不同于行业单 “卷” 长文本，科大讯飞此次推出了首个长文本、长图文、长语音的大模型，背后是如何考虑的？...在长文本能力上，讯飞星火具备长文档信息抽取、长文档知识问答、长文档总结、长文档文本生成等能力，总体已经达到 GPT-4 Turbo 4 月最新长文本版本的 97% 水平，而在银行、保险、汽车、电力等多个垂直领域的知识问答任务上...在长图文能力上，科大讯飞面向复杂的图文场景推出星火图文识别大模型，以星火通用大模型为基座，结合视觉编码器和多粒度图文任务等构成。...通过此次上新的长文本、长图文、长语音功能，我们在日常的学习、工作中，无论是长文本素材，随手拍的图文信息，亦或是会议录音，高效知识获取都可以通过一个大模型搞定。...系统以及 ERP 系统的打通，完成相应操作；最后，通过私域知识融入机制，智能体平台很容易实现企业所属行业以及企业私域知识的融入。
当时挖了一个坑： 那么问题来了，我的字体该加到哪里呢？ 基本的ggplot 就够了 比如你可以将内容以captain 的形式加在图片的侧方。...ggstatsplot 就是个很好的例子： subtitle, captain 都是很不错的选择。...="Scatter plot") # Solution 2 p + annotate(geom="text", x=3, y=30, label="Scatter plot") 自动给图像添加文本标记...check_overlap = T) > p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, label = rownames(mtcars))) > p + geom_label() 为柱状图添加计数标记...个人感觉，比较常见的场景是：画好了柱状图，希望在柱状图上标记出相应的数字。
不争自然能得到人们的尊崇，能忍则忍，一忍百安。 全文字数：2666字 阅读时间：8分钟 前言 由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。...也就是说首先要按照词频的顺序为每个词汇分配一个编号，然后将这些词汇表保存到一个独立的vocab文件中。...当然无论是训练集、验证集还是测试集我们的字典都是一样的，这个其实很好理解，只有词与数字统一起来，在训练集上训练，验证集验证以及最后的测试才能够使其表示的单词一致。...它是一个无序的容器类型（所以需要后期进行排序的处理），以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。...为hashable对象计数，是字典的子类。
TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。 有很多不同的数学公式可以用来计算TF-IDF。...这边的例子以上述的数学公式来计算。词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。...假如一篇文件的总词语数是100个，而词语“母牛”出现了3次，那么“母牛”一词在该文件中的词频就是3/100=0.03。...在计算一批研报关键词数据时，可以先将研报统计数算出来，以参数的方式下推给其它查询。这样的话，每次计算研报和关键词TF-IDF分数时就不用了频繁的执行统计count(*)操作，可以节省一些性能消耗。...客户端在拿到数据之后先获取研报统计数，然后计算TF-IDF分数，并将计算合并写入到存储系统MySQL。
文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。...从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。...word=lapply(X=words, FUN=strsplit, " ") v=table(unlist(word))#table统计数据的频数 结果v的部分截图如下，可以看出此时已经统计好词频了...9.画出标签云 (1)读入词频统计数据 路径和文件名称根据自己的需求更改 mydata<-read.csv("E:/Rtagcloud/hongloumengfcresult.csv",head=TRUE...word=lapply(X=words, FUN=strsplit, " ") v=table(unlist(word)) #table统计数据的频数 # 降序排序 v=rev(sort(v))
在当今数字化时代，文本数据无处不在，它们包含了丰富的信息，从社交媒体上的帖子到新闻文章再到学术论文。...本文将介绍如何使用Python来实现文本英文统计，包括单词频率统计、词汇量统计以及文本情感分析等。单词频率统计单词频率统计是文本分析中最基本的一项任务之一。...words = text.split()：将处理后的文本字符串按空格分割为单词列表。word_count = {}：创建一个空字典，用于存储单词计数，键是单词，值是该单词在文本中出现的次数。...以下是总结：单词频率统计：通过Python函数count_words(text)，对文本进行处理并统计单词出现的频率。文本预处理包括将文本转换为小写、去除标点符号等。...使用Counter类进行单词计数，简化了代码。文本预处理：文本预处理是文本分析的重要步骤，包括去除标点符号、处理大小写、词形还原和词干提取等，以规范化文本数据。
