上一篇,已经实现了如何将一条语句在一个语料库中比较相似度, 发现运行的时候每次都要编译语料库,通过查找资料,可以一次性编译成预料库,存人文件 编译语料库代码 11_k.py import sysimport jiebareload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")from gensim import corpora,models,similaritiesalist = [] import json def fenci(): for i_text i…

参考代码 ChineseClean_demo1.py: # -*- coding:utf-8 -*- import xlrd import xlwt ''' python3.4 ''' # file 表示源文件名字,修改此处即可 file="./data/answer_detail_5_15307860968687.xls" dirs="./result" def read_excel(rows_numb,cols_numb): f = xlwt.Workbook(…

基础语法 输入和输出 代码中要修改不可变的数据会出现什么问题,抛出什么异常? 代码不会征程运行,抛出TypeError异常 a = 1,b = 2,不用中间变量交换a和b的值? # 方法1 a = a + b b = a - b a = a -b #方法2: a = a^b b = b^a a = a^b #方法3 a,b = b, a print调用python中底层的什么方法? print方法默认调用sys.stdount.write方法,即往控制台打印字符串 下面这段代码的输出结果是什么?…

之前做Spark大数据分析的时候,考虑要做Python的版本升级,对于Python2和Python3的差异做了一个调研,主要对于语法和第三方工具包支持程度进行了比较. 基本语法差异 核心类差异 Python3对Unicode字符的原生支持 Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str和unicode,Python3只支持unicode的string.python2和python3字节和字符对应关系为: Python3采用的是绝对路径的方式进行import.…

一直有看到网上有讨论Python2和Python3的比较,最近公司也在考虑是否在spark-python大数据开发环境中升级到python3.通过本篇博文记录Python2.7.13和Pthon3.5.3的各方面比较. 环境配置 这里继续使用我们在之前博文里配置的环境. 因为是比较Python2和Python3差异,所以单纯升级Python版本无法解决,我通过pyenv和virtualenv两个工具来实现隔离的测试环境. 参考文档:使用pyenv和virtualenv搭建python虚拟环境.使…

一.基本语法差异 1.1 核心类差异 Python3对Unicode字符的原生支持 Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str和unicode,Python3只支持unicode的string.python2和python3字节和字符对应关系为: Python3采用的是绝对路径的方式进行import. Python2中相对路径的import会导致标准库导入变得困难(想象一下,同一目录下有file.py,如何同时导入这个文件和标准库file).Python…

1.整体把握 (1)路飞学城 - RestAPI 前后端分离开发 Django Vue.js - DRF DjangoRestFromwork - 线上商城的经验 (2)智能玩具 - RestAPI 前后端分离开发 Flask FlaskWeb框架 - Sanic Python asyncio WebSocket - 长连接 App开发 - Android + iOS MongoDB - NoSQL 人工智能 - 技术应用 机器学习 - Gensim 自然语言处理 - NLP (3)自动化运维…

基本语法差异 核心类差异 Python3对Unicode字符的原生支持 Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str和unicode,Python3只支持unicode的string.python2和python3字节和字符对应关系为:   img Python3采用的是绝对路径的方式进行import. Python2中相对路径的import会导致标准库导入变得困难(想象一下,同一目录下有file.py,如何同时导入这个文件和标准库file).Python…

先下载github代码,下面的操作,都是基于这个版本来的! https://github.com/987334176/Intelligent_toy/archive/v1.6.zip 注意:由于涉及到版权问题,此附件没有图片和音乐.请参考链接,手动采集一下! 请参考链接: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9647993.html#autoid-3-4-0 一.玩具与玩具之间的对话 app消息提醒 之前实现了App发送语音消息给web端玩具,web端…

一.jieba分词功能 1.主要模式 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义: 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. 支持繁体分词 支持自定义词典 2.算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字…

Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自…

Python以其清晰简洁的语法.易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱.其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库,使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器. 那么使用Python进行自然语言处理,要是不知道这8个工具就真的Out了. NLTK NLTK是使用Python处理语言数据的领先平台.它为像WordNet这样的词汇资源提供了简便易用的界面.它还具有为文本分类(classification).文本标记(tokenization).词干提取(stemming).词性标记(t…

环境 Python3, gensim,jieba,numpy ,pandas 原理:文章转成向量,然后在计算两个向量的余弦值. Gensim gensim是一个python的自然语言处理库,能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式,gensim还实现了word2vec功能,以便进行进一步的处理. 具体API看官网:https://radimrehurek.com/gensim 中文分词 中文需要分词,英文就不需要了,分词用的 jieba . def segment(d…

一 . pypinyin from pypinyin import lazy_pinyin, TONE, TONE2, TONE3 word = '孙悟空' print(lazy_pinyin(word, style=TONE)) # ['sūn', 'wù', 'kōng'] print(lazy_pinyin(word, style=TONE2)) # ['su1n', 'wu4', 'ko1ng'] print(''.join(lazy_pinyin(word, style=TONE2))…

在word2vec出现之前,自然语言处理经常把字词转为one-hot编码类型的词向量,这种方式虽然非常简单易懂,但是数据稀疏性非常高,维度很多,很容易造成维度灾难,尤其是在深度学习中:其次这种词向量中任意两个词之间都是孤立的,存在语义鸿沟(这样就不能体现词与词之间的关系)而有Hinton大神提出的Distributional Representation 很好的解决了one-hot编码的主要缺点.解决了语义之间的鸿沟,可以通过计算向量之间的距离来体现词与词之间的关系.Distributional…

word2vec的基础知识介绍参考上一篇博客和列举的参考资料. 首先利用安装gensim模块,相关依赖如下,注意版本要一致: Python >= 2.7 (tested with versions 2.7, 3.5 and 3.6)    NumPy >= 1.11.3    SciPy >= 0.18.1    Six >= 1.5.0    smart_open >= 1.2.1 我们利用jieba分词对<射雕英雄传>进行分词,然后训练词向量,最后进行测试 #…

