利用 Python 和 Spacy 尝试过英文的词嵌入模型后,你是不是很想了解如何对中文词语做向量表达,让机器建模时捕捉更多语义信息呢?这份视频教程,会手把手教你操作。
專 欄 ❈楼宇,Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程,后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer,现暂时弃坑。兴趣不定,从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎:https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub:https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦》(1) 6 词频统
因为高清大图放到网站上会严重拖慢加载速度,或是有的地方明确限制了图片大小,因此,为了完成工作,他们总是需要先把图片压缩,再上传。
随着互联网的快速发展,搜索引擎优化(SEO)成为了网站提高可见性和流量的重要策略。而Python爬虫作为一种强大的网络数据抓取工具,为SEO提供了许多便利和优势。今天我们将探讨Python爬虫在SEO中的应用,并进行一些简单的效果分析,帮助大家深入了解这项技术的潜力和价值。
python中提供了多种方式来处理netcdf文件,这里主要讲一下常用的 netcdf4-python 模块。
主楼搜索引擎的主流算法 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来记录,这种只能怪索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录开确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称之为倒排索引inverted index。带有倒排索引的文件我们称之为倒排索引文件,简称倒排文件inverted file tf-idf概念 倒排索引待解决的问题 1 大小写转换的问题,如python PYTHON应该为一个词 2 题干抽取,looking和look应该处理成一个词 3 分词,若屏
公众号Python爬虫系列文章基础写完了,所以就有了一些实战题目,有兴趣的可以来去围观一下.,为什么要进行Python项目实战 项目实战第二季
作为一名专业的爬虫程序员,我深知网站的搜索排名对于业务的重要性。在如今竞争激烈的网络世界中,如何让自己的网站在搜索引擎结果中脱颖而出,成为关键。今天,和大家分享一些关于如何通过Python爬虫来提升网站的搜索排名的技巧和实践经验。无论你是在提升自己的网站排名还是优化客户的SEO策略,这些方法都能帮助你达到目标,提升网站的可见性与流量。
01 了解强化学习 新闻报道中很少将强化学 习与机器学习、深度学习、人工智能这些关键词区分开来,所以我们要先介绍什么是强化学习,再讲解其基本机制。 强化学习与机器学习、人工智能这些关键词之间的关系; 强化学习相对于其他机器学习方法的优点和弱点; 那么,下面就正式开始学习之旅吧。 1.强化学习与各关键词之间的关系 图 1-1 所示为与强化学习相关的关键词之间的关系。 图 1-1 各关键词之间的关系 首先,机器学习是实现人工智能的一种技术。不同的人对人工智能的定义有不同的理解,这里不进行深入说明。不过,对于“
最近在学习Python,相对java来说python简单易学、语法简单,工具丰富,开箱即用,适用面广做全栈开发那是极好的,对于小型应用的开发,虽然运行效率慢点,但开发效率极高。大大提高了咱们的生产力。为什么python能够在这几年火起来,自然有他的道理,当然也受益于这几天大数据和AI的火。
專 欄 ❈楼宇,Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程,后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer,现暂时弃坑。兴趣不定,从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎:https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub:https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦》(1) 用 Pyth
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
我们很多人都知道SEO的大部分内容都和文字和关键词有关,有些做SEO的很不在乎图片优化,其实图片优化是非常重要的。
@本文来源于公众号:csdn2299,喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
本文一步步为你演示,如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”,不妨尝试一下。 📷 需求 好友最近对自然语言处理感兴趣,因为他打算利用自动化方法从长文本里提取关键词,来确定主题。 他向我询问方法,我推荐他阅读我的那篇《如何用Python从海量文本提取主题?》。 看过之后,他表示很有收获,但是应用场景和他自己的需求有些区别。 《如何用Python从海量文本提取主题?》一文面对的是大量的文档,利用主题发现功能对文章聚类。而他不需要处理很多的文档,也没有聚类的需求,但是需要处理的每篇文
那么 NLP 到底是什么?学习 NLP 能带来什么好处?
