作者：肖智博 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/19630762 点击阅读原文可进入超链接。 收集数据 数据集。如果是已经被人做成数据集了，这就省去了很多麻烦事 抓取。这个是 Python 做得最好的事情，优秀的包有很多，比如 scrapy，beautifulsoup等等。 预处理（对这里的高质量讨论结果的修改，下面的顺序仅限英文） 去掉抓来的数据中不需要的部分，比如 HTML TAG，只保留文本。结合 beautifulsoup 和正则表达式就可以了。pattern.w
在数据可视化图表中，词云图的应用随处可见。它通常是对输入的一段文字进行词频提取，然后以根据词汇出现频率的大小集中显示高频词，简洁直观高效，今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的词云图。
项目背景虽然现在已经有很多现成的制作词云图的工具了，但一般存在以下几个问题：问题一：工具太多，眼花缭乱，质量参差不齐，选择困难症； 问题二：大多词云工具或多或少有一些限制，自定义的空间有限；问题三：有些工具甚至收费。基于以上几个问题，迪迪觉得有必要写一篇Python绘制词云图的文章，因为实在太简单！没有任何编程基础的小白都能搞定的事，还找什么工具啊！
快过年了，想起高中时每年语文老师都会朗读习近平主席的金句名言，以开阔同学们的眼界、猜测高考热点。想到这，心里感慨万千。最近也在复习爬虫的相关知识，于是爬取了三篇习大大的新年贺词，统计词频并生成词云，关注一波近年来我国的热点。
目录 Part1 安装依赖包 Part2 分词处理 Part3文本聚类 Part4 文本分类 Part5情感分析 Part1 安装依赖包 R语言中中文分析的软件包是Rwordseg，Rwordseg软件包依赖rJava包，rJava需要本机中有安装Java。 由于微信公众号发布文章字数限制，，此部分详细内容，及软件下载网址，请 Part2 分词处理 在RStudio中安装完相关软件包之后，才能做相关分词处理，请参照Part1部分安装需要软件包。 1. RWordseg功能 分词 > se
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
如果是很高维度的类别特征呢？比如电商场景下的itemid，可以有上亿，然后可能会这样：
很早之前就接触过python，也玩过python许多有趣的东西，比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python运行R语言脚本、简单爬虫等等，不过现在应该都快忘了。^_^
一开始设想在相似度计算中针对于《三生三世十里桃花》和《桃花债》之间的相似度计算，但是中途突然有人工智能的阅读报告需要写。
· 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；
字典树，又称单词查找树，是一个典型的一对多的字符串匹配算法。“一”指的是一个模式串，“多”指的是多个模板串。字典树经常被用来统计、排序和保存大量的字符串。它利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较。
自然语言处理是使用计算机科学与人工智能技术分析和理解人类语言的一门学科。在人工智能的诸多范畴中，自然语言的理解以其复杂性、多义性成为难度最大也是最有价值的领域之一。
Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 环境 Python 3.6.2 jieba 0.39 数据 8000封邮件数据 正常邮件： 7063封 垃圾邮件： 7775封 测试邮件：392封（其中文件名低于1000的均为正常邮件） 流程图 1.png 此处将结果输出到result.txt文件中 各词概率保存到wordsProb.txt中 Code: def getProbWord(self, testDict,
Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 环境 Python 3.6.2 jieba 0.39 数据 80
本教程将手把手地带你了解如何训练一个Transformer语言模型。我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Transformer模型。教程涵盖数据处理、环境配置、模型构建、超参数选择、训练流程等内容。
情感分析的基本任务是将文档，句子或实体特征中表达的观点分类为肯定或否定。本教程介绍了Rapidminer中情感分析的用法。此处提供的示例给出了电影列表及其评论，例如“ 正面” 或“ 负面”。该程序实现了Precision and Recall方法。 精度 是（随机选择的）检索文档相关的概率。 召回 是在搜索中检索到（随机选择的）相关文档的概率。高 召回率 意味着算法返回了大多数相关结果。精度高 表示算法返回的相关结果多于不相关的结果。