文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。...从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。 ...word=lapply(X=words, FUN=strsplit, " ") v=table(unlist(word)) #table统计数据的频数 结果v的部分截图如下，可以看出此时已经统计好词频了...9.画出标签云 (1)读入词频统计数据 路径和文件名称根据自己的需求更改 mydata<-read.csv("E:/Rtagcloud/hongloumengfcresult.csv",head=TRUE...word=lapply(X=words, FUN=strsplit, " ") v=table(unlist(word)) #table统计数据的频数 # 降序排序 v=rev(sort(v))
他们之间互相有些区别，但本质上都可以被看作是从庞大的信息中找到想要答案的过程，方法上互相之间也有一些借鉴意义。 陈丹琦的DrQA[2]可以说是利用深度学习解决开放域问答的开山鼻祖了。...我们也暂且将目光聚焦在这类开放域问答任务：基于一个巨大的文本库（例如维基百科）建立自动回答知识型问题的系统。...Facebook在这篇paper中提出：在开放域问答中，阅读理解模型的注意力权重可以提供更好的检索模型训练信号，该方法刷新了开放域问答系统的SOTA，同时在EffcientQA榜单上刷新了6GB量级模型的记录...基于词频的检索模型的一大优点就是简单有效： 对于大量文本，可以将所有段落的词频都提前统计出来，并储存为向量的形式 对于给定问题，通过向量近邻搜索就可以快速查询到最佳候选段落。...但是基于词频的检索模型也有一些很明显的缺点： 词频不能完全表示文本的含义，检索出的文本质量也因此受限，从而影响问答系统整体的表现 基于词频的检索模型不包含注意力机制，很难给关键程度不同的信息以不同的评分
在文本分类的例子中，词频向量(word occurrence vectors)(而非词数向量(word count vectors))可能用于训练和用于这个分类器。...BernoulliNB 可能在一些数据集上可能表现得更好，特别是那些更短的文档。 如果时间允许，建议对两个模型都进行评估。...import numpy as np """ 这个指南的目的是在一个实际任务上探索scikit-learn的主要工具，在二十个不同的主题上分析一个文本集合。...，但是也存在一个问题：较长的文本将会比较短的文本有很高的平均计数值，即使他们所表示的话题是一样的。...： 对文本进行计数统计 CountVectorizer 词频统计 TfidfTransformer （先计算tf,再计算tfidf） 3、训练分类器： 贝叶斯多项式训练器 MultinomialNB
使用案例 使用场景 1: 计数 当需要对一组元素进行计数时，defaultdict 可以非常方便地避免检查键是否存在的麻烦。...进阶案例使用 进阶案例 1: 使用 defaultdict 实现词频统计并排序 案例代码: from collections import defaultdict # 假设我们有一段文本...defaultdict: 1 # for: 1 # word: 1 # analysis: 1 # frequency: 1 # 代码描述: 使用defaultdict对一段文本进行词频统计...，并根据词频进行降序排序。...weather_counts in days.items(): print(f" Day: {day}, {weather_counts}") # 注意：由于实际输出会非常长且包含嵌套结构
「学习内容总结自 coursera 上的 Natural Language Processing 课程」 文本处理 Tokenization 令牌化 将输入文本拆分为有意义的块 (chunks) 的过程称为...这个过程为称为文本向量化 (Text vectorization) ，因为我们实际上用一个巨大的数字向量替换文本，并且将该向量的每个维度对应于我们数据库中的某个 token。 ?...其实可以看出频率越低将会越容易被鉴别，因为在文本中其能够捕获一些特殊的信息。透过这个想法可以提出下面的 TF (Term Frequency，词频) 的概念。...TF-IDF 词频-逆文档频率 沿用上面词频的想法，下面将介绍关于词频的一些概念。...首先要知道词频 TF (Term Frequency) 的概念： 用 tf(t,d) 表示词(或者 n-grams) t 在文本 d 中的频率。 多种表现形式： ?
