本次算法分享，我们提供了一种可以通过Twitter（或微博）信息进行加密货币市场预测的方法。该方法利用Twitter上的数据来预测人们对加密货币市场的情绪：贪婪？恐惧还是观望？ ?...具体的，我们可以使用像TextBlob这样的Python NLP(自然语言处理库)来评估语句是正面的还是负面的。...总的来说，本算法主要有两个流程： 获取微博信息 将微博信息作为字符串输入TextBlob，并估算其极性 ?...算法基本内容 在此，我们并不重点分析市场的情绪如何，而是讨论的是如何收集和分析我们的数据。...以上是本算法的基本内容，你可以参考本算法去评估更多的市场行为。 对于本算法的优化，可行的方向有：使用机器学习模型来细化极性输出或者使用极性作为其他机器学习模型的输入，等等。
一、前言 这里“遗忘”不是笔误，这个系列要讲的“遗忘算法”，是以牛顿冷却公式模拟遗忘为基础、用于自然语言处理（NLP）的一类方法的统称，而不是大名鼎鼎的“遗传算法”！ ...在“遗忘”这条非主流自然语言处理路上，不知不觉已经摸索了三年有余，遗忘算法也算略成体系，虽然仍觉时机未到，还是决定先停一下，将脑中所积梳理成文，交由NLP的同好们点评交流。...在自然语言处理中，很多对象比如：词、词与词的关联、模板等，都具备按相对稳定重现的特征，因此非常适用遗忘来处理。 三、牛顿冷却公式 那么，我们用什么来模拟遗忘呢？ ...四、已经实现的功能 如果把自然语言处理比作从矿砂中淘金子，那么业界主流算法的方向是从矿砂中将金砂挑出来，而遗忘算法的方向则是将砂石筛出去，虽然殊途但同归，所处理的任务也都是主流中所常见。 ...本系列文章将逐一讲解遗忘算法如何以O（N）级算法性能实现： 1、大规模语料词库生成 1.1、跨语种，算法语种无关，比如：中日韩、少数民族等语种均可支持 1.2、未登录词发现（只要符合按相对稳定周期性重现的词汇都会被收录
1 请列出几种文本特征提取算法 答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF 2 简述几种自然语言处理开源工具包 答：LingPipe、FudanNLP、OpenNLP、CRF++、Standord...CoreNLP、IKAnalyzer 3 简述无监督和有监督算法的区别 答： （1）有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。...PS:部分带标记的是半监督学习 （3）训练集有输入有输出是有监督，包括所有的回归算法分类算法，比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等；训练集只有输入没有输出是无监督，包括所有的聚类算法，比如k-means...、PCA、 GMM等 4 请简述几种熟悉的分类算法 答：kNN，kMeans，决策树，随机森林等 5 以下代码是Java实现中文分词，请简述分词过程 public class SplitChineseCharacter
Python自然语言处理：词干、词形与MaxMatch算法 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming 和 lemmatization，二者非常类似。...我们会在后面给出一个同MaxMatch算法相结合的更为复杂的例子。...3、最大匹配算法（MaxMatch） MaxMatch算法在中文自然语言处理中常常用来进行分词（或许从名字上你已经能想到它是基于贪婪策略设计的一种算法）。...我们可以通过一个英文的例子来演示MaxMatch算法（其实中文处理的道理也是一样的）。算法从右侧开始逐渐减少字符串长度，以此求得可能匹配的最大长度的字符串。...以上便是我们对NLTK这个自然语言处理工具包的初步探索，最后，我想说《Python 自然语言处理》仍然是当前非常值得推荐的一本讲述利用NLTK和Python进行自然语言处理技术的非常值得推荐的书籍。
自然语言处理背后的数据科学 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能范畴内的一门学科。 NLP是人与机器之间的沟通，使得机器既可以解释我们的语言，也可以就此作出有效回答。...本文将详细介绍自然语言处理领域的一些算法的基本功能，包含一些Python代码示例。 标记化 开始自然语言处理之前，我们看几个非常简单的文本解析。...使用Python判断词性：（使用NLTK库） 你必须安装NLTK，这是一个用于自然语言处理的Python库。...计算系统中的自然语言不是噱头或玩具，而是我们生活中无缝对接计算系统的未来。 Arcadia Data刚刚发布了5.0版，其中包括我们称之为Search Based BI的自然语言查询功能。