上周,一位名为 FujiwaraChoki 的程序员在观看短视频的过程中突发奇想,开发了一款叫 Money Printer 的一键视频生成工具。
一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器:dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集,而group是类似文件夹一样的容器,存放dataset和其他group。在使用h5py的时候需要牢记一句话:groups类比词典,dataset类比Numpy中的数组。 HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近,但是支持更多对外透明的存储特征,如数据压缩,误差检测,分块传输。
本文介绍了利用Pytorch框架实现文本分类的关键知识点,包括使用如何处理Out of Vocabulary words,如何解决变长序列的训练问题,举出了具体实例。
十三届全国人大三次会议作了政府工作报告。这份政府工作报告仅有10500字左右,据悉是改革开放40年以来最短的一次。受到疫情影响,今年的两会会议适当缩短,政府工作报告也大幅压缩,体现了“实干为要”的理念。那么,这份政府工作报告突出强调了哪些关键词呢?我们其实可以基于Python技术进行词频分析和词云制作!
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写在开头:今天催更小伙伴们,突然发现自己的python学习笔记竟然一个月没更了,按照每月总更8篇计算,每月应更2篇左右的python学习笔记,也不知是杂文更的太多了还是自己偷懒了,这样的学习进度太慢了。刚才打开IDLE,竟然连两次回车运行程序都给忘了,年级大了是该补补脑子了。另说明一下,从本月处,本博客的代码部分将不再贴源码,而采用截图形式上传。篇幅大的源码会考虑在文末采用压缩包方式上传。为啥?因为该死的熊掌号但凡页面有源码高亮的就提示内容不符合规范,熊掌号只抓取不收录,悲催。
想象一下自己正在进行一个非常好的数据科学项目,还为了获得较好的结果用了最前沿的数据库。然后几天后,新一代前沿框架的出现,导致现有模型已经落后了。
本文一步步为你演示,如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”,不妨尝试一下。
中文维基百科下载地址:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/
linux主要特征 :一切且文件(目录、硬盘等都是文件);硬件都在/dev 目录,如硬盘、U盘为/dev/sd[a-d];
首先来一个简单的问题,“乔布斯”和“苹果”这两个词有关联吗?如果有,有多大的相关度? 背景介绍 传统的文档相关度一般是基于特征提取所得的向量相关度,而词语相关度也经常在不少实际应用中涉及到。对于要比较的两个词语,相对于仅仅在“相等”和“不等”这两者间做一个选择,更好的方法应当是对相关度的大小作一个数值性刻画。如果“1”对应完全相关,“0”对应完全不相关(当然也可以将相关度最小值设为-1),那么可以用“0”至“1”之间的一个浮点数来刻画两个词语的相关度。 衡量两个词语的相关度一般通过比较其上下文环境来实现,
本例子使用Python的os模块和 argparse模块,将工作目录work_dir下所有后缀名为old_ext的文件修改为后缀名为new_ext
腾讯云的高性能应用服务 HAI (Hyper Application Inventor)是一款专门为AI和科学计算设计的GPU应用服务产品。来看看如何利用HAI快速部署一个Stable Diffusion WebUI,实现AI绘画自由哈。
fastText 是 Facebook 实验室在 2016 年发表的《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》论文中提出的一个简单高效的文本分类方法。fastText 模型架构如下所示。
h5py官方文档:https://docs.h5py.org/en/stable/build.html
用VOSviewer尝试CNKI中文文献关键词共现(keyword co-occurence)分析时,你可能会踩到一个大坑。本文帮助你绕开这个坑,或是从坑里爬出来。
我们在日常工作中经常要“批量”处理一些任务,比如“批量”解压目录下的gz文件。当然,用shell写一个for循环是很简单就可以实现的,比如下面这样:
今天,公众号后台来了位新朋友,大家没事可以去聊聊天、扯扯淡、谈谈诗和远方。刚开始用,还不知道有无智能回复的条数限制。
词嵌入表示作为机器翻译、问答、文本分类等各种自然语言处理任务的基础,它通常会占到模型参数总量的 20%~90%。存储和访问这些嵌入需要大量的空间,这不利于模型在资源有限的设备上部署和应用。针对这一问题,本文提出了 MorphTE 词嵌入压缩方法。MorphTE 结合了张量积操作强大的压缩能力以及语言形态学的先验知识,能够实现词嵌入参数的高倍压缩(超过 20 倍),同时保持模型的性能。
本文教你用简单易学的工业级Python自然语言处理软件包Spacy,对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画,以及词嵌入向量的计算和可视化。