传统的汽车口碑调查方式往往需要耗费大量的人力物力，而网络上的汽车口碑数据正逐渐成为研究汽车市场和消费者需求的重要数据来源。然而，如何高效地获取和分析这些数据变得越来越重要。...这一部分里面所有的结果都要实现基于R语言的文本数据分词在每一页评价内容的抓取中 ， 依然使用 xpath SApply 函数，再输入特定的 XML 路径来抓取网页上的用户评价内容library(RCurl...",x = lecture$网友)分词+统计词频word=lapply(X=words, FUN=strsplit, " ") v=table(unlist(word))统计数据的频数对词频进行排序table...函数得到各词组的词频，最后运用 sort 函数让其按词频降序排列，生成文档词矩阵创建数据框d=data.frame(词汇=names(v), 词频=v) d过滤掉1个字的结果和词频小于100的结果筛选标准大家可以根据自己的需求进行修改...,family="myFont") 最受欢迎的见解1.Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组2.R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据3.r语言文本挖掘
这个系列打算以文本相似度为切入点，逐步介绍一些文本分析的干货，包括分词、词频、词频向量、文本匹配等等。...上一期，我们介绍了文本相似度的概念，通过计算两段文本的相似度，我们可以： 对垃圾文本（比如小广告）进行批量屏蔽； 对大量重复信息（比如新闻）进行删减； 对感兴趣的相似文章进行推荐，等等。...上一篇我们简单介绍了夹角余弦这个算法，其思想是： 将两段文本变成两个可爱的小向量； 计算这两个向量的夹角余弦cos(θ)： 夹角余弦为1，也即夹角为0°，两个小向量无缝合体，则相似度100% 夹角余弦为...回顾点击这里：文本分析 | 余弦相似度思想 本文会具体介绍如何计算文本的夹角余弦相似度，包括两部分： 向量的夹角余弦如何计算 如何构造文本向量：词频与词频向量 1. 向量的夹角余弦如何计算 ?...词频与词频向量 文本是由词组成的，我们一般通过计算词频来构造文本向量——词频向量。 比如有一句话： 我是数说君，我爱你们，你们爱我吗？
实际上就是进行了词频统计TF(Term Frequency，缩写为TF)。 但是，很容易想到的一个问题是:“的”“是”这类词的频率往往是最高的对吧？...如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。 用统计学语言表达，就是在词频的基础上，要对每个词分配一个"重要性"权重。...默认的特征维度是 =262,144。可选的二进制切换参数控制术语频率计数。设置为true时，所有非零频率计数都设置为1. 这对建模二进制（而不是整数）计数的离散概率模型特别有用。...CountVectorizer将文本文档转换为词条计数的向量。这个后面浪尖会出文章详细介绍。 IDF:是一个Estimator，作用于一个数据集并产生一个IDFModel。...直观地，它对语料库中经常出现的列进行权重下调。 注意：spark.ml不提供文本分割的工具。
昨天，我分享了《100毫秒过滤一百万字文本的停用词》，这次我将分享如何进行词频统计。...使用计数类进行词频统计： from collections import Counter wordcount = Counter(all_words) wordcount.most_common(10...从上面的结果可以看到使用collections的Counter类来计数会更快一点，而且编码也最简单。 分词过程中直接统计词频 Pandas只能对已经分好的词统计词频，所以这里不再演示。...上面的测试表示，Counter直接对列表进行计数比pyhton原生带快，但循环中的表现还未知，下面再继续测试一下。...总结 今天我向你分享了词频统计的三种方法，本期还同步分享了 set集合和字典的基本原理，希望你能学会所获。 求个三连，咱们下期再见。
