在自然语言处理领域，我们有一种类型的问题是如何在一堆文本中提取出核心词/句子。而无论是对于长文本还是短文本，往往几个关键词就可以代表整个文本的主题思想。同时，在很多推荐系统中，由于无法直接就整体文本进行利用，往往会现对文本进行汇总，常用的方法就是embedding或者关键词抽取，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。让我们看下有哪些快速上手可用的方法。
人们把词语组合成句子来表达意义，对于一句中文，人可以借助知识明白哪些是词，进而理解语句的含义，而计算机很难做到。确定句子中的词，是计算机理解中文的基础。jieba库是一款优秀的Python第三方中文分词库。
前言 在上一期《【干货】--手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类，基于网友的需求，这里再使用Python做一下复现。关于步骤、理论部分这里就不再赘述了，感兴趣的可以前往上面提到的文章查看。下面给出Python的具体代码。 Python代码 上面代码所做的工作是将用户自定义词设置到jieba分词器中，同时，构造切词的自定义函数，添加的附加功能是删除停用词。 使用TFIDF权重构造文档词条矩阵，注意，这里根据词频选择了最高频的20个词，作为矩阵的列数。 通过构建朴素贝叶斯
通过以上两种方法的任何一种完成安装都可以。如果不想安装，可以下载github源码包，安装下面依赖再使用。
看了一个Beyond的纪录片, 于是搜集了24首歌词, 用Python做了简单分词和词频统计.
一、环境 python3.6安装 anaconda安装 jieba安装 gensim安装 IDEA 编辑器安装 二、实战演练 训练语料source.txt 9月12日随着颁奖典礼的结束,我院获得了商委系统运动会系列活动之一——足球比赛的季军,本次比赛立时十天,十二只球队分成两个小组比赛。我院代表队以小组第二名的成绩出现,在和另一小组第二名石油公司争夺三四名的比赛中,教师们超水平发挥，以五比一的比分大胜对手，获得第三名的优异成绩.. 本次比赛由商委主办,我院协办，在我院漂亮的足球场地举行。我院代表队领队
本机是win10 64位，已经安装了pip工具，关于pip下载安装（here），然后win+R，输入pip install jieba，效果如下：
在昨天的文章（Python 标准库之 OS）中我们学习了Python 标准库中非常强大的 os，今天我们来见识一下 Python 标准库的双端队列。
b. 当时投递简历时调研了一下，大文娱、本地生活以及飞猪，据说都不是太核心，竞争较小。
在《从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型（理论部分）》中我们详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念和理论知识，在这一期我们继续介绍该算法的实战案例。将会对高斯贝叶斯、多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯三种分类器案例的做实战讲解。希望通过这部分内容的讲解，能够使读者对贝叶斯算法有一个较深的理解（文末有数据和源代码的下载链接）。
首先是顶流Python高举卷王之王的大旗向传统王者VBA抢班夺权，pandas, xlwings、OpenPyXL和Matplotlib等第三方包已经具备VBA和Power Query的几乎所有功能。
jieba 分词我觉得是Python中文分词工具中最好用的一个工具包。想要入门自然语言处理，jieba分词有必要好好掌握一下，今天带大家入门一下jieba分词包。 首先简单介绍一下jieba分词的原理，jieba分词采用的是基于统计的分词方法，首先给定大量已经分好词的文本，利用机器学习的方法，学习分词规律，然后保存训练好的模型，从而实现对新的文本的分词。主要的统计模型有：N元文法模型N-gram，隐马尔可夫模型HMM，最大熵模型ME，条件随机场模型CRF等。 jieba分词包含三个主要的类，分别是jie
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者 | 寒小阳 视频后期 | 崔云柯 是的，你们没有猜错，这是一期撒狗粮的手把手教学文章！ 刚刚从春节回家被爸妈逼婚的懵逼中回过神来，明天又到了满世界秀恩爱的情人节，各位给女朋友的礼物都准备好了吗？ 如果还没有准备，不要慌张，老司机大数据文摘不仅文章有深度，套路也不浅，在情人节前一天推出的这期手把手系列，小阳老师将花10分钟时间，逐步带各位利用Python完成一个技术范儿十足又有点浪漫的情人节礼物：用词云图带她回忆你们聊天记录里的爱情故事。 给你一张过去的词云图，看看
