从我开始学习python的时候，我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候，我就很惊讶：原来还能这么做！，当时我会努力的自己尝试一下这段代码，直到我懂了它的整体思路以后，我就把这段代码加到我的集合里。 如果你已经是个python大牛，那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了，毕竟握着我这样的小白接触代码还是少。 1.1 拆箱 1.2 拆箱变量交换 1.3 扩展拆箱（只兼容python3） 1.4
“词袋模型”一词源自“Bag of words”，简称 BOW ，是构建文档-词项矩阵的基本思想。对于给定的文本，可以是一个段落，也可以是一个文档，该模型都忽略文本的词汇顺序和语法、句法，假设文本是由无序、独立的词汇构成的集合，这个集合可以被直观的想象成一个词袋，袋子里面就是构成文本的各种词汇。例如，文本内容为“经济发展新常态研究”的文档，用词袋模型可以表示为[经济，发展，新常态，研究]四个独立的词汇。词袋模型对于词汇的独立性假设，简化了文本数据结构化处理过程中的计算，被广泛采用，但是另一方面，这种假设忽略
从我开始学习python的时候，我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候，我就很惊讶：原来还能这么做！，当时我会努力的自己尝试一下这段代码，直到我懂了它的整体思路以后，我就把这段代码加到我的集合里。 如果你已经是个python大牛，那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了。 1.1 拆箱 1.2 拆箱变量交换 1.3 扩展拆箱（只兼容python3） 1.4 负数索引 1.5 切割列表 1.
上次课给大家介绍了文本关键词提取的常用方法，本节课老shi将给大家讲解自然语言处理的另一个重要应用——文本情感分析。众所周知，很多场景下，我们都需要用到情感分析技术。比如，做金融产品量化交易，需要根据舆论数据来分析政策和舆论对股市或者基金期货的态度；电商交易需要根据买家的评论数据来分析商品的预售率等等。那么到底什么是文本情感分析，我们又该如何做文本情感分析呢？
Python 编程语言是一种高级的通用编程语言，广泛用于各种目的。该软件由网页设计、数据分析和人工智能组成。人们之所以意识到这一点，是因为它的简单性、易读性和可用性的便利性。Python 提供了各种预定义的数据结构，包括列表、元组、映射、集合、堆和阵容。这些组件在每种编程语言中都至关重要。在这篇文章中，我们将专注于用于保存关键信息对的词典。
本文介绍了朴素贝叶斯模型，朴素贝叶斯（几乎所有的概率模型）的核心假设：特征之间的条件概率相互独立。以垃圾邮件分类问题为例，分析了朴素贝叶斯模型的两种应用场景：1）先验分布和条件概率分布都为一元伯努利分布，2）先验分布为一元伯努利分布，条件概率分布为多元伯努利分布。分别对应词袋子表示中两种常用的方法: one-hot表示，编号表示（词频表示）。
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 周三：【词向量】Hsigmoid加速词向量训练 周四：【词向量】 噪声对比估计加速词向量训练 周五：【RNN】使用RNN语言模型生成文本 使用RNN语言模型生成文本 语言模型(Language Model)是一个概率分布模型，简单来说，就是用来计算一个句子的概率的模型。利用它可以确定哪个词序
上一篇文章提到了词向量的相关知识，可如何用计算机对一篇文章或者一些句子进行分词，从而让计算机更好理解句子呢？
为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。
pyhanlp是python版封装的的HanLP，项目地址：https://github.com/hankcs/pyhanlp
基础教程介绍了基本概念，特别是对象和类。 进阶教程对基础教程的进一步拓展，说明Python的细节。希望在进阶教程之后，你对Python有一个更全面的认识。 之前我们说了，列表是Python里的一个类。一个特定的表，比如说nl = [1,3,8]，就是这个类的一个对象。我们可以调用这个对象的一些方法，比如 nl.append(15)。 我们要介绍一个新的类，词典 (dictionary)。与列表相似，词典也可以储存多个元素。这种储存多个元素的对象称为容器(container)。 基本概念 常见的创建词典的方
本文为刊载于《经济学（季刊）》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用：一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用，是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分，即文本大数据信息提取方法，旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。
做过Java语言或者 C语言开发的朋友应该很清楚关键字map 吧，它可以将数据以键值对儿的形式储存起来，取值的时候通过KEY就可以直接拿到对应的值，非常方便，是一种非常常用的数据结构。在Objective-C语言中，当然也有这方面的支持，词典对象就是做这个事情的，不过在同一个词典对象中可以保存多个不同类型的数据，不像Java与C只能保存声明的相同类型的数据，这一点还是可以解决不少问题的。 词典的关键字为NSDictionary与NSMutableDictionary。对OC稍有认识的朋友应该从关键字的结构就