日志分析、外部数据源（HBase和MySQL）和共享变量。...数据源 保存数据RDD到MySQL表中，考虑性能问题，5个方面 考虑降低RDD分区数目 针对分区数据进行操作，每个分区创建1个连接 每个分区数据写入到MySQL数据库表中，批量写入...以词频统计WordCount为例： 从HDFS上读取数据，每个Block对应1个分区，当从Block中读取一条数据以后，经过flatMap、map和reduceByKey操作，最后将结果数据写入到本地磁盘中...2）、TaskScheduler负责Task级的调度，将DAGScheduler给过来的TaskSet按照指定的调度策略分发到Executor上执行，调度过程中SchedulerBackend负责提供可用资源...3）、范例演示：构建SparkSession实例，加载文本数据，统计条目数。
而中文只有字、句和段能通过明显的分界符来划界，唯独词没有一个形式上的分界符。虽然英文在部分短语的划分问题也存在同样问题，不过在词这一层上，中文确实要比英文复杂得多、困难得多。...更进一步，可以直接从网页上爬下一段文本作为输入字符串，然后出词云图，如世界杯的新闻词云。...移：英语多元计数算法 如下以英文文本作为研究对象，采用多元单词计数方法提取分词。以高阶多元词识别优先，将高阶多元词的词频减去低阶多元词的词频，以此类推，最终获得多元词识别的结果。...斗：中文多元计数算法 如下以中文文本作为研究对象，也采用多元单词计数方法提取分词，也以高阶多元词识别优先。...需要指出的是此处以介绍方法为目标，多元（n-gram）计数的方法是一种基于输入文本统计词频方法，它没有 “先验的经验”，如额外中文词典为支持，完全是基于输入文本的信息统计后得出分词结果，因此对于小文本和短文本识别效果是有限的
文本挖掘与词频统计：基于R的tm包应用 我们将探讨如何帮助客户使用R语言的tm（Text Mining）包进行文本预处理和词频统计。tm包是一个广泛使用的文本挖掘工具，用于处理和分析文本数据。...基于词频统计的文本数据分析与短语挖掘 在本文中，我们利用词频统计技术对文本数据进行了深入分析，并尝试从中提取出具有代表性的频繁短语。...这些统计结果展示了不同文档在各个词汇上的使用频率，如下表所示： head(data2) 这些统计数据为我们提供了关于文档中词汇使用情况的直观认识，并揭示了不同词汇在不同文档中的权重差异。...短语挖掘与流行度分析 接下来，我们尝试根据流行度从词频统计结果中挖掘出频繁短语。尽管本文未提及具体的流行度计算公式，但我们可以假设该公式基于词频统计结果，并可能结合了其他文本特征（如逆文档频率等）。...通过该图，我们可以迅速识别出在整个文档集合中频繁出现的词汇，并初步判断它们的流行度。 然而，需要注意的是，单纯的词频统计可能无法完全反映短语在文本中的实际意义和重要性。
process_text函数 process_text函数其实就是对文本进行分词，然后清洗，最好返回一个分词计数的字典。...generate_from_frequencies函数 最后再简单说下这个函数，这个函数的功能就是词频归一化，创建绘图对象。...绘图这个代码很多，也不是我们今天要讲的重点，我们只需要了解到底是需要什么数据来绘制词云图，下面是词频归一化的代码，我想大家应该能看的懂。...我们先通过jieba分词，用空格拼接文本，这样process_text函数就能返回正确的分词计数的字典。...最后，上述的中文词云也并不上我们最终理想的词云，例如我，他等不需要显示出来，还有就是让词云更美化，这些内容下期再告诉你~
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