准备 通过某歌搜索关键词：java+word+导出，我立马得出了很多成熟的方案，通过横向、纵向比较，再结合本次报告样式比较多、用户可灵活选择不同模块导出的特点，最终，我决定使用Freemarker 动态替换模版数据来导出...至于导出文档的最终格式，有两种选择： ? 那到底使用doc还是docx格式的文档？ 每当人生当中每次面临选择我都很慎重。...最终我选择使用docx格式（原因文末会讲），但是为了让大家有更多的选择，满足更多的业务场景，借此机会，小明会分别给大家介绍使用freemarker导出word文档两种格式的方式。...思路 FreeMarker是一个基于Java的模板引擎，最初专注于使用MVC软件架构生成动态网页。...在成功使用Freemarker动态导出doc格式的文档之后，相信大家和我的心情一样非常激动。但以上操作只是一个小铺垫，接下来我们来看看如何实现docx格式的文档导出，小明相信一定会让各位看官大跌眼镜！
组合攻击 让我们来看看组合攻击这种方式，是如何帮助我们组合英语单词的密码的。在这里，我推荐大家使用Google的10,000 个最常见的单词列表，作为我们组合的字典。...首先我使用Hashcat的“combinator.bin” 将google的字典列表合并成一个单独的字典。...混合攻击 Google-10000 + 掩码 对于第一个示例，我将使用之前在组合攻击演示中的 google-10000.txt 字典表，来作为我们爆破的基本单词列表。...下面我们就可以开始尝试攻击了，这次攻击我将把 rockyou-1-60 数据集中顺序包含的掩码列表，附加给 Rockyou 字典中包含的所有密码。...因此，在这里我强烈建议大家，尽可能的使用一些密码管理器，例如像 1Password 和 Keepass 这类的应用。
词干提取使用粗略的启发式过程来切掉单词的末尾，以期正确地将单词转换为其根形式。...然而，在我之前的大多数文本分类工作中，词干提取仅仅略微提高了分类准确性，而不是使用更好的工程特征和文本丰富方法，例如使用单词嵌入。...这篇文章 https://sentic.net/microtext-normalization.pdf 这是规范化之前和之后的单词示例： ? 文本规范化的效果 请注意变体如何映射到相同的规范形式。...我的笔记本中的代码片段显示了如何进行一些基本的噪音消除。...我的一位朋友曾经向我提到他是如何通过抛弃不必要的预处理层来使大型电子商务搜索系统更高效，错误更少。
使用牛津英语词典 API 许可证，我能够构建这个程序，但很快就遇到了大量问题，例如： - 如何处理具有多个定义的单词？ - 如何处理不同大小写和时态的单词？...-如果美国定义使用英国的词，但没有在美国的字典定义怎么办？ 我能够解决这些问题并创建一个生成器，将所有这些单词与其定义连接起来，以创建复杂的图表，以显示语言的连接性、复杂性和最终封闭性。...由于速度限制，使用 API 为每个单词执行此操作需要几个小时，但是一旦运行它，由于重叠，您可以使用您创建的定义列表在大约一分钟内运行不同的种子词。...这需要花费一些精力来找到正确的方法，但GraphicsComplex能够完成这项工作。从生成器获得关联表之后，使用嵌入算法将其转换为点和线的列表。...在直径的谐波处可以看到负空间的微妙白色环，因为线条交叉试图达到均匀的空间单词。每个单词都可以这样显示，但它们最真实的含义形式在我们的世界、文化和环境中的圈子之外，所有这些都通过了人类过滤器。
于是，我决定不再管细节，先完成一个RNN项目。 本文介绍了如何在Keras中构建和使用一个RNN来编写专利摘要。...机器学习模型只考虑单独的单词 – 例如词袋模型 – 可能会得出结论这句话是消极的。...我发现最好在窄的领域上进行训练，你也可以尝试使用不同的专利。 ? 专利摘要数据 我们首先将专利摘要作为字符串列表。...默认情况下，这将删除所有标点符号，将单词小写，然后将单词转换为整数序列（sequences）。Tokenizer首先出现适应在字符串列表中，然后将此列表转换为整数列表列表。如下： ?...最好的模型使用的预训练嵌入与如上所示的架构相同。我鼓励任何人尝试使用不同模型的训练！ 专利摘要生成 当然，虽然高指标很好，但重要的是网络是否可以产生合理的专利摘要。
