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
之前我们通过朴素贝叶斯方法,做过英文文档的分类(传送门)。那使用中文文本,如何使用深度学习方法来进行分类了?这就是本文所讲的。首先我们来看看中文文本和英文文本的不同。 在处理英文文本时,我们使用的是TF-IDF方法,该方法当然也可以使用在中文文本中,但是我们都知道,中文的分词不像英文那样,每个词都是通过空格分开的,中文我们通过jieba来进行分词。
第一步:先将中文文本进行分词,这里使用的HanLP-汉语言处理包进行中文文本分词。
打算绘制中文词云图?那你得先学会如何做中文文本分词。跟着我们的教程,一步步用Python来动手实践吧。
Python 第三方库依照安装方式灵活性和难易程度有 3 个方法,这 3 个方法是:pip 工具安装、自定义安装、文件安装。
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kNN算法就是找到k个最相似的样本,这些样本所在的类,就是当前文档的所属的类。如下图:绿色圆圈表示你想分类的文本,其他是已知类别的样本。图中其他形状和绿色圆圈的距离代表了相似度。如果k = 3,就是取3个最相似的文本,那么1个蓝色框,2红色三角被选中,因为红色三角多,则绿色圆圈所属的类就是红色三角所在的类。如果k = 5,3个蓝色框和2个红色三角选中,那么就属于蓝色框所属于的类。kNN你也可以取多个类别,就是绿色圆圈既属于蓝色框,也属于红色三角所属的类别。
机器能跟人类交流吗?能像人类一样理解文本吗?这是大家对人工智能最初的想象。如今,NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁。环顾周围的生活,我们随时可以享受到 NLP 技术带来的便利,语音识别、机器翻译、问答系统等等。
#**使用“结巴”分词库进行文本分词,再结合“词云图”库,用指定的图片作为蒙版,分词出的关键字进行填充。**#**#
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。
SnowNLP是一个Python库,用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法,具有简单易用的接口和丰富的功能。
自己使用的一个接单系统,运行了多半年时间。积累的一批数据,有近万条的开发数据。就像自己分析一下,大部分是什么需求。看看能不能挖出新的商机。
NLP中的算法复杂,应用场景多变,涉及数学、语言学、计算科学多门学科,理解起来很抽象,单靠自学、看课程难以理解晦涩难懂的逻辑。即使你已经看过很多深度学习、人工智能、自然语言处理理论知识,依然难以着手开发项目。 为此,华为云上线了Python+NLP实战营,帮助学习者掌握自然语言处理理论和应用,提升NLP相关编程能力,低门槛入门开发AI项目。重要的是,由华为专家授课教学,全程免费报名学习。 适 合 人 群 01 在校学生 ① 计算机、人工智能专业 ② 0门槛入门NLP领域知识 ③ 希望从事企业AI工程师 0
实验环境:Ubuntu + eclipse + python3.5 首先(1)下载最新中文wiki语料库: wget https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 (2)由于下载之后,语料库上的编码格式会有不同,因此需要进行处理一下:借鉴了这篇文章。 http://www.crifan.com/summary_python_string_encoding_decoding_difference_
评论情况: {'android': 545 次, 'ios': 110 次, 'pc': 44 次, 'uniapp': 1 次}
当使用Python的自然语言处理库(NLTK)的时候,你可能会遇到一个LookupError的错误,错误信息中提示:"Resource [93maveraged_perceptron_tagger[0m not found"。这个错误通常出现在你尝试使用NLTK进行词性标注(part-of-speech tagging)时。这篇博客文章将向你介绍该错误的原因,以及如何通过使用NLTK Downloader来解决这个问题。
上周末,闲着没事就试了一个新的R中文文本分词包——jiebaR,支持Windows,支持简体及繁体中文,速度也很快,大家可以根据该包文档去学习,很容易上手!下面用R及该包对《笑傲江湖(金庸)》txt文
python实现词云的方式有很多种,例如wordcloud包、pyecharts包、stylecloud包,这里主要介绍两种办法:
对于文本分析而言,大家都绕不开词云图,而python中制作词云图,又绕不开wordcloud,但我想说的是,你真的会用吗?你可能已经按照网上的教程,做出来了一张好看的词云图,但是我想今天这篇文章,绝对让你明白wordcloud背后的原理。
PubMed数据库作为最流行的文献检索数据库。本身提供了很多供用户使用的检索功能,关键词筛选机制。今天给大家介绍一个在R中进行PubMed数据库挖掘的工具包RISmed。其实这个包主要是利用了NCBI提供的API进行功能的封装,操作的简化。更多的详细参数参数可以参见:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK25499/。另外一个包则是主要进行对pubmed数据库中检索的结果进行进一步的标准化和拆分,主要涉及有摘要英文文本分词、词频统计的功能,摘要内文本基因名的频率统计的功能。首先我们先看下包的安装:
LTP [1]- 语言技术平台(LTP) 提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术。经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广,LTP 已经成为国内外最具影响力的中文处理基础平台。 NLPIR汉语分词系统 [2]- 又名ICTCLAS2013,主要功能包括中文分词;词性标注;命名实体识别;用户词典功能;支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取。 结巴中文分词 [3]- 支持三种
已经介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型的基本原理,以及训练过程的3个策略,详细请参考:
最近一段时间Python已经成为数据科学行业中大火的编程语言,今天技术学派收集了一些较为高效的语言处理Python库。下面分享给大家。
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文档频率)是一种常用于文本挖掘和信息检索的加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
前几天星耀群有个叫【小明】的粉丝在问了一道关于Python处理文本可视化+语义分析的问题,如下图所示。
最近和相似度杠上了,今天和大家分享一下周末研究的东西:SimHash。记得看到最后哟。