这个假设分词无关的公式，也是本文所介绍的分词算法所使用的。 三、算法分析 问：假设分词结果中各词相互无关是否可行？ ...答：可行，前提是使用遗忘算法系列（二）中所述方法生成的词库，理由如下： 分析ICTCLAS广受好评的分词系统的免费版源码，可以发现，在这套由张华平、刘群两位博士所开发分词系统的算法中假设了：分词结果中词只与其前面的一个词有关...3、算法特点 3.1、无监督学习； 3.2、O(N)级时间复杂度； 3.3、词库自维护，程序可无需人工参与的情况下，自行发现并添加新词、调整词频、清理错词、移除生僻词，保持词典大小适当...往期回顾 ： 非主流自然语言处理——遗忘算法系列（一）：算法概述 非主流自然语言处理——遗忘算法系列（二）：大规模语料词库生成
一文理解Skip-Gram上下文的预测算法 自然语言处理属于人工智能领域，它将人类语言当做文本或语音来处理，以使计算机和人类更相似，是人工智能最复杂的领域之一。...它和连续词袋模型(CBOW)算法相反。 在Skip-gram中，中心词是输入词(input word)，上下文词是输出词(output word)。 因为要预测多个上下文词，所以这一过程比较困难。...如果在指定上下文位置中预测的单词是错误的，我们会使用反向传播算法来修正权重向量W和W’。 以上步骤对字典中的每个单词w(t) 都要执行。 而且，每个单词w(t) 会被传递K次。...所以我们可以得知，正向传播算法在每段时间内会执行 |v|*k次。...训练这个算法耗时较长。 编译组： 章文斐、苏英豪
上期我们一起学习了RNN的GRU模块， 深度学习算法(第23期)----RNN中的GRU模块 今天我们一起简单学习下自然语言处理中的Word Embedding. 遇到了什么问题？...我们知道，在前面的RNN或者CNN中，我们在训练网络的时候，不管输入还是输出，都是数值型的数据参与数学矩阵就算，然而面对自然语言中的单词，是没办法进行矩阵运算的，那么单词该怎么输入到网络中呢？...好了，至此，今天我们简单学习了自然语言处理的word embedding的简单知识，希望有些收获，下期我们将一起学习下机器翻译中的编码解码器，欢迎留言或进社区共同交流，喜欢的话，就点个“在看”吧，您也可以置顶公众号...---- 智能算法，与您携手，沉淀自己，引领AI！
看一个博主（亚当-adam）的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章，还是非常好的一篇实操经验分享，分享一下给各位需要的朋友一起学习一下！...封面.jpg TextRank是在Google的PageRank算法启发下，针对文本里的句子设计的权重算法，目标是自动摘要。...本博文通过hanlp关键词提取的一个Demo，并通过图解的方式来讲解TextRank的算法。...; 最后提取的关键词是：[程序员, 程序, 分为, 人员, 软件] 下面来分析为什么会提取出这５个关键词 第一步：分词 把content 通过一个的分词算法进行分词，这里采用的是Viterbi算法也就是...HMM算法。
地址：https://github.com/explosion/spaCy 主页：https://spacy.io/ 一、什么是Spacy Spacy在它的主页上说它是Python里面的一个工业级别的自然语言处理工具...，足见其在自然语言处理方面的优势，所以我们有必要去了解，学习它。
GloVe 算法本身使用了全局信息，自然内存费的也就多一些公现矩阵，NXN 的，N 为词袋量 W2V 的工程实现结果相对来说支持的更多，比如 most_similarty 等功能 3.层次 softmax...(t+1)2 ·从条件概率分布 P(x1|x(t+1)2)中采样得到样本 x(t+1)1 其为一对样本，有点像 Lasso 回归中的固定 n-1 维特征求一维特征求极值的思路 13.变分推断 EM 算法
NLP基础 自然语言处理 (Natural Language Processing，NLP) NLP基本分类 音系学：指代语言中__发音__的系统化组织。...而自然语言生成（Natural Language Generation,NLG)恰恰相反，从结构化数据中以读取的方式自动生成文本。...这里就用到了统计学习算法，如隐含马尔可夫（HMM)、条件随机场（CRF)等。 语言模型 HMM 模型 隐含马尔可夫模型（HMM)是将分词作为字在字串中的序列标注任务来实现的。...对于未登录词，Jieba使用了基于汉字成词的HMM模型，采用了Viterbi算法进行推导。 参考 感谢帮助！...《Python自然语言处理实战 核心技术与算法》涂铭、刘祥、刘树春 著 本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/posts/分类-读书笔记/NLP-Core-Technology-and-Algorithm-with-Python
chunk in doc.noun_chunks] print(chunk_root_head_text) print("- * -"*20) 最后给大家附上一个句法依存分析的结果解释的资料，是斯坦福自然语言处理的一个依存句法分析的解释文档
