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面试个把月,仿佛被否定了毕业以来的各种观念

面试个把月,仿佛被否定了毕业以来的各种观念 前言 这不是一篇面经,面经的知识点已梳理到 gitbook.dasu.fun 这只是一篇面试之后的感想 因为在这差不多一个月的时间里,面试了几十场、十来家公司...,收到的反馈直接让我有点怀疑自己,简单点说,也就是面到自闭了 说得难听点,仿佛自己毕业以来所做的选择,所持有的观念都被否定了一样,让我一度很怀疑,毕业三年,自己都做了啥 所以,经过这次面试,想把一些我踩过的坑...苏晓强搜索查看 以上就是我的基本情况,也许看完我的介绍,你会觉得,这小伙子挺不错的啊 实话说,我也是这么自我觉得的,所以面试前并没有特别慌张、或迷茫的情绪 但经过这个把月的面试,感悟很多,打击也很多,被否定了也很多...阿里的面试官很亲切,也很有礼貌,他不会因为你不懂而直接否定你,而是会一步步引导你,给你思路,让你去思考。

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产品洞察力的4种修炼方法:逻辑、视野、同理心和自我否定

洞察力的培养,可以从逻辑、视野、同理心、和自我否定的能力四个方面去修炼。”...4.自我否定的能力——自我否定就是对快速变化的行业有充分的认知 自我否定的能力 自我否定,就是假设自己无知,自我否定的过程也是认知升级的过程。不做痛苦的自我否定,认知上不了新台阶。...你要做成一件事,不管是大事还是小事,如果不保持这种“自我否定”的认知状态,就会一事无成。...如果不能保持“自我否定”的认知状态,就很难对快速变化的行业有充分的认知。 自我否定是建立在洞察的前提下,你能看清时代的趋势,对未来事物发展的必然性有一个自己的信仰,你才敢于自我否定。...结语 产品的洞察力在于:理解产品所承载的商业逻辑、构建通盘无妙手的大局观、建立产品同理心,对不断变化的行业认知敢于进行自我否定

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基于词典的中文情感倾向分析算法设计

表示情感的最小单元) Seg( each Group ) ##调用在线分词工具或者本地分词函数,对意群进行分词 开源中文分词工具有很多,如在线的SCWS(PHP),张华平博士团队开发的NLPIR(C、Python...、Java),哈工大的LTP(C++、Python),还有R语言的分词包RWordseg(NLPIR的R接口)。...由于汉语中存在多重否定现象,即当否定词出现奇数次时,表示否定意思;当否定词出现偶数次时,表示肯定意思。...因此,如果否定词在程度词之前,起到的是减弱的作用;如果否定词在程度词之后,则起到的是逆向情感的作用。...笔者按照这个思路,用python写了一百多行的代码实现了上述的算法,测试了一番,效果还可以,但词典的精度还需改进。

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基于python的情感分析案例_约翰肯尼格的悲伤词典

在此,笔者主要想跟大家分享基于python平台利用情感词典做情感分析的方法。...主要分以下几个步骤: (1)过滤掉停用词表中的否定词和程度副词 有时候,停用词表中的词包括了否定词和程度副词,因此在做情感分析时首要先过滤掉停用词表中的否定词和程度副词,防止这些有意义的词被过滤掉。..."""在停用词表中过滤否定词和程度副词""" #生成stopword表,需要去除一些否定词和程度词汇 stopwords = set() fr = open('stopwords.txt','r',encoding...='utf-8') for word in fr: stopwords.add(word.strip())#Python strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符(默认为空格或换行符)或字符序列...# #读取否定词文件 not_word_file = open('否定词.txt','r+',encoding='utf-8') not_word_list = not_word_file.readlines

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中文情感词库_情感识别

本文主要基于BosonNLP情感词典,同时使用程度副词词典和否定词词典(借助《知网》情感分析用词语集等文本构建)和哈工大停用词表,共同通过情感打分的方式进行(这里以前文《利用Python系统性爬取微博评论...---- 提示:代码实现部分参考了文章Python做文本情感分析之情感极性分析的内容,并在其基础上进行了优化,以适配个人需求。...一条评论的初始分数为0;按位置遍历内部词语,若一个词被判定为“情感词”,则按照情感位置词典读取分数;若两个“情感词”之间有词语被判定为“否定词”或“程度词”,则按照否定位置词典或程度位置词典读取分数(“...否定词”实则皆为-1),将之与后一个“情感词”分数相乘;最后将一条评论的所有情感词分数相加,得其总分数。...二、代码实现 使用python实现模型,代码如下: from collections import defaultdict import os import re import jieba import