原文链接: Jack-Cui,https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_5_bayes_2.html
这次给大家带来的是 7 幅思维导图,主要就 Python 常用标准库及相关计算机知识进行了梳理。 Python 标准库的内容非常丰富,本文仅是从笔者关注的角度出发,学习并整理了其中最普适的主题:正则表
如果你是使用Burp Suite来进行测试,就可以通过多种方式来收集应用程序中的所有JavaScript文件。这也是俺比较喜欢的一种方式
学Python最简单的方法是什么?推荐阅读:Python开发工程师成长魔法 假如有一天死神来找你,警告你最多只能再写50行代码,然后就得随他而去,应该写点什么才能对得起自己? 单身狗型 看小姐姐,看很
语音识别技术即Automatic Speech Recognition(简称ASR),是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息,从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检,导航,智能家居等领域。树莓派自问世以来,受众多计算机发烧友和创客的追捧,曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”,内“心”却很强大,视频、音频等功能通通皆有,可谓是“麻雀虽小,五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口,在树莓派上实现低于60s音频的语音识别,也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外,若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒,实现语音交互。
DFIRTriage这款工具旨在为安全事件应急响应人员快速提供目标主机的相关数据。该工具采用Python开发,代码已进行了预编译处理,因此广大研究人员可以在不需要额外安装依赖组件的情况下直接在目标主机中使用该工具了。该工具在运行过程中,将会自动化执行各种命令,获取到的数据将存储在工具执行目录的根目录下。除此之外,DFIRTriage还可以直接从USB驱动器中运行,也可以通过远程Shell来在目标主机上运行。目前,该工具仅支持Windows平台。
纯python代码实现的,代码并不复杂,主要就是熟悉一个psychopy这个库的函数使用,前面都是psychopy的库函数使用,后面就是将收集到的数据保存为excel表格。
摘要生成算法主要分为抽取型(Extraction-based)和概括型(Abstraction-based)两类. 传统的摘要生成系统大部分都是抽取型的, 这类方法从给定的文章中, 抽取关键的句子或者短语, 并重新拼接成一小段摘要, 而不对原本的内容做创造性的修改. 这类抽取型算法工程上已经有很多开源的解决办法了, 例如Github上的项目sumy, pytextrank, textteaser等. 本文重点讲概括型摘要生成系统的算法思想和tensorflow实战, 算法思想源于A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization这篇论文. 本文希望帮助读者详细的解析算法的原理,再结合github上相关的开源项目textsum讲解工程上的实际应用.
伴随着chat gpt的爆火,AI的浪潮席卷全球。在这之中,对于设计师而言无疑也面临着巨大的变革。这个变革如此之快,如此之深,让我们每一个身在其中的设计师就像站在露天演唱会的喇叭前一样,虽不可视却感受的无比真实。AI绘画是一种利用深度学习算法进行创作的绘图方式。广泛应用于数字媒体、游戏、动画、电影、广告等领域。
Python的列表推倒器是美好的语法糖。所以使用列表推倒器简化了for循环的嵌套,更简洁。许多黑魔法都是用这个方法。
隐写术是在显而易见的地方隐藏东西的主要例子。我们研究了在图像中隐藏信息的基本原理、一些方法和障碍。隐写术是有效地在显而易见的地方隐藏东西的主要例子。“隐写术”这个词来自希腊语“ stegos”,意思是“封面”,“ grafia”意思是“写作”因此,隐写术被定义为“封面写作”从本质上讲,我们使用名称隐写术的每一种技术,隐藏秘密信息的东西,不会立即引起怀疑。在本
上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解,而CNN除了处理图像数据之外,还适用于文本分类。CNN模型首次使用在文本分类,是Yoon Kim发表的“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification”论文中。在讲解text-CNN之前,先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理。 自然语言处理就是通过对文本进行分析,从文本中提取关键词来让计算机处理或理解自然语言,完成一些有用的应用,如:情感分析,问答系统等。比如在情感分析中,其本
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