通过过滤，使用原始标记化和计数来生成简单词表或 n-gram 列表的技术变得更加可用。 短语检测，我们将在下面讨论，可以看作是一个特别的 bigram 过滤器。 以下是执行过滤的几种方法。...如果所有这些不同的变体都映射到同一个单词，那将会很好。 词干解析是一项 NLP 任务，试图将单词切分为基本的语言词干形式。有不同的方法。有些基于语言规则，其他基于观察统计。...但是，如何从文本中发现并提取它们呢？一种方法是预先定义它们。如果我们努力尝试，我们可能会找到各种语言的全面成语列表，我们可以通过文本查看任何匹配。这将是非常昂贵的，但它会工作。...为了计算这个概率，我们必须对如何生成数据做出另一个假设。最简单的数据生成模型是二项模型，其中对于数据集中的每个单词，我们抛出一个硬币，并且如果硬币朝上出现，我们插入我们的特殊单词，否则插入其他单词。...请注意，搭配抽取的所有统计方法，无论是使用原始频率，假设测试还是点对点互信息，都是通过过滤候选词组列表来进行操作的。生成这种清单的最简单和最便宜的方法是计算 n-gram。
有时候，我觉得迷茫才是年轻人的常态吧，毕竟，知道了今后的路该如何走，那该多无趣啊。...d.keys()： 返回字典d中所有的键信息。 d.values()：返回字典d中所有的值信息。#切记keys和values返回的并不是列表类型，而是返回的是字典类型的key或values。...d.popitem()：随机从字典d中取出一个键值对，以元组形式返回d.clear() 删除所有的键值对 len(d) 返回字典d中元素的个数。...四.jieba库的使用 简要介绍：jieba是非常优秀的中文分词第三方库。 我们知道中文文本之间每个汉字是连续书写的，即我们需要通过特定的手段 来获得中文语句之间的每个单词，这种手段就叫分词。...全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，会容易有冗余。 搜索引擎模式：偏向于智能化，将一些长的词语进行再次切分，将长的词语切分成更短的切词词语，进而适合搜索引擎对短词语的索引和搜索。
聊天机器人使用消息和对话上下文从预定义的聊天机器人消息列表中选择最佳响应。上下文可以包括对话树中的当前位置、对话中的所有先前消息、先前保存的变量(例如用户名)。...我强烈推荐这本书给使用Python的NLP初学者。...句子分词器可用于查找句子列表，单词分词器可用于查找字符串形式的单词列表。 NLTK数据包包括一个用于英语的预训练Punkt分词器。 去除噪声，即所有不是标准数字或字母的东西。 删除停止词。...一种方法是根据单词在所有文档中出现的频率重新调整单词的频率，以便对“the”等在所有文档中也经常出现的单词适当降低权重。...为了让我们的机器人为输入问题生成回复，这里将使用文档相似性的概念。
这些数据以不同形式出现，包括文档、电子表格、录音、电子邮件、JSON以及更多形式。这类数据最常用的记录方式之一就是通过文本，这类文本通常与我们日常所使用的自然语言十分相似。...通过比对预定义列表中的单词来执行停止词的删除非常轻松。要注意的重要问题是：并没有普天皆适的停止词列表。因此这个列表一般是从零开始创建，并针对所要处理的应用执行了定制。...例如：考虑在句子中使用单词“cook”的情况——写cook这个词是有很多方式的，具体要取决于上下文： 上图中cook的所有形式含义都基本相同，因此理论上，在分析时我们可以将其映射到同一个标记上。...LDA是假设文档由多个主题构成，这些主题之后会基于其概率分布来生成单词。 首先，我们会告知LDA各个文档应当有多少主题，每个主题应当由多少单词构成。...在进行了一些类似标记化、停止词消除、主干提取等预处理步骤后，基于规则的方法可能会遵从以下步骤： 对于不同的情感，定义单词列表。
总之，我们可以将语言中的所有单词做成一个几何形状，这个几何形状可捕捉单词的意义和它们之间的关系。你可能已见过“国王＋女人＝女王”这个例子或者其他类似的例子。 ? 单词之间的几何图形。...这不是一种有效的方法，也没捕捉到任何意义。使用嵌入法，我们可以在固定数量的维度上表示所有的单词（300似乎很多，50比较好），然后用更高维的几何去理解它们。 下面图片中有一个示例。...请注意它是如何知道这些你以前从未听过的单词的，也请注意它是如何捕捉到这些单词与 Frog 的相似性的。...以上两种情况的下一步都是将抽象表征变为概率向量，这个向量列表分别说明着每个字符或单词出现在后面的可能性。这就是 SoftMax 功能的作用。...一旦我们有了这张可能性列表，我们就能选择接下来最可能出现的字符或单词。 在“预测市场”的情况下，我们需要问下自己想让市场准确预测什么？这里我想到了一些选择： 预测每个1000股接下来的价格。