进入python安装包路径，如/usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/
1.模型验证 使用特性约束模型属性 可以使用System.ComponentModel.DataAnnotations提供的特性来限制模型。 例如，Required特性表示字段值不能为空，Range特性限制数值类型的范围。 对实体类使用特性后，可以使用ModelState.IsValid来判断验证是否通过。 例： 实体： public class DataModel { public int Id { get; set; } public string Field1Nam
值提取是一个非常流行的编程概念，它用于各种操作。但是，从 JSON 响应中提取值是一个完全不同的概念。它帮助我们构建逻辑并在复杂数据集中定位特定值。本文将介绍可用于从 JSON 响应中提取单个值的各种方法。在开始值提取之前，让我们重点了解 JSON 响应的含义。
参考书籍：《Learning_Python_5th_Edition.pdf》，一本英文书呢，我上传到百度网盘吧，请点击这里，密码是：kym3
文章基于简单算法和人工判断，使用多阶段剔除法，构建了 中文金融情感词典CFSD（ChineseFinancialSentimentDictionary）， 这个词典能帮到那些想用文本分析研究会计金融领域的中文文档的研究者。CFSD词典有1489个负面词，1108个正面词。并且简单讨论了CFSD词典的应用领域。
strategy取值支持三种，mean(均值)，median（中位数），most_frequent（众数），默认mean，axis=0表示按列进行
基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类： 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
今天给大家介绍的是何凯明等人在CVPR2020上发表的文章MomentumContrast for Unsupervised Visual Representation Learning。如果从字典查找的角度看对比学习，那么这篇文章提出了动量对比（Moco）的方法，就是利用队列和移动平均编码器构建出动态字典进行查找。这就能够动态地构建一个大而一致的字典，从而增强无监督对比学习。实验结果表明Moco学习到的表征能够很好地用到下游任务中。Moco在7个检测/分割任务中超过了其他通过有监督预训练模型的结果。这表明在许多视觉任务中，无监督和有监督的表征学习之间的差距已经基本上被缩小了。
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别，不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成，因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式，中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
算法实现: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法
Python 是一个非常广泛使用的平台，用于 Web 开发、数据科学、机器学习以及自动化执行不同的过程。我们可以将数据存储在python中，以不同的数据类型，例如列表，字典，数据集。python字典中的数据和信息可以根据我们的选择进行编辑和更改
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类。 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法：基于词典规则和基于机器学习
现有分词介绍 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一个信息时代最重要的技术之一，简单来讲，就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中，分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言，由于词之间有空格作为词边际表示，词语一般情况下都能简单且准确的提取出来。而中文日文等文字，除了标点符号之外，字之间紧密相连，没有明显的词边界，因此很难将词提取出来。 分词的意义非常大，在中文中，单字作为最基本的语义单位，虽然也有自己的意义，但表意能力较差，意义较分散，而
传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语有“讨厌”、“恨”等，从而在大脑中形成一个基本的语料库。然后，我们再对输入的句子进行最直接的拆分，看看我们所记忆的词汇表中是否存在相应的词语，然后根据这个词语的类别来判断情感，比如“我喜欢数学”，“喜欢”这个词在我们所记忆的积极词汇表中，所以我们判断它具有积极的情感。
通用情感词典的构建主要是通过将目前开源的情感词典整合起来，筛去重复和无用的单词。 目前网上开源的情感词典包含有：知网（HowNet）情感词典、台湾大学（NTSUSD)简体中文情感极性词典、大连理工大学情感词汇本体。 前两个都可以在网上找到，第三个需要到其学校官网申请，说明完用途即可获得。
jieba是一个强大的中文分词工具，用于将中文文本切分成单个词语。它支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等，还可以通过用户自定义词典来增加新词。本文将从入门到精通地介绍jieba库的使用方法，带你掌握中文分词的基本概念和高级特性。