经过 Tokenize 之后，一串文本就变成了一串整数组成的向量。OpenAI 的 Tiktoken 是 更高级的 Tokenizer ， 编码效率更高、支持更大的词汇表、计算性能也更高。 OpenAI在其官方GitHub上公开了一个开源Python库：tiktoken，这个库主要是用力做字节编码对的。 字节编码对（Byte Pair Encoder，BPE）是一种子词处理的方法。其主要的目的是为了压缩文本数据。主要是将数据中最常连续出现的字节（bytes）替换成数据中没有出现的字节的方法。该算法首先由Philip Gage在1994年提出。
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NLP实战二：Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类
“噢我的上帝，比尔你再这样，我可要踢你的屁股了。” 如果你看过译制片，一定知道尴尬的翻译难免会让人出戏。 世界上有不同的文化，为了实现更好的沟通，学习对方的语言是个讨巧的捷径，但在面对强大的中文时，歪果仁也很是令咱们熏疼…… 把“美”字标记成两个“¥”： 📷 “奥”字被理解成了一个举刀向前的战士： 📷 “哭”字被非常写意地标记为一只流泪的狗…… 📷 图片来自@央视新闻 微博 人类理解中文尚且如此，机器就更“惨不忍睹”。当你满怀欣喜地下了新游戏，本想用“唠嗑药别停”这个昵称注册的时候却被告知不允许使用，因为包
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。
注：本文选自人民邮电出版社出版的《PyTorch自然语言处理入门与实战》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
利用Python机器学习框架scikit-learn，我们自己做一个分类模型，对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。
场景：小时候我们都使用过新华字典，妈妈叫你翻开第38页，找到“坑爹”所在的位置，此时你会怎么查呢？毫无疑问，你的眼睛会从38页的第一个字开始从头至尾地扫描，直到找到“坑爹”二字为止。这种搜索方法叫做顺序扫描法。对于少量的数据，使用顺序扫描是够用的。但是妈妈叫你查出坑爹的“坑”字在哪一页时，你要是从第一页的第一个字逐个的扫描下去，那你真的是被坑了。此时你就需要用到索引。索引记录了“坑”字在哪一页，你只需在索引中找到“坑”字，然后找到对应的页码，答案就出来了。因为在索引中查找“坑”字是非常快的，因为你知道它的偏旁，因此也就可迅速定位到这个字。
dirsearch是一种高级的命令行工具，旨在对web服务器中的目录和文件进行暴力激活成功教程。
git clone https://github.com/maurosoria/dirsearch
本文描述一个python实现的多进程压测工具，这个压测工具的特点如下： 多进程 在大多数情况下，压测一般适用于IO密集型场景（如访问接口并等待返回），在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL相关)。不过一旦出现词表参数加密、返回内容校验等事情的话，多进程对发送效率的提升还是很明显的。 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS，根据并行度和请求相应时间，可以估算出可发送QPS峰值。例如并行度是10，响应时间是100ms，那么QPS峰值应该是（1s/100ms * 10）=100，此工具可以将Q
文心大模型开发套件ERNIEKit，面向NLP工程师，提供全流程大模型开发与部署工具集，端到端、全方位发挥大模型效能。
ac自动机算法全称Aho–Corasick算法，它是一种经典的高效字符串匹配算法，他所针对的核心问题为：
代码地址：https://github.com/taishan1994/sentencepiece_chinese_bpe
RNN即循环神经网络，其主要用途是处理和预测序列数据。在CNN中，神经网络层间采用全连接的方式连接，但层内节点之间却无连接。RNN为了处理序列数据，层内节点的输出还会重新输入本层，以实现学习历史，预测未来。 RNN的两个主要改进是LSTM(长短时记忆网络)和GRU(门控循环单元)，二者为基本神经单元增加了额外的功能门，从而更好的实现长时记忆的处理。 在此基础上，通过两层或者多个RNN层的堆叠，可以实现双向循环神经网络(bidirectionalRNN)及深层循环神经网络(deepRNN)。 Ker
想知道一部没看过的影视剧能否符合自己口味，却又怕被剧透？没关系，我们可以用情绪分析来了解故事情节是否足够跌宕起伏。本文一步步教你如何用Python和R轻松愉快完成文本情绪分析。一起来试试吧。
【导读】这个项目提供了大量的中文预训练词向量。包含多种representations(包括dense和sparse)、多种词粒度(word、ngram、char等)，多种窗口大小，多种语料(百度百科、人民日报等)训练出的Word Embedding。总有一款适合你。此外，该项目还提供了一个中文类比推理数据集CA8以及一个能够评估词向量质量的工具。 编译 | 专知 参与 | Yukun, Huaiwen Chinese Word Vectors 中文词向量 WordEmbedding格式 ---- ----