它提醒我们，所有的渗透测试活动都应该在获得明确授权的情况下进行，并且要遵守相关法律法规。如果你对 Web 安全感兴趣，或者想要提高你的 Web 应用程序的安全性，我强烈推荐你阅读这篇文章。...准备文本数据生成词云图的第一步是准备文本数据。这可以是任何形式的字符串，例如一段文章、用户评论或者社交媒体上的帖子。3....使用WordCloud类生成词云接下来，我们将使用WordCloud类来生成词云图。...stopwords：设置需要排除的单词列表。background_color：设置背景颜色。5....以下是几种可能的解决方案：这样，WordCloud 库会尝试使用指定的字体名称来生成词云图，从而避免“Only supported for TrueType fonts”的报错。
下面介绍如何根据给定的句子自动生成一个语义接近的句子。 首先，把输入的汉语短语或者句子分词，这个一般是处理中文首先要做的事情，想必您也知道； 然后，对每个中文单词，找到和它语义接近的其它汉语单词。...第三步，对某个单词W找出语义最接近的单词列表后对其进行过滤，过滤规则是：根据词性过滤，把这些单词中词性和W相同的留下来，不同的过滤掉。...接下来，通过上述办法，输入句子中的每个单词都找出了对应的语义接近且词性相同的单词列表。下面机器该真正地生成句子了。...这些组合就是根据“W1 W2 W3”生成的各种语义可能句子的所有句子语义空间。 此时，我们需要一种度量标准来对这些句子进行打分，给出看上去最合理的句子作为输出结果。那么度量标准选什么呢？...@^^@ 您开始想的答案和机器比如何呢？比它好？恭喜您，至少您有1岁儿童的智商。不如？天台位置不用我再给您指出来了吧？ 不能光捡些好听的说，下面是一些效果不好的例子： ?
如你所见，要检查列表中是否存在项，可以使用in关键字。 另外，请注意if的语法：你需要在条件后面输入colon (:) 。而且，在if中应该执行的所有代码都应该缩进。...如果所有操作都正确，应该会看到命令提示符发生了更改。最有可能的是，您应该在命令行的开头看到(env)。 我们使用pip命令安装Python包。...训练结果表明，该模型能较好地预测训练语句的准确性。 ? 现在检查一下我们的模型能否正确生成训练过的句子。生成一个以“I”开头的13个单词的句子。它成功地生成了原句。...使用Tokenizer的单词索引字典，只用单词indecies表示每个句子。 让我们看看句子是如何用单词indecies表示的。 ? ?...为了统计表情符号，我们修改了我的UDF，查找所有partOfSpeech标记为X（表示外文字符）的标记，并使用正则表达式提取所有表情符号字符： https://github.com/mathiasbynens
图片由作者提供（"LuminaVec"由我快 4 岁的孩子阅读） 该模型是如何帮助创建这种创意魔力的呢？好吧，答案是使用保护（为何在现实生活中）以及最有可能的保护数据库。是这样吗？现在让我解释一下。...向量和嵌入 首先，该模型无法理解我输入的有意义的单词。帮助它理解这些单词的是它们以提供形式表示的数字表示。...这些向量帮助模型找到不同单词之间的相似性，同时关注每个单词的有意义的它通过使用嵌入来实现这一点，嵌入是低维向量，试图捕获信息的语义和上下文。...然后注意嵌入与数据库中与 5 岁儿童趣味故事和嵌入的相关进行比较。 根据此搜索和比较，返回最相似的处理。结果应包含按照与查询处理的相似度顺序排列的处理列表。 它到底如何运作？...现在舞台已经搭建完毕，让流程开始： [1]嵌入：第一步是为我们想要使用的所有文本生成提示嵌入。因此，我们在包含 22 个提示的表中搜索相应的单词，其中 22 是我们示例的词汇量。
如你所见，要检查列表中是否存在项，可以使用in关键字。 另外，请注意if的语法：你需要在条件后面输入colon (:) 。而且，在if中应该执行的所有代码都应该缩进。...现在检查一下我们的模型能否正确生成训练过的句子。生成一个以“I”开头的13个单词的句子。它成功地生成了原句。原来的句子有12个单词，所以在“yes”之后预测的第13个单词可以是任何单词。...使用Tokenizer的单词索引字典，只用单词indecies表示每个句子。让我们看看句子是如何用单词indecies表示的。...引理是单词的根形式，如果要计算单词出现的次数并希望合并重复的单词，这是非常有用的（请注意，“releases” is “release”)。...为了统计表情符号，我们修改了我的UDF，查找所有partOfSpeech标记为X（表示外文字符）的标记，并使用正则表达式提取所有表情符号字符： https://github.com/mathiasbynens
