言。由于其创新的外语教学风格，它非常受欢迎。它的思想很简单：每天五到十分钟的交互式培训足以学习一门语言。
显然"西安在去哪"是一句极其别扭不通的句子，所以我们会很自然的选择输出"现在去哪"，但是输入法没有我们那么智能能够一下子就判断出要输出哪一句话，输入法会计算出两个句子的概率值，然后通过比较选择概率值大的句子作为最终的输出结果，计算句子概率值的工具就是语言模型。
作为一名数据科学家，文本数据提出了一个独特的挑战：虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归，但词汇和语言本身对统计模型毫无意义。
论文：Graph Convolutional Networks for Text Classification. Liang Yao, Chengsheng Mao, Yuan Luo∗.
从大量文本中自动提取人们谈论的主题（主题识别）是自然语言处理的基本应用之一。大型文本示例包括社交媒体订阅、消费者对酒店、电影和其他业务的评价、用户评论、新闻和客户发来的邮件。
语言模型（LM）是很多自然语言处理（NLP）任务的基础。早期的 NLP 系统主要是基于手动编写的规则构建的，既费时又费力，而且并不能涵盖多种语言学现象。直到 20 世纪 80 年代，人们提出了统计语言模型，从而为由 N 个单词构成的序列 s 分配概率，即：
选自Medium 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 尽管词嵌入（Word2Vec）技术目前主要用在自然语言处理的应用中，例如机器翻译；但本文指出，该技术还可以用于分类特征处理，把文本数据转换成便于机器学习算法直接使用的实值向量，从而提供了一种看待词嵌入（Word2Vec）应用的新视角。 当使用机器学习方法来解决问题的时候，拥有合适的数据是非常关键的。不幸的是，通常情况下的原始数据是「不干净」的，并且是非结构化的。自然语言处理（NLP）的从业者深谙此道，因为他们所用的数据都是文本的。由于
项目中要对短文本进行相似度估计，word2vec是一个很火的工具。本文就word2vec的训练以及加载进行了总结。
《复仇者联盟4:终极游戏》已经上映不短的时间，我，和世界上大多数人一样，在第一时间冲到电影院去看，体验《复仇4》是如何拯救世界并且结束第一个十年的故事的。为了平息我的紧张情绪，缓解等待，我想重温上一部电影《复联3：无限战争》，当然，由于我是一个搞技术的，我的回顾旅行将用到的是自然语言处理，简称NLP。
文本数据通常是由表示单词、句子，或者段落的文本流组成。由于文本数据非结构化（并不是整齐的格式化的数据表格）的特征和充满噪声的本质，很难直接将机器学习方法应用在原始文本数据中。在本文中，我们将通过实践的方法，探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略，提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。 研究动机 想要构建性能优良的机器学习模型，特征工程必不可少。有时候，可能只需要一个优秀的特征，你就能赢得 Kaggle 挑战赛的胜利！对于非结构化的文本数据来说，特征工程更加重要，因为我们需要将文
将结合前述知识进行综合实战，以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联，使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。
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/51302425
语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。
技术点：ctr预估，learning to rank，排序模型指标评测，逻辑回归，gbdt
下图展示了完整的 tokenization 流程，接下来会对每个步骤做进一步的介绍。
语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。因而，让聊天机器人完美回复问题，是语义匹配的关键目标。作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队，百度在NLP领域积极创新、锐意进取，在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上，提出了效果最优的深度注意力匹配神经网络DAM，并开源了基于PaddlePaddle的模型实现。本文对该模型的相关原理和应用加以介绍。
本博客主要记录使用自己的语料库与Python gensim库训练word2vec fastext等模型获得相关词向量，以及训练好的词向量模型基本用法。
文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此，非结构化文本数据变得非常普遍，分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
今天介绍中国科学技术大学和微软亚洲研究院朱西洲老师团队在ICLR2020的论文，该研究提出了一种新的图形神经网络的几何聚合方式，其核心思想是：在bert的基础上为视觉-语言相关任务做预训练。