这是我们真正搞自然语言理解，搞自然语言处理的人必须面对的问题。我们说要善解人意，人意在哪？它藏在符号怪阵的背后。我们来看这张图： ?...在自然语言处理领域，我感觉到一个不好的现象：厚此薄彼。我们看到，理工农医各类专业的领域专家是很受尊敬的，唯独语言学家不受尊重。...那为什么自然语言处理还能这么火呢，我认为这里面一个原因是他们还在吃我所说的“规模红利”。...等等，和自动机的机理非常接近，这个领域是值得特别关注的；三是用自然语言作为知识表示直接进行模式推理和检索，是我带着学生做的方向。...虽然我是这样的题目，结论是自然语言处理和人工智能并没有强关联，而自然语言处理可以为人工智能的进步做一点点贡献，但是是比较微弱的。谢谢。
引言 自然语言生成（NLG）作为自然语言处理的一个子方向，主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。...现在也受到广大研究学者的重视，今天ShuYini给大家整理了一下自然语言生成的相关资料供大家参考。 本文概要 1 什么是自然语言生成及学术研究介绍？...2 国内外知名大佬博客 3 干货学习资源 正文开始 1 什么是自然语言生成及学术研究介绍？...即能够根据一些关键信息及其在机器内部的表达形式，经过一个规划过程，来自动生成一段高质量的自然语言文本。...(NLG)技术，即利用人工智能和自然语言处理技术，将非语言数据自动生成高质量文本和叙述文章。
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。...基于摘要的摘要使用自然语言生成来改写和压缩文档。与基于提取的方法相比，这种方法更加复杂和实验性。 文本摘要可用于使人们能够快速地消化大量文档的内容，而不需要完全阅读它们。
周一注定是忙碌的一天，地铁人逐渐增多，提醒大家做好防护别懈怠，晚安~~ 引言 下面是作者整理的自然语言生成(NLG)论文速递系列的第二篇，该篇主要看点有：摘要生成、文本生成，标题生成，手写生成
其实，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。...语音识别技术一般不会单独使用，一般会结合自然语言处理的相关技术。目前的相关应用有苹果的语音助手siri等。 自然语言处理 自然语言处理=文本处理+机器学习。...自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技 术中，大量使用了编译原理相关的技术，例如词法分析，语法分析等等，除此之外，在理解这个层面，则使用了语义理解，机器学习等技术。...作为唯一由人类自身创 造的符号，自然语言处理一直是机器学习界不断研究的方向。按照百度机器学习专家余凯的说法“听与看，说白了就是阿猫和阿狗都会的，而只有语言才是人类独有 的”。...如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。 可以看出机器学习在众多领域的外延和应用。机器学习技术的发展促使了很多智能领域的进步，改善着我们的生活。
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：程耀彤、路雪 本文介绍了贪婪搜索解码算法和束搜索解码算法的定义及其 Python 实现。...自然语言处理任务如图像描述生成和机器翻译，涉及生成一系列的单词。通常，针对这些问题开发的模型的工作方式是生成在输出词汇表上的概率分布，并通过解码算法对概率分布进行采样以生成可能性最大的单词序列。...在本教程中，你将学习可用于文本生成问题的贪婪搜索和束搜索解码算法。...完成本教程，你将了解： 文本生成问题中的解码问题； 贪婪搜索解码算法及其在 Python 中的实现； 束搜索解码算法及其在 Python 中的实现。...文本生成解码器 在自然语言处理任务中，如图像描述生成、文本摘要和机器翻译等，需要预测的是一连串的单词。
算法的目标是将代码映射到自然语言的向量空间中，然后利用余弦相似性（Cosine Similarity）将代表相似意义的代码聚类的一起，而不相关的内容则会分布在较远的坐标上。...我们提供的方法可以利用预训练模型提取代码特征，然后再调试（fine-tuning）该模型从而实现将潜在的代码映射到自然语言向量空间。 本文将分为5个具体步骤介绍算法。...但是，与GitHub的issue文本不同，代码不是自然语言。...步骤3： 训练语言模型来编码自然语言语句 我们已经构建了一种将代码表示为向量的机制，那么就需要一种类似的方法来编码自然语言语句（Nature Language Phrase）。...步骤4： 将代码向量和自然语言映射到相同的向量空间 步骤4的流程图如下所示。 ?
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