--Pass each of the pmi value from the below query to an outer query.
select pmi
from support
where supportid = (select supportid
from support
where pmi = '123'
order by datereceived DESC
fetch first 1 row only)
我有一个mysql查询,当我使用where子句时,它工作得很好,但是当我不使用where子句时,它就消失了,永远不会给出输出,最后给出超时。实际上,我使用了Explain命令来检查查询的性能,在这两种情况下,Explain给出了相同数量的连接行。我已经附加了用解释命令得到的输出图像。下面是查询。我不知道这里出了什么问题。任何帮助都是非常感谢的。谢谢。
SELECT
MCI.CLIENT_ID AS CLIENT_ID, MCI.NAME AS CLIENT_NAME, MCI.PRIMARY_CONTACT AS CLIENT_PRIMARY_CONTACT,
我正在尝试构建一个逐点的互信息矩阵。我有一个60k x 60k的单词共现矩阵,我想把它转换成另一个稀疏矩阵,其中条目i,j对应于单词i和j的log( p(i,j) / p(i ) *p(j) )。我去掉正值得到PPMI矩阵。我正在寻找一种高效的方法来迭代第一个矩阵来生成第二个矩阵,而不需要占用太多的内存。
我尝试使用第一个矩阵的副本并对其进行迭代,并逐行构建新的CSR矩阵,在2个稀疏矩阵上使用vstack添加每个新行。由于内存错误,两个进程都会被终止。构建此矩阵,然后将其保存以供以后重用的最佳方法是什么?
from scipy.sparse import vstack
from scipy i
我正在尝试计算数据集中unigram的互信息。在尝试这样做的时候,我试图提高在numpy ndarray中循环的速度。我有以下代码,其中我使用了一个已经创建的矩阵'C‘,它具有6018行和27721列,以便计算PMI矩阵。有什么想法可以提高for循环的速度(目前它几乎需要4小时才能运行)?我在其他一些关于使用Cython的文章中读到过,但是有没有其他选择呢?提前说一句,谢谢你的帮助。
# MAKE MUTUAL INFO MATRIX, PMI
print "Creating mutual information matrix"
N = C.sum()
invN = 1
我正在尝试在F#中创建一个额外的构造函数来做一些额外的工作(即读取一个基本的csv文件),如下所示:
type Sheet () =
let rows = new ResizeArray<ResizeArray<String>>()
let mutable width = 0
new(fileName) as this =
Sheet()
then
let lines = System.IO.File.ReadLines fileName
for line in lines do
let cell
我试图用维基百科作为数据源来计算点态互信息(PMI)。给定两个词,PMI定义了两个词之间的关系。公式如下。
pmi(word1,word2) = log [probability(number of times both words appears in a document together)/probability(word1)*probability(word2)].
因此,要计算PMI,我需要word1和word2的联合概率和个体概率。我看了一下维基百科矿工两个词之间的关系评分。他们正在实现Milne和Witten算法。然而,对于定义主题相似性,PMI是一个更好的分数。
有没有人知道如
我想把这样的2-3个单词短语(i.e.features)保存在我的dfm中,它的PMI值大于短语*中单词数的3倍。
PMI定义为:pmi(短语)=log(p(短语)/Product(p(Word)
与p(短语):短语的概率基于其相对频率乘积(p( word ):短语中每个词的概率的乘积。
到目前为止,我使用了以下代码,但是PMI值似乎不正确,但我无法找到问题所在:
#creating dummy data
id <- c(1:5)
text <- c("positiveemoticon my name is positiveemoticon positiveemoticon
假设我有以下案文:
text = "this is a foo bar bar black sheep foo bar bar black sheep foo bar bar black sheep shep bar bar black sentence"
我可以使用NLTK计算二进制图的PMI,如下所示:
bigram_measures = nltk.collocations.BigramAssocMeasures()
finder = BigramCollocationFinder.from_words(word_tokenize(text))
for i in find
我正在尝试一些计算PMI的例子,试图计算我拥有的一些tweet消息(集合为~50k),如果发现实现的瓶颈在defaultdict(lambda : defaultdict(int))中,我不知道为什么:
下面是我描述它的例子,它占用了很多内存和时间。
for term, n in p_t.items():
positive_assoc = sum(pmi[term][tx] for tx in positive_vocab)
negative_assoc = sum(pmi[term][tx] for tx in negative_vocab)
semantic_ori
我想计算两个列表元素的逐点互信息得分。假设我们有
ListA = "Hi there, This is only a test message. Please enjoy the weather in the park."