專 欄 ❈Jerry，Python中文社区专栏作者。 blog：https://my.oschina.net/jhao104/blog github：https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
最近做课题，需要分析短文本的标签，在短时间内学习了自然语言处理，社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词（融合社会标签和时间属性）进行用户画像。这一切的基础就是特征词提取技术了，本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍（英文）。
不管是for循环还是while循环，都是任何一门语言的基础知识，同时也是非常重要的知识。借助于循环的策略，可以将很多重复性的问题完美地解决。在Python中，大家可能对她的印象是“Python不适合使用循环，因为效率低，速度慢！”，但是本文中将重点介绍她，并跟大家分享我工作常用的几段代码示例（如果你想实操，文末有数据下载链接）。
简介：前文python jieba+wordcloud使用笔记+词云分析应用讲到可以自定义Idf文档，所以来处理处理。算法已经有现成，本文讲解基本原理及其使用。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
这里是 AI 研习社，我们的问答版块已经正式推出了！欢迎大家来多多交流~ http://www.gair.link/page/question （戳文末阅读原文直接进） 社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。 话不多说，直接上题 @马文•加布里 问： 请问有没有好的可以根据关键词提取文章摘要的开源项目？要支持中文的。 来自社友的回答 ▼▼▼ @约翰尼•德普 CSDN 上有答案： 关键词提取自动摘要相关开源项目 GitHub - hankcs
许多自然语言处理程序中都用到了谷歌开源的SentencePiece作为词切分的基础工作之一，于是跟踪学习了下。
推荐系统领域太卷了，十方表示总是折腾"塔"太累了，所以十方平时也会学习些NLP，CV相关领域的知识去丰富下自己的见识。这里十方希望大家不要把自己要学的东西限定的太死，比如我们是做推荐系统相关研究的，那nlp相关知识我们可以不去学习。事实上，不同领域的模型是可以相互借鉴的，比如textcnn，就是用图像的cnn去做文本分类，推荐的bert4vec，就是用处理文本的bert模型做推荐。总而言之，希望大家在深度学习领域尽可能的博学，在具体推荐系统领域可以做到专家。
闲着无聊的时候，我就会问问自己，编程也有了五年经验了，除了增删改查，我还会什么，有一天我跳槽，去面试的时候，我能比那些年轻而且期望薪资待遇低的年轻毕业生，我有什么优势，而且我只是一个专科的机电系学生，居然来做软件编程，好戏剧的一切，渐渐的给自己洗脑，自己都忘记自己是培训机构出来的，说了这么多抱怨的话，没有说培训机构的不好，没有说我们专科生就一定比高学历人才的差，归根到底还是需要学习吧，自学了半年多python，现在报了一个假期培训班来学习NLP，英语是硬伤，自己表示很无奈。
导读：随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟，实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术，是众多上层任务的首要基础工作，同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。
选自FreeCoderCamp 作者：Vikash Singh 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤 数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库，可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示，使用正则表达式（Regex）需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。 项目链接：https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候，此