我们将为此数据集遵循以下步骤： 1.将每个单词小写 2.用它们的较长形式替换缩略词 3.删除特殊字符和不需要的单词 4.通过使用 nltk.WordPunctTokenizer() 分词器从单词或句子字符串中提取标记...5.通过使用 nltk.stem.WordNetLemmatizer() 词形还原器将每个单词还原为其字典形式，以便将具有相似含义的单词链接到一个单词。 要应用所有列出的步骤，我将使用以下函数。...我们将从nltk库中加载英语停用词列表，并从我们的语料库中删除这些单词。 由于我们正在删除停用词，我们可能想检查我们的语料库中最常见的单词，并评估我们是否也想删除其中的一些。...其中一些单词可能只是重复出现，对意义没有任何贡献。 我们将使用collections库中的Counter来计算单词。...然而，如果此数量太多，则模型可能无法检测到实际上更广泛的主题，如果此数量太少，则主题可能具有大量重叠的单词。因此，我们将使用主题相干性得分。
倒排索引有两种不同的反向索引形式： 一条记录的水平反向索引（或者反向档案索引）包含每个引用单词的文档的列表。...图1是倒排列表的示意图，在文档集合中出现过的所有单词及其对应的倒排列表组成了倒排索引。...， 2）使用hash去重单词term 3）对单词生成倒排列表 倒排列表就是文档编号DocID，没有包含其他的信息（如词频，单词位置等），这就是简单的索引。...4.3 合并法建立索引 归并法,即每次将内存中数据写入磁盘时，包括词典在内的所有中间结果信息都被写入磁盘，这样内存所有内容都可以被清空，后续建立索引可以使用全部的定额内存。...这就是单词word对应的倒排列表。通过 这种方式就可以建立简单的倒排索引，在Reduce阶段也可以做些复杂操作，获得形式更为复杂的倒排索引。
使用嵌入法，我们可以在固定数量的维度上表示所有的单词（300似乎很多，50比较好），然后用更高维的几何去理解它们。 下面图片中有一个示例。整个互联网都在或多或少的训练嵌入。...请注意它是如何知道这些你以前从未听过的单词的，也请注意它是如何捕捉到这些单词与 Frog 的相似性的。 但是我们能嵌入的不仅仅是单词，比如，我们也可以做股票市场嵌入。...关键点是，RNN 有某种形式的内部存储器，因此它能存储之前看到的内容。它会运用之前存储的内容判定如何准确地处理下一个输入。...以上两种情况的下一步都是将抽象表征变为概率向量，这个向量列表分别说明着每个字符或单词出现在后面的可能性。这就是 SoftMax 功能的作用。...一旦我们有了这张可能性列表，我们就能选择接下来最可能出现的字符或单词。 在“预测市场”的情况下，我们需要问下自己想让市场准确预测什么？这里我想到了一些选择： 预测每个1000股接下来的价格。
在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用Python中日益流行的spaCy包实现它们。这篇文章是针对绝对的NLP初学者，但是假设有Python的知识。 spaCy是什么？...通常希望标准化与其基本形式具有相似含义的单词。...例如，在事件的给定描述中，我们可能希望确定谁拥有什么。通过利用所有格，我们可以做到这一点（提供文本在语法上是合理的！）。SpaCy使用流行的Penn Treebank POS标签（见这里）。...如果你想成为关于它的超级Pythonic，你可以在列表综合中做到这一点（我认为这是更好的！）...在后面的文章中，我将展示如何在复杂的数据挖掘和ML任务中使用spaCy。
人类语言和词义 如何表达一个单词的含义 在计算机中如何具有可用的含义 wordNet存在的问题 将单词表示为离散符号 单词作为离散符号存在的问题 通过上下文表示单词 词向量 词义作为神经词向量-可视化...1.7 词向量 我们将为每个单词构建一个密集的向量，并选择它，使其类似于出现在相似上下文中的单词的向量。 ? 注意：单词向量有时也称为单词嵌入或单词表示形式，它们是分布式表示形式。...二、Word2vec介绍 Word2vec使用两层神经网络结构来为大量文本数据的语料库生成单词的分布式表达，并在数百维向量空间中表达每个单词的特征。...简而言之，它是反转CBOW的图像。到目前为止，我看到的两个模型都使用神经网络（它模仿人脑的神经细胞），因此当人出现带有可疑记忆的单词时考虑到有待猜测的地方，人脑可能以类似的机制主导结果。...因此的计算非常昂贵 可能需要等待很长时间才能进行单个更新！对于几乎所有的神经网络来说，这都是一个非常糟糕的主意！
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