ListB = "work, bank, tree, weather, sun"
那么我如何计算所有配对(work,Hi),(work,there),(work,This)的PMI分数呢?(太阳,公园)。
对于我来说,计算一个列表的二元模型的PMI是可行的:
def pmi(word1, word2, unigram_freq, bigram
在将应用程序及其数据库从经典的PostgreSQL数据库迁移到Aurora数据库(两者都使用9.6版本)之后,我们发现,在Aurora上运行的特定查询比在PostgreSQL上运行慢得多--大约慢了10倍。
这两个数据库具有相同的配置,无论是用于硬件还是pg_conf。
查询本身相当简单。它是从我们用Java编写的后端生成的,并使用jOOQ编写查询:
with "all_acp_ids"("acp_id") as (
select acp_id from temp_table_de3398bacb6c4e8ca8b37be227eac089
)
sel
我正在编写一个查询,该查询获取一个字段的计数并将其分组在一起,但我希望它即使计数为0也返回所有值。
这就是我所拥有的:
SELECT COUNT(*)
,PMI
FROM Items AS AA
JOIN Headers AS BB
ON AA.DocID = BB.ID
WHERE (DocDate = CAST(CONVERT(varchar(8), GETDATE() - 1, 1) AS datetime))
AND PMI != ''
GROUP BY PMI
这是我想要看到的:
COUNT PMI
1 9003
我有一个C程序,它为结构分配内存,然后释放它。但是,当我试图释放结构中的char数组时,会出现无效的大小/指针错误。我确信结构运行良好,因为我打印出了结构中的上下文。
typedef struct
{
double x;
double y;
double z;
int index;
char * atom_name;
} atom;
int main(void)
{
int i;
atom * PMI = allocateatom(1000);
/* some operation that reads in information and stor
我有两个这样的查询: select count(id) filter (where data like '%"pmn":"CHILD_SEAT"%') as "Summ",
count(id) filter (where data like '%"pmn":"CHILD_SEAT"%' and completed is true) as "Summ completed"
from archived_order where created_user_l
假设有以下基础:
basis = "Each word of the text is converted as follows: move any consonant (or consonant cluster) that appears at the start of the word to the end, then append ay."
以及以下几个字:
words = "word, text, bank, tree"
如何计算“word”中每个单词与"basis“中每个单词的PMI值,其中我可以使用大小为5的上下文窗口(即目标单词之前和之后的两
我有一个查询,在我们的服务器上需要17-20秒,我想看看我可以做些什么来优化它。MySQL 5.6,将在未来几个月内升级到5.7。
查询:
SELECT pm.mid AS mid
FROM
pm_message pm
INNER JOIN pm_index pmi ON pmi.mid = pm.mid
GROUP BY pm.mid
HAVING (MIN(pmi.deleted) > 0 AND MAX(pmi.deleted) < '1535490002')
LIMIT 1000 OFFSET 0;
pm_message和pm_index中的mid列都
我对UNION ALL有如下的查询--看起来是这样的,但是使用相同的查询,但是使用其他条件
select count(id) filter (where data like '%"pmn":"CHILD_SEAT"%') as "Summary",
count(id) filter (where data like '%"pmn":"CHILD_SEAT"%' and completed is true) as "Summary Completed",