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者 | 朱耀明 单位 | 字节跳动人工智能实验室 研究方向 | 机器翻译 排版 | PaperWeekly 本文提出了一种自监督学习方法，让不同模态的数据可以被建模到同一个离散的细粒度表征中——即用一个类似词表的东西来建模跨模态的数据。作者认为用这种离散化的“词”可以提升跨模态检索的精度、并且让模型有更好的解释性。 论文标题： Cross-Modal Discrete Representation Learning 作者单位： MIT麻省理工学院 论文链接： h
📷 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 下面尝试用QA的形式深入不浅出BERT/Transformer的细节知识点。 1、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？ Self-Attention的核心是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示，从而更好的利用上下文的信息。 self-attention中，sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积去计算相似度，也包括这个词本身。 对于 sel
爱酒人士应该都知道，选红酒是个需要大量知识储备的技术活——产地、年份、包装、饮用场合，每个元素的变化都会对口感产生一定的影响。
tf.strings是很早就加入到tensorflow的内容，不过一直都很边缘，而且支持也不好，直到2.1/2.2版本才开始有越来越好的支持。
在新闻推荐中，由于新闻主要为文本的特性，基于内容的推荐（Content-based Recommendation）一直是主要的推荐策略。基于内容的策略主要思路是从文本提取出特征，然后利用特征向量化后的向量距离来计算文本间的相关度。这其中应用最广的当属分类（Category）相关和关键词（Keywords/Tag）相关，然而这两种策略却有很多无法覆盖的场景。首先，关键词无法解决同义词和一词多义的问题。比如下面两篇文章的关键词：
摘要：本篇从理论到实践学习了腾讯2020广告大赛冠军鱼佬团队提供的解决方案。首先是比赛介绍及理解；然后重点介绍了冠军方案，主要包括特征工程、模型介绍以及比赛复盘结果分析；接着实践了冠军开源的代码；最后重点思考了冠军方案对我们线上业务有什么帮助，主要包括冠军方案的创新、给我的思考以及对实际业务的思考，认为可以将该方案应用到我们付费用户的预测、app推荐场景以及CTR预估场景。对于希望将BERT应用到广告领域的小伙伴们可能有所帮助。
今天给大家分享一个来自Python官网的重要消息：Python3.7马上就要停止维护了，请不要使用了！
在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
更多内容和代码可以参考这个REPO https://github.com/qhduan/bert-model/
之前介绍的都是属于深度神经网络框架的，那么在Deep Learning出现或者风靡之前，文本分类是怎么做的呢？
三十年河东，三十年河西，莫欺少年穷！年仅15岁的萧家废物，于此地，立下了誓言，从今以后便一步步走向斗气大陆巅峰！这里是属于斗气的世界，没有花俏艳丽的魔法，有的，仅仅是繁衍到巅峰的斗气！ 《斗破苍穹》可谓玄幻小说的巅峰之作，曾经痴迷到彻夜看小说，回不到的过去，等不到的未来！今天就利用python的jieba库以及在线制作词云工具TAGUL，制作《斗破苍穹》词云。 步骤 jieba分词 首先，通过pip3 install jieba安装jieba库，随后在网上下载《斗破苍穹》小说及停用词表。代码如下： i
数据库的健康监控是个非常重要的工作，重要的指标\KPI监控结果会有专门的采集、监控、告警系统来做相关事情。 而一些不是非常重要的或者还在设计和调试阶段的相关指标，我只是想发送到我自己邮箱，本文就针对在Linux服务器上配置邮件发送监控数据的过程说明。
引言 在离人工智能越来越近的今天，研究界和工业界对神经网络和深度学习的兴趣也越来越浓，期待也越来越高。 我们在深度学习与计算机视觉专栏中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片的内容——模仿人类的看，而工业界大量的应用也证明了神经网络能让计算机学会听（比如百度的语音识别），于是大量的精力开始投向NLP领域，让计算机学会写也一定是非常有意思的事情，试想一下，如果计算机通过读韩寒和小四的小说，就能写出有一样的调调的文字，这是多带劲的一件事啊。 你还别说，还真有这么一类神经网络，能够在NLP上发挥巨大的
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