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学一样东西,不是因为它有多强大,而是因为它更适合自己

——作为非计算机专业学生,但是有少量数据处理任务,对计算机也有兴趣,本打算学VBA,但是有计算机专业的告知用处不大,不如直接学习更强大的Python等脚本,由此两个疑问:1....Python等是否能方便高效地去处理、分析Excel的统计数据呢?谢答。”...其实,任何一项技能,都有其存在的理由,不要因为某个人的否定否定,尤其是在还有很多人的肯定的情况下。...通常是懂A的人可能不懂B和C,懂B的人告诉你不要学A和C,而懂C的人觉得A和B没有用…… 计算机专业的人告诉你python更加强大,往往是因为他自己不需要大规模应用Excel(说实话,我在软件行业和项目上碰到太多的开发大牛都不精通...的确,如果单纯从一门编程语言的角度来说,Python是比VBA强大不止一丢丢,但是,当你日常处理数据大部分都是在Excel上时,Python是强龙,VBA却是地头蛇!

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中文情感词汇本体库_数据语言

本文中使用情感词典进行情感分析的思路为: 对文档分词,找出文档中的情感词、否定词以及程度副词 然后判断每个情感词之前是否有否定词及程度副词,将它之前的否定词和程度副词划分为一个组 如果有否定词将情感词的情感权值乘以...要注意一下需要将否定词或者是程度副词的词典过滤掉,不然否定词在去除停用词的时候都过滤掉了,就缺少了一些程度副词或者否定词。使用以下方法进行过滤: (代码复制过来缩进怎么成这样,强迫症看着难受。。。)...: stopwords.add(word.strip())#Python strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符(默认为空格或换行符)或字符序列。...,如果没有否定词,就对当前情感词乘以1,如果有否定词或者有多个否定词,可以乘以(-1)^否定词的个数;如果有程度副词,就在当前情感词前面乘以程度副词的程度等级。...stopwords = set() fr = open('停用词.txt','r',encoding='utf-8') for word in fr: stopwords.add(word.strip())#Python

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如何写出清晰又优雅的Python代码?我们给你这26条建议

导读:Python Enhancement Proposal #8叫作PEP 8,它是一份针对Python代码格式而编订的风格指南。...PEP 8非常详细地描述了如何编写清晰的Python代码,而且会随着Python语言的发展持续更新。...采用行内否定,即把否定词直接写在要否定的内容前面,而不要放在整个表达式的前面,例如应该写if a is not b,而不是if not a is b。...本文摘编自《Effective Python:编写高质量Python代码的90个有效方法》(原书第2版),经出版方授权发布。 ?...延伸阅读《Effective Python》(原书第2版) 点击上图了解及购买 转载请联系微信:DoctorData 推荐语:Python编程进阶必读,基于Python3.8,新增31条建议!

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基于情感词典的情感分析流程图_情感的解释

思路以及代码都来源于下面两篇文章: 一个不知死活的胖子:Python做文本情感分析之情感极性分析 Ran Fengzheng 的博客:基于情感词典的文本情感极性分析相关代码 基于情感词典的情感分析应该是最简单的情感分析方法了...,大致说一下使用情感词典进行情感分析的思路: 对文档分词,找出文档中的情感词、否定词以及程度副词,然后判断每个情感词之前是否有否定词及程度副词,将它之前的否定词和程度副词划分为一个组,如果有否定词将情感词的情感权值乘以...文本情感分类(一):传统模型中提供了一个情感极性词典的下载包,包中带了一个否定词的txt。...43894 snownlp源码:https://github.com/isnowfy/snownlp (停用词在snownlp/normal文件夹下 stopwords.txt) 5.分词工具 由于使用python...not_word,由于没有出现否定词,所以否定词为空: {} def classify_words(word_dict): """词语分类,找出情感词、否定词、程度副词""" # 读取情感字典文件

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