本文主要介绍文本挖掘的常见方法,主要包括词频分析及wordcloud展现、主题模型、文本分类、分类评价等。分类主要包括无监督分类(系统聚类、KMeans、string kernals),有监督分类(k
前言 自然语言处理(4)之中文文本挖掘流程详解(小白入门必读) 干货 | 自然语言处理(3)之词频-逆文本词频(TF-IDF)详解 干货 | 自然语言处理(2)之浅谈向量化与Hash-Trick 干货 | 自然语言处理(1)之聊一聊分词原理 干货 | 自然语言处理入门资料推荐 原文链接:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6756534.html 在中文文本挖掘预处理流程总结中,我们总结了中文文本挖掘的预处理流程,这里我们再对英文文本挖掘(English text mi
词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
在中文文本挖掘预处理流程总结中,我们总结了中文文本挖掘的预处理流程,这里我们再对英文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
步骤 分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度 理论知识 两篇中文文本,如何计算相似度?相似度是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了,欧式距离、余弦相似度等等各种方法,只需要中学水平的数学知识。 那么如何将文本表示成向量呢? 词袋模型 最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想象成一个个词构成的,所有词放入一个袋子里,没有先后顺序、没有语义。
最近在进行关键词的分析,中间涉及到对一些特殊的字符进行过滤的需求。包括带符号的(有部分还是SQL注入),并且存在一部分乱码的问题。梳理下来供后续使用。
步骤 分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度 理论知识 两篇中文文本,如何计算相似度?相似度是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了,欧式距离、余弦相似度等等各种方法,只需要中学水平的数学知识。 那么如何将文本表示成向量呢? 词袋模型 最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想象成一个个词构成的,所有词放入一个袋子里,没有先后顺序、没
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。
作者:王千发 编辑:李文臣 什么是文本分类 一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说,就是拿一篇文章,问计算机这文章要说的究竟是体育,经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程,常见的应用就是新闻分类,情感分析等等。其中涉及到机器学习,数据挖掘等领域的许多关键技术:分词,特征抽取,特征选择,降维,交叉验证,模型调参,模型评价等等,掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。 文本分类的过程 首先是获取数据集,为
一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说,就是拿一篇文章,问计算机这文章要说的究竟是体育,经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程,常见的应用就是新闻分类,情感分析等等。其中涉及到机器学习,数据挖掘等领域的许多关键技术:分词,特征抽取,特征选择,降维,交叉验证,模型调参,模型评价等等,掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。
本章知识点:中文分词,向量空间模型,TF-IDF方法,文本分类算法和评价指标 使用的算法:朴素的贝叶斯算法,KNN最近邻算法 python库:jieba分词,Scikit-Learning 本章目标:实现小型的文本分类系统 本章主要讲解文本分类的整体流程和相关算法
wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式,通过词云生成的图片,我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。
文本预处理是指在进行自然语言处理(NLP)任务之前,对原始文本数据进行清洗、转换和标准化的过程。由于现实中的文本数据通常存在噪音、多样性和复杂性,直接使用原始文本数据进行分析和建模可能会导致结果不准确或不稳定。因此,文本预处理是NLP中非常重要的一步,它有助于提高文本数据的质量,减少数据中的干扰因素,并为后续的文本分析和挖掘任务提供更好的基础。
前言 上回我们处理好了中文文本,具体的步骤如下: 数据情况 中文文本分词 建立token token转换为列表 统一长度 那这篇文章我们就使用MLP和LSTM模型来训练我们的数据。 MLP建模 模型结构 嵌入层:用于转换为向量列表(NLP知识点) 平坦层 隐藏层 输出层 建立模型 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Embedding,Flatten model = Sequential()
先对新闻文本进行分词,使用的是结巴分词工具,将分词后的文本保存在seg201708.txt,以备后期使用。
中文文本通常没有像英文那样的明确分隔符,因此需要使用分词技术将连续的汉字序列切分成有意义的词语。
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
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。
那么 NLP 到底是什么?学习 NLP 能带来什么好处?
老师让把每一次写东西遇到的问题都记录下来,个人觉得很有用,就以此为第一篇博文吧⁄(⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)⁄ 在写K-Means聚类时,对文本分词处理遇到去标点的问题,之前一直使用的是 .tr
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法,如果需要更加深入去做数据分析,那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理(NLP)的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点,学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
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