论文题目：Text Level Graph Neural Network for Text Classification 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.02356.pdf 论文代码：https://github.com/yenhao/text-level-gnn 发表时间：2019
由于时间较紧，且人手不够，不能采用分类方法，主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法，聚类最简单的方法无外乎：K-means与层次聚类。 尝试过使用K-means方法，但结果并不好，所以最终采用的是层次聚类，也幸亏结果还不错……⊙﹏⊙ ---- 分词（Rwordseg包）： 分词采用的是Rwordseg包，具体安装和一些细节请参考作者首页 http://jliblog.com/app/rwordseg。请仔细阅读该页提供的使用说明pdf文档，真是有很大帮助。 安装： P.S. 由于我是6
中文维基百科下载地址：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/
作者：shenshen-hungry 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 对于国内自然语言处理的研究者而言，中文词向量语料库是需求很大的资源。近日，北京师范大学等机构的研究者开源了「中文词向量语料库」，试图为大家解决这一问题，该库包含经过数十种用各领域语料（百度百科、维基百科、人民日报 1947-2017、知乎、微博、文学、金融、古汉语等）训练的词向量，涵盖各领域，且包含多种训练设置。目前，该研究的论文《Analogical Reasoning on Chinese Morphological and Se
项目链接：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
先对新闻文本进行分词，使用的是结巴分词工具，将分词后的文本保存在seg201708.txt，以备后期使用。
NLTK，全称Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，是NLP研究领域常用的一个Python库，由宾夕法尼亚大学的Steven Bird和Edward Loper在Python的基础上开发的一个模块，至今已有超过十万行的代码。这是一个开源项目，包含数据集、Python模块、教程等；
在下面的python代码中，我们从Twitter情感分析数据集的原始文本数据中去除噪音。之后，我们将进行删除停顿词、干化和词法处理。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
在本节中，您将在自然语言处理（NLP）的背景下了解 PyTorch 1.x 的基本概念。 您还将学习如何在计算机上安装 PyTorch 1.x，以及如何使用 CUDA 加快处理速度。
自然语言处理( NLP )是信息时代最重要的技术之一，也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在，因为人们几乎用语言交流一切：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等。
儿童可以通过观察自己的环境并与他人互动来学习多种语言，而无需任何明确的监督或指导。他们在观察相同情况时不会同时听到一个句子及其翻译；
在本文中，作者提出了M3P，一个多任务、多语言、多模态预训练模型 ，通过多任务预训练目标将多语言预训练和多模态预训练结合到一个统一的框架中。M3P的目标是学习通用的表示，可以将以不同方式出现的对象或以不同语言表达的文本映射到一个公共语义空间。
现在，让我们先从介绍自然语言处理(NLP)开始吧。众所周知，语言是人们日常生 活的核心部分，任何与语言问题相关的工作都会显得非常有意思。希望这本书能带你领略 到 NLP 的风采，并引起学习 NLP 的兴趣。首先，我们需要来了解一下该领域中的一些令 人惊叹的概念，并在工作中实际尝试一些具有挑战性的 NLP 应用。
作者：Matt 自然语言处理实习生 http://blog.csdn.net/sinat__26917383/article/details/51302425 笔者寄语：本文大多内容来自未出版的《数据挖掘之道：基于R的实战之旅》的情感分析章节。本书中总结情感分析算法主要分为两种：词典型+监督算法型。 监督算法型主要分别以下几个步骤： 构建训练+测试集+特征提取（TFIDF指标）+算法模型+K层交叉验证。 基于监督算法的情感分析存在着以下几个问题： （1）准确率而言，基于算法的方法还有待提高，而目前的算
paper: Contextualized Weak Supervision for Text Classification
中将介绍一个流行的机器学习项目——文本生成器，你将了解如何构建文本生成器，并了解如何实现马尔可夫链以实现更快的预测模型。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
