QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流 #https://tartarus.org/martin/PorterStemmer/python.txt #!/usr/bin/env python """Porter Stemming Algorithm This is the Porter stemming algorithm, ported to Python from the version coded up in ANSI C by the author. It…

自然语言处理中,一个很重要的应用就是问答系统,这里面,涉及到问题和知识库里面的问题的匹配度,从而检索出问题的答案,这个是一个比较常见的应用算法. 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离(即莱文斯坦距离,LD算法),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数. 许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 该算法由俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein于1965年提…

1.基本概念 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种模拟固体降温过程的最优化算法.其模拟的过程是首先将固体加温至某一温度,固体内部的粒子随温度上升慢慢变为无序的状态,内能增大,然后让其慢慢冷却,温度下降时,内部的粒子慢慢趋于有序,达到一种平衡态,最后达到常温时成为基态,此时内能减为最小,算法模拟这样一个过程期望能达到最优化的目的. 模拟退火算法最早是由kirkpatrick等人应用于组合优化领域,它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法.算法从某一…

传送门 根据国家集训队2014论文集中胡泽聪的随机化算法可以通过这道题. 对于每个数,它有12" role="presentation" style="position: relative;">1212的概率在最后的答案序列中,这样我们每次随机出序列中的一个数,然后看它的因子有没有符合条件的更新答案就行了. 代码: #include<bits/stdc++.h> #define ll long long #define N 1000005…

QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流 http://www.cnblogs.com/undercurrent/p/4754944.html 一.信息提取模型 信息提取的步骤共分为五步,原始数据为未经处理的字符串, 第一步:分句,用nltk.sent_tokenize(text)实现,得到一个list of strings 第二步:分词,[nltk.word_tokenize(sent) for sent in sentences]实现,得到list of lists of stri…

本人买的,无私贡献给大家,无解压密码 下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1cJtnhEQSXHVMgygr8PHh9A 提取码:a54u…

建地图前说明:请确保你的小车已经校正好 IMU.角速度.线速度,虚拟机配置好 ROS 网络的前提进行,否则会造成构建地图无边界.虚拟机端无法正常收到小车主控端发布的话题数据等异常情况!! 1.把小车平放在你想要构建地图的区域内地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动 roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot karto_slam.launch. 3.在虚拟机端…

自然语言处理中算法设计有两大部分:分而治之 和 转化 思想.一个是将大问题简化为小问题,另一个是将问题抽象化,向向已知转化.前者的例子:归并排序:后者的例子:判断相邻元素是否相同(与排序). 这次总结的自然语言中常用的一些基本算法,算是入个门了. 递归 使用递归速度上会受影响,但是便于理解算法深层嵌套对象.而一些函数式编程语言会将尾递归优化为迭代. 如果要计算n个词有多少种组合方式?按照阶乘定义:n! = n*(n-1)*...*1 def func(wordlist): length = le…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天的文章和大家聊聊文本分析当中的一个简单但又大名鼎鼎的算法--TF-idf.说起来这个算法是自然语言处理领域的重要算法,但是因为它太有名了,以至于虽然我不是从事NLP领域的,但在面试的时候仍然被问过好几次,可见这个算法的重要性. 好在算法本身并不困难,虽然从名字上看疑惑重重,但是一旦理解了其中的原理,一切都水到渠成,再也不怕面试的时候想不起来了.废话不多说,我们进入正题. 算法原理 TF-idf名字的中间用分隔号进行了分割,并且TF和…

前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的方式有多种,可能是不同分类算法的分类器,可能是同一算法在不同设置下的集成,还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等等. 本文将给出的 AdaBoost 分类器实现基于第二种 (另外几种实现在此基础上稍作改动即可). 一种原始的元算法 - bagging (自举汇聚法) 这个算法的意思有点像投票系统…