首先是顶流Python高举卷王之王的大旗向传统王者VBA抢班夺权,pandas, xlwings、OpenPyXL和Matplotlib等第三方包已经具备VBA和Power Query的几乎所有功能。
选自Medium 作者:Kevin Yang 机器之心编译 参与:路雪 最近,我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减法。例如,我们可以把「king」的词嵌入向量减去「man」的词嵌入向量,随后加入「woman」的词嵌入得到一个结果向量。随后,如果我们有这些词嵌入对应的语料库,那么我们可以通过搜索找到最相似的嵌入并检索相应的词。如果我们做了这样的查询,我们会得到: 我们有很多方法来搜索语料库中词嵌入对作为最近邻查询方式。绝对可以确保找到最优向量的方式是遍历你的语料库,比较每个对与查询需求的相似程度——这当
相信很多人在第一眼看到下面这些图时,都会被其牛逼的视觉效果所吸引,这篇文章就教大家怎么用Python画出这种图。
· 理解递归神经网络及其不同实现,例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU),它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据;
图7-1-1所示的函数基本格式中,圆括号里面的参数是可选项。如果为空,即没有参数,如前面使用过的函数 laoqi() 那样。如果不为空,如7.1.2节中定义的 fibo_loop() 函数那样,在调用它的时候就要“向函数传对象”——注意带有引号的说法。在 Python 中,“向函数传对象”或者“向函数传值”、“向函数传参数”,这些说法的含义都是一样的,也都是简化了的俗语——不严格,但形象直接。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 📷 stop_words:设置停用词表,这样的词我们就不会统计出来(多半是虚拟词,冠词等等),需要列表结构,所以代码中定义了一个函数来处理停用词表…前言前文给
(由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要,请点击文末的“阅读原文”按钮,访问可以正常显示外链的版本。)
用VOSviewer尝试CNKI中文文献关键词共现(keyword co-occurence)分析时,你可能会踩到一个大坑。本文帮助你绕开这个坑,或是从坑里爬出来。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌,Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。
大家在做网站或 App 开发、写文章、做 PPT,是不是有时候会遇到一些要配图的时候。
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时,新闻记录下了这场疫情发展的时间轴(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
本文一步步为你演示,如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”,不妨尝试一下。 📷 需求 好友最近对自然语言处理感兴趣,因为他打算利用自动化方法从长文本里提取关键词,来确定主题。 他向我询问方法,我推荐他阅读我的那篇《如何用Python从海量文本提取主题?》。 看过之后,他表示很有收获,但是应用场景和他自己的需求有些区别。 《如何用Python从海量文本提取主题?》一文面对的是大量的文档,利用主题发现功能对文章聚类。而他不需要处理很多的文档,也没有聚类的需求,但是需要处理的每篇文
專 欄 ❈Jerry,Python中文社区专栏作者。 blog:https://my.oschina.net/jhao104/blog github:https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
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,
不排除很多小伙伴,从小认识电脑,就开始装office全家桶。有什么重要的小笔记,小心心地写在小本本上,用了电脑,写一个word存档。
我们发现网页内容是通过post请求得到的,返回数据是json格式,那我们直接拿到json数据即可。
大数据时代到来,网络数据正成为潜在宝藏,大量商业信息、社会信息以文本等存储在网页中,这些具有相当大价值的信息不同于传统的结构化数据,属于非结构化数据,需要我们使用一定的技术和方法将其转化为计算机能够理解的特征信息,然后我们才能对其进行分析。这里我们采用python爬虫提取腾讯网站科技新闻的标题,通过文本分析,来进行分析。
豆瓣评分高达8.6的国产剧《长安十二时辰》,终于在今晚迎来大结局——幕后BOSS究竟是谁?张小敬和李必命运如何,都一一揭开谜底。该剧改编自以“脑洞大”著称的作家马伯庸同名小说,悬疑反转的快节奏剧情,美轮美奂的长安城场景,唐朝韵味的妆法服装,刻画细致的人物角色,情节、灯光、道具、演技均比肩电影制作。
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告,包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时,新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
这是一幅别人文章里的图,大致的意思就是左边和右边之间的联系,最大的作用就是看着舒服,至于看的清不清楚我是真不知道。
作者:王树义 量子位 已获授权编辑发布 你在工作、学习中是否曾因信息过载叫苦不迭?有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略。 本文使用Python对超过1
电信诈骗猖獗盛行,成为国家的重点打击对象,但是我们身边亲朋好友被骗的悲剧还在屡屡发生。小作者思考也许我们可以从新闻中提取电信诈骗的特征信息,为家里的长辈亲人提个醒,做到防患于为然。 小作者以某新闻网站
NLP主要是对文本的处理。在更深的应用中,我们可以根据我们的需要,去处理我们想要处理的文本(比如上次提到的“购物网站中的买家评论”)。而在开始的时候,我们一般使用NLTK中提供的语料进行练习;NLTK不仅提供文本处理的工具,而且提供了一些文本材料。
本文一步步为你演示,如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”,不妨尝试一下。