FoolNLTK 是一个中文处理工具包，可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词 授权协议：Apache 开发语言：Python 操作系统：跨平台 软件作者：正_午 特点 可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词 基于BiLSTM模型训练而成 包含分词，词性标注，实体识别, 都有比较高的准确率 用户自定义词典 安装 pip install foolnltk 使用说明 分词 import fool text = "一个傻子在北京" print(fool.cut(text)) #
为了赚足学分丰富假期生活，初衷是分析老师对学生作业的评价和学生对老师的评价的。本来这个任务是在N多天前就应该完成了，无奈本人懒癌晚期+拖延症不想治疗，不是因为火烧眉毛就绝对没有今天的文章。本文旨在记录自己的学习过程，就这样，开干啦！
在英语中，单词就是“词”的表达，一个句子是由空格来分隔的，而在汉语中，词以字为基本单位，但是一篇文章的表达是以词来划分的，汉语句子对词构成边界方面很难界定。例如：南京市长江大桥，可以分词为：“南京市/长江/大桥”和“南京市长/江大桥”，这个是人为判断的，机器很难界定。在此介绍中文分词工具jieba，其特点为：
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假设有这样一个任务，希望对某个文件夹（包括所有子文件夹与文件）中的所有文件进行处理。这就需要遍历整理目录树， 处理遇到的每个文件。
“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
最近公司项目中涉及到给每个用户推荐app，而在app数据相关处理的过程中，将app变为了一个向量，最后再转变到一个用户用一个向量来表示，而这其中用到的关键技术就是Word2Vec！之前只是大概听过，现在系统性的总结一波~
【导读】基于深度学习的机器翻译往往需要数量非常庞大的平行语料，这一前提使得当前最先进的技术无法被有效地用于那些平行语料比较匮乏的语言之间。为了解决这一问题，Facebook提出了一种不需要任何平行语料的机器翻译模型。该模型的基本思想是, 通过将来自不同语言的句子映射到同一个隐空间下来进行句子翻译。近日，Facebook开源了这一翻译模型MUSE: Multilingual Unsupervised and Supervised Embeddings，并提供预训练好的30种语言的词向量和110个大规模双语词典
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在中国的有一些餐馆，菜单上不仅有个中文名，还有英文名，有很专业的翻译，也有让人笑Cry的翻译。配上几张图感受一下。
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 周三：【词向量】Hsigmoid加速词向量训练 周四：【词向量】 噪声对比估计加速词向量训练 周五：【RNN】使用RNN语言模型生成文本 词向量用一个实向量表示词语，向量的每个维都表示文本的某种潜在语法或语义特征，是深度学习应用于自然语言处理领域最成功的概念和成果之一。广义的，词向量也可以应
西游记著名桥段“我叫你一声你敢答应吗？”想必大家都有非常深刻的印象，甚至还会浮出这个画面：
文本情感倾向性分析（也称为意见挖掘）是指识别和提取原素材中的主观信息，并对带有感情色彩的文本进行分析处理和归纳推理的过程。主要用于实时社交媒体的内容，如微博评论等。而BosonNLP情感词典是从微博、新闻、论坛等数据来源的上百万篇情感标注数据当中自动构建的情感极性词典。因为标注包括微博等网络社交媒体平台的数据，该词典囊括了很多网络用语及非正式简称，对非规范文本也有较高的覆盖率。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》https://blog.csdn.net/kutalx/article/details/115242052)中获取的评论数据为依托）的情感倾向性分析。
今天给大家带来的是：在腾讯云上打造你的私人 AI 助手，没想到腾讯云还可以这样玩。
GitHub 用户开源了一个使用双向 LSTM 构建的中文处理工具包，该工具不仅可以实现分词、词性标注和命名实体识别，同时还能使用用户自定义字典加强分词的效果。
选自kdnuggets 机器之心编译 参与：王宇欣、吴攀 本文介绍了如何通过 Python 和 scikit-learn 实现垃圾邮件过滤的。对比和分析了两个分类器的结果：多项式朴素贝叶斯和支持向量机。 文本挖掘（text mining，从文本中导出信息）是一个广泛的领域，因为不断产生的巨量文本数据而已经得到了普及。情绪分析、文档分类、主题分类、文本概括、机器翻译等许多任务的自动化都已经通过机器学习得到了实现。 垃圾邮件过滤（spam filtering）是文档分类任务的入门级示例，其涉及了将电子邮件分为垃
本文介绍了PKUSeg的使用方法，它简单易用，支持细分领域分词，有效提升了分词准确度，支持用户自训练模型。支持用户使用全新的标注数据进行训练。
之前写了一篇基于NLTK情感预测的文章https://www.omegaxyz.com/2017/12/15/nltk_emotion/?hilite=%27NLTK%27b 情感词典是从微博、新闻、
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