数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库，可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示，使用正则表达式（Regex）需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。 项目链接：https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候，此类工作是由关键词替换完成的，就像吧「Javascript」替换成「JavaScript」。另一些
2021年，对于正在找工作的朋友来说，笼罩在新冠肺炎疫情之下，今年的就业季显得更加具有挑战性，更有意思的是，每当这个时候，各种面试经验分享就如同过江之鲫一般，俯拾皆是，因为例子过多,兹不细举。然而这些面试经验大部分都停留在理论阶段，这就造成了一个问题：理论和实际，到底有多大出入？我国古代大名仕曾文正公曾经说：“天下事，在局外呐喊议论，总是无益，必须躬身入局，挺膺负责，方有成事之可冀。”革命先烈李大钊先生也曾感叹：“凡事都要脚踏实地去作，不驰于空想，不骛于虚声，而惟以求真的态度作踏实的工夫。以此态度求学，则真理可明，以此态度做事，则功业可就。”所以本次我们来进行一次真实的线上面试，正所谓空谈误国，实干兴邦，能够检验真理的也只有实践这一条路。
在自然语言处理（NLP）领域，词/句向量嵌入方法的使用已有许多年的历史。能够捕捉到单词或句子的含义，并将其转换为具有固定长度的嵌入向量，非常好地解决了大多数机器学习模型不擅长应对可变长输入数据，而无法应用到NLP领域的问题。
查看进程回忆上次内容 上次先进程查询 ps -elf 查看所有进程信息ps -lf 查看本终端相关进程信息 杀死进程 kill -9 PID 给进程发送死亡信号 运行多个 python3 show_time.py 的话 各个进程独立python3 show_time.py 大概 8+M各占内存这些进程之间是什么关系呢？🤔编辑具体查询 zsh进程相关的 3 个进程 zsh(当前的 shell 环境) zsh(shell本身)进程 /usr/bin/python3 /home/shiyanlou/sl
中文文本纠错工具。音似、形似错字（或变体字）纠正，可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正。python3开发。
发现没有变化，如果看过元组那一章的小伙伴们，或者有底子的，可能发现了问题所在，没错，少了从新赋予，在这里温习一下如下
小学生要学Python，高考要加入Python，你常玩的手机游戏是Python写的，人工智能首选语言是Python，现在连微软官方Excel都要把Python作为官方语言！
我们随机打开招聘网站，随机抽取13家公司招聘数据分析岗位的要求。数据分析岗位薪酬分布：8-50k，岗位要求描述：总计61行，用词 2899个。
编程功能的基本单位。你建立你的程序一个函数(或方法)。最小的东西您可以测试在单元测试是一个函数。也是最小的一个函数的代码名称,因此可以创建一个新的抽象。函数的目的是封装一些代码并使其可用于其他程序或其
Gooey项目支持用一行代码将（几乎）任何Python 2或3控制台程序转换为GUI应用程序。
星号（ * ）已经在此前的学习中出现过，它可以作为乘法和乘方的运算符，也可以表示序列中元素的重复。对于函数而言，它的作用则体现在收集参数上。
本文介绍了如何使用Spark MLlib库进行Word2Vec训练，将词嵌入转换为Google Word2Vec格式。首先介绍了Word2Vec的原理和算法，然后讨论了Spark MLlib库在词嵌入训练中的应用。最后，通过实验评估了训练效果，包括词聚类、词相关性、类比推理和分类任务。
谷歌开源 Python Fire NASA 发布 2017-2018 软件目录，供开发者免费使用 一张图看懂大数据中 R 语言的应用 一张图看懂大数据中 Python 的应用 每日推荐阅读 谷歌搜索技