谷歌开源 Python Fire NASA 发布 2017-2018 软件目录,供开发者免费使用 一张图看懂大数据中 R 语言的应用 一张图看懂大数据中 Python 的应用 每日推荐阅读 谷歌搜索技
导读:本次分享的内容为图深度学习在自然语言处理领域的方法与应用,主要内容和素材都来自于我们Graph4NLP团队的一篇调研文章:Graph Neural Networks for Natural Language Processing:A Survery,以及我们团队所开发的Graph4NLP的python开源库和教程。主要包括以下几大方面内容:
github的使用应该是每个程序员的必备技能,但是很多小伙伴不知道如何搜索自己想要的那个轮子,今天这篇文章就告诉你如何搜索到自己想要的项目。
我是一个程序员,也是一个IT行业从业者,在行业内有一条简单的规则,那就是记录,相信一个优秀的程序员会有随手记录的习惯,这样能时刻保持知识的保留,而且百分之八十的程序员都会使用Markdown语法进行记录,在笔记中插入图片有利于后期维护笔记和回复笔记,图文并茂可以更快的让我们get到当时的点,可问题却随之而来:
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;
函数是编程中应用非常多的一类对象(请注意这里的宾语“对象”,在本章7.3节会专门探讨)。此前我们已经多次使用过 Python 的内置函数,现在要自己亲自动手编写更有个性的函数。这是一件很有意思的事情,也伴随着一定的挑战。相信已经自学至此的读者能够攻克本章所遇到的难关。
选自Medium 作者:Kevin Yang 机器之心编译 参与:路雪 最近,我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减法。例如,我们可以把「king」的词嵌入向量减去「man」的词嵌入向量,随后加入「woman」的词嵌入得到一个结果向量。随后,如果我们有这些词嵌入对应的语料库,那么我们可以通过搜索找到最相似的嵌入并检索相应的词。如果我们做了这样的查询,我们会得到: King + (Woman - Man) = Queen 我们有很多方法来搜索语料库中词嵌入对作为最近邻查询方式。绝对可以确保找到最优向量的方
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
你在工作、学习中是否曾因信息过载叫苦不迭?有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略。本文数据侠就使用Python对超过1000条文本做主题抽取,一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力。一起来围观吧~
中文分词字标注通常有2-tag,4-tag和6-tag这几种方法,其中4-tag方法最为常用。标注集是依据汉字(其中也有少量的非汉字字符)在汉语词中的位置设计的。
我们都使用过主流的搜索引擎,谷歌、 bing,当然还有搜狗、百度之类。当你搜索某一关键词时,它会贴心在下拉框补全一些热门关键词,像下图这样:
利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来,自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。
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。
对于动漫爱好者来说,海贼王、火影、死神三大动漫神作你肯定肯定不陌生了。小编身边很多的同事仍然深爱着这些经典神作,可见“中毒”至深。利用Python大法带大家分析一下这些神作,看看这些神作到底在讲些神马。
准备写一个系统的nlp入门博客,就从 nltk 开始把。 NLTK:Natural Language Toolkit,自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。
基于词的翻译模型起源于上世纪IBM关于统计机器翻译的原创性工作,教材主要介绍的是IBM Model 1模型。该模型能够从大量句对齐的语料中自动实现词对齐。
python中有一个轻量级的定时任务调度的库:schedule。他可以完成每分钟,每小时,每天,周几,特定日期的定时任务。因此十分方便我们执行一些轻量级的定时任务。
TF-IDF(Term Frequencey-Inverse Document Frequency)指词频-逆文档频率,它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF,我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。
最近笔者在做文本挖掘项目时候,写了一些小算法,不过写的比较重,没有进行效率优化,针对大数据集不是特别好用,不过在小数据集、不在意性能的情况下还是可以用用的。
使用os、json内置模块,分别用于下载图片后文件系统建立,API的参数以json串封装。
公众号Python爬虫系列文章基础写完了,所以就有了一些实战题目,有兴趣的可以来去围观一下.,为什么要进行Python项目实战 项目实战第二季
在《如何高效实践卡片式写作?》和《如何用卡片法写论文?》两篇文章中,我为你详细介绍了卢曼的卡片盒式(slipbox)笔记和写作方法。尤其是谈及了它在学术写作中的用法。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 一、关键词提取概述 关键词是能够表达文档中心内容的词语,常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支,是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。 从算法的角度来看,关键词提取算法主要有两类:无监督关键词提取方法和有监督关键词提取方法。 1、无监督关键词提取方法 不需要人工标注的语料,利用某些方法发现文本中比较重要的词作为关键词,进
VOSviewer一直都是学术界文献可视化的神器,不过貌似很少看有人来DIY,随意画东西。 那笔者花了点时间测试了一下,发现【VOSviewer Online + networkX/python】可以极快的画出好看的网络关系图。
什么是词云?词云就是将从一大段文本中按出现频率提取的关键词组织成云朵或其他的形状,并在视觉上突出出现频率较高的关键字。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云