简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术: 自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思 这就要做 : 语义相似度 接下来我们用Python大法来实…

来自:https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52218249 gensim是一个Python的自然语言处理库,能够将文档根据TF-IDF,LDA,LSI等模型转换成向量模式,此外,gensim还实现了word2vec,能够将单词转换为词向量. 1. corpora和dictionary 1.1 基本概念和用法 corpora是gensim中的一个基本概念,是文档集的表现形式.corpora就是一个二维矩阵.举例: hurry up ri…

自然语言处理(NLP)是人工智能研究中极具挑战的一个分支.随着深度学习等技术的引入,NLP领域正在以前所未有的速度向前发展.但对于初学者来说,这一领域目前有哪些研究和资源是必读的?最近,Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表. GitHub 项目链接:https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务(NLP)的研究已经有很长时间了,有一天我想到,我需要为庞大的 NLP领域做一个概览,我知道自己肯定不是想要一睹 NLP 任务的全貌的…

简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术: 自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思 这就要做 : 语义相似度 接下来我们用Python大法来实…

1. NLP 走近自然语言处理 概念 Natural Language Processing/Understanding,自然语言处理/理解 日常对话.办公写作.上网浏览 希望机器能像人一样去理解,以人类自然语言为载体的文本所包含的信息,并完成一些特定任务 内容中文分词.词性标注.命名实体识别.关系抽取.关键词提取.信息抽取.依存分析.词嵌入…… 应用篇章理解.文本摘要.情感分析.知识图谱.文本翻译.问答系统.聊天机器人…… 2. NLP 使用jieba分词处理文本,中文分词,关键词提取,词性标…

基础概念 本文在进行文本相似度分析过程分为以下几个部分进行, 文本分词 语料库制作 算法训练 结果预测 分析过程主要用两个包来实现jieba,gensim jieba:主要实现分词过程 gensim:进行语料库制作和算法训练 结巴(jieba)分词 在自然语言处理领域中,分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤.用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库,中文文本预处理可选择jieba库.结巴分词是基于统计的分词方法,它对给出大量已经分词的文本,利用统计机器学习模型学习词语…

一.安装gensim 1.什么事gensim gensim是一个python的科学库,gensim包含了TF-IDF.随机投影.word2vec和document2vec算法的实现,分层Dirchlet过程(HDP),潜在语义分析(LSA)和潜在Dirichlet分配(LDA),包括分布式并行版本.主要是用来主题建模.文档索引以及使用大规模语料数据的相似性检索,被作者称为“根据纯文本进行监督性建模最健壮.最有效的.最让人放心的软件”. 2.安装 gensim可以安装在Windows.Linux和…

同步笔者CSDN博客(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81513882). 一.概述 本文将要讨论NLP的一个重要话题:Word2Vec,它是一种学习词嵌入或分布式数字特征表示(即向量)的技术.其实,在开展自然语言处理任务时,一个比较重要的基础工作就是有关词表示层面的学习,因为良好的特征表示所对应的词,能够使得上下午语义内容得以很好地保留和整体串起来.举个例子,在特征表示层面,单词“forest”和单词“oven”是不同的,也很…

原文 先mark,后续尝试. 1.NLTK NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位.它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口,还有分类.分词.除茎.标注.语法分析.语义推理等类库. 网站 http://www.nltk.org/ 安装 安装 NLTK: sudo pip install -U nltk 安装 Numpy (可选): sudo pip install -U numpy 安装测试: python then type import nltk 2.P…

曾经因为NLTK的 缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.离 开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也 是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本 处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.其实如果仔细留意微 博,你…

简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术: 自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思 这就要做 : 语义相似度 接下来我们用Python大法来实…

如果你在2015年做过文本分析项目,那么你大概率用的是word2vec模型.Sense2vec是基于word2vec的一个新模型,你可以利用它来获取更详细的.与上下文相关的词向量.本文主要介绍该模型的思想以及一些简单的实现. 多义性:word2vec遇到的问题 当人们编写字典和辞典时,我们会列出每个词语的不同含义.在自然语言处理过程中,利用文档的统计信息来定义词典的概念往往非常有效,其中word2vec系列模型是最常见的用于创建词典的模型.给定一个大规模的文本数据,word2vec模型将创建一个…

简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术: 自然语言处理(NLP) : 大概意思就是 让计算机明白一句话要表达的意思,NLP就相当于计算机在思考你说的话,让计算机知道"你是谁","你叫啥","你叫什么名字"是一个意思 这就要做 : 语义相似度 接下来我们用Python大法来实…

在自然语言处理领域中,将单词(words)或词语(phases)映射到向量空间(vector space)中可以很容易就得到单词之间的相似度,因为向量空间中两个向量的相似度很容易求得,比如余弦相似度. 1. word2vec word2vec: 一种无监督深度学习方法, 顾名思义,其能实现从 words (来源于一个很大的文本语料库)到 vector 转化,称之为 word embeddings(词嵌入) . 与词袋模型(BOW,Bag of words)所不同的是,它给出的是 continuo…