本次依然是选自python面试题系列，将一个比较偏的概念，可能很多人没怎么听说过——猴子补丁，其实所讲的内容很简单，它得益于python灵活的语法、一切皆对象的思想，一起来看看看看吧！
影视剧字幕聊天语料库特点，把影视剧说话内容一句一句以回车换行罗列三千多万条中国话，相邻第二句很可能是第一句最好回答。一个问句有很多种回答，可以根据相关程度以及历史聊天记录所有回答排序，找到最优，是一个搜索排序过程。
上周追着看了个大牛的好几篇文章，发现一个叫racket的语言出镜率颇高 —— 这已经是我十月来第三次从各种大牛的文章中接触这个词。就如「惊天魔盗团」里那个被催眠的法国人，当生活中多次出现和赌博相关的场景，Las Vegas自然而然成为他的下一个旅游目的地。而racket，在上个周末，便成了我的Las Vegas。 我对编程语言的接触大致分成三种「境界」： ✓ 浅尝辄止：了解一下语言设计的理念，基本功能，使用场景，写写一些基本的程序。如ruby，io，scala，clojure，object c，lua，ha
中国14亿人口，约8.54亿人使用互联网，人均使用时长高达4～5个小时。更多的人花更多的时间在互联网上，是一种生活方式的转变，也是经济新增长点的体现。顺势而为，才有可为。人与人紧密的沟通本质将体现在人与计算机的频繁交互之上。互联网的触角无处不在，拥抱互联比闭门不出的拒绝更理智。
作者：Beau Beauchamp是一位企业UI/UX全栈Web应用程序架构师兼高级开发者，20多年来，为美国一些大企业在云端开发过可扩展的应用程序，包括迪士尼、AAA、Enterprise、斯普林特和戴尔。 为何PHP比以往任何时候更受欢迎，又更遭讨厌？ 我再次发现自己不走寻常路，进行一番大多数读者不想听到的现状核实：PHP这个编程语言界的“混蛋”比以往任何时候更受欢迎。 为什么？为什么PHP还没有翘辫子？IT领域有太多“更好”的编程语言，不是吗？ 其实，好的编程语言并不多。不然，它们老早就抢过PHP的
为什么命令行如此重要？之前说到，命令行是你和电脑对话的地方。你可以用句子的方式把信息发给电脑，电脑再以句子的方式给你回应。在编程领域，有些消息只能用命令行告诉电脑——或许是编程人员早就习惯了，或许打字更有效——毕竟你和闭着眼睛的人交流，肯定比捂着耳朵的人交流方便（你不能用鼠标写字！）。在编程中，大部分消息都是靠说，而不是靠比划（画图就是比划的例子）。呃……总之你得懂命令行。
数据到信息到知识到智慧 这是大数据时代，这是人工智能时代，这是一个数据驱动一切的时代。 中文确实博大精深，大家都在说大数据，说数据挖掘，说知识图谱，说人工智能。那这儿个词的定义，还真有必要仔细区分一下。 数据是测量的结果 无论是古埃及人夜观天象，得到日月星辰的运转，还是今天我们用仪器设备去测定各种指标。本质都是”观察“，观察的结果就是数据。 观察的角度不同，得到的数据也不一样。这取决于我们观察的目的，所以数据分析一定是业务需求导向 比如我们要做网站SEO。那么我们最直接就是观察排在最靠前的网站，都有什么
一步步教你用现有硬件，构建隐私、开源、声控的音箱。 Snips 的团队已经开发了一款开源智能扬声器，它与 Spotify 一起运行。 音箱（或扬声器）专注于音乐播放，并且可以轻松地通过说出您想要听的东西，来控制您正在听的音乐。它纯粹只是一个演示项目，但是我们已经习惯了便利性，所以我们希望让任何有兴趣，在家就可能以简单的复制。 我们在整个项目中，将学到关于 Raspberry Pi 上的音乐播放、Arduino 和各种 IoT 技术，并希望能分享最有趣的部分。我们将介绍扬声器的每个部分。但是为了尽可能简单，我
# 人工智能:预测,分类 # 人工智能: # 自动的工作 # 机器学习(包含深度学习) # 以前的限制因素:计算能力,数据,算法发展 # 用途: # 图像识别 # 识别图片中不同的地方(医学CT) 不用人工识别 # 图片艺术化(可以替代ps) # 无人驾驶 # 人脸识别 # 自然语言处理 # 语音识别 # 自动写报告 # 传统预测 # 性能评估 # NLP # 推荐系统 # 机器学
从年三十到今天，手机上的拜年消息就没停过，大多还是群发，不回复显得很没有礼貌，一一回复又累心劳神。
k-means算法又称k均值，顾名思义就是通过多次求均值而实现的聚类算法。是一种无监督的机器学习方法，即无需知道所要搜寻的目标，而是直接通过算法来得到数据的共同特征。其具体算法思想如下图所示：
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