google最近新开放出word2vec项目,该项目使用deep-learning技术将term表示为向量,由此计算term之间的相似度,对term聚类等,该项目也支持phrase的自动识别,以及与term等同的计算. word2vec(word to vector)顾名思义,这是一个将单词转换成向量形式的工具.通过转换,可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度. 具体的原理还没有去了解,在这里谈一下怎么个应用法 分词 1)  本人下载

文本摘要方法有很多,主要分为抽取式和生成式,应用比较多的是抽取式,也比较简单,就是从文本中抽取重要的句子或段落.本方法主要是利用句子中的关键词的距离,主要思想和参考来自阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html#!/user/bin/python # coding:utf-8 __author__ = 'yan.shi' import nltk import numpy import ji

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

1. 背景介绍 文本情感分析是在文本分析领域的典型任务,实用价值很高.本模型是第一个上手实现的深度学习模型,目的是对深度学习做一个初步的了解,并入门深度学习在文本分析领域的应用.在进行模型的上手实现之前,已学习了吴恩达的机器学习和深度学习的课程,对理论有了一定的了解,感觉需要来动手实现一下了.github对应网址https://github.com/ble55ing/LSTM-Sentiment_analysis LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,在自然语

文本与程序的几种打开方法 文本文件的打开方法 函数名: cmd 命令 函数描述: 执行CMD命令 函数原型: cmd(cmdstr) 命令(cmd命令) 函数参数: cmdstr:cmd命令,此处执行与使用 adb shell 登陆手机执行命令是一样的,如果需要root权限 执行且在手机已经root的情况下,请在命令前 增加su 例如 "su ls /sdcard/",更多的执行命令,大家可以百度android adb常用 命令 返回值: 返回命令执行的结果,以字符串形式返回(不建议执

承前 接上节代码『TensotFlow』RNN中文文本_上, import numpy as np import tensorflow as tf from collections import Counter poetry_file = 'poetry.txt' poetrys = [] with open(poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: try: title, content = line.strip().sp

简介 查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现,网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类(乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此),网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理,Java实现,R语言实现,甚至都有一个C++的实现. 正好我写的一些文章,我没能很好的分类,我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类,然后我再看每个聚类大概的主题是什么,给每个聚类一个标签,这样也是完成了分类. 中文文本聚类主要有一下几个步骤,下面将分别详细介绍: 切词 去除停用词 构建

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode. from snownlp import SnowNLP s = SnowNLP(u'这个东西真心很赞') s.wor

在编写文本文件读写程序的过程中,有如下代码 StreamReader sr = new StreamReader(FileName); 结果发现打开中文文本文件出现乱码. 究其原因,原来自从Windows 2000之后的操作系统在文件处理时默认编码采用Unicode,所以.Net 的文件默认编码也是Unicode.除非另外指定,StreamReader 的默认编码为 Unicode,而不是当前系统的 ANSI 代码页.但是文档大部分还是以ANSI编码储存,中文文本使用的是gb2312,所以才造成

1.前言 问题:在部分Android机型中使用ArcGIS for Android 10.1.1 API 中文标注导致程序异常崩溃. 说明:手里有两台机器一台是Nexus4,原生系统,版本4.4.4,使用10.1.1API中的TextSymbol标注中英文显示无任何异常.另一台机器是Note3,系统版本三星定制系统4.4.2,使用该机器在未升级前使用TextSymbol标注中英文显示正常,但是系统升级到4.4.2时,英文标注正常,中文标注导致程序卡死异常崩溃.什么原因产生的暂时还没有搞清楚,初步

Text-CNN 1.文本分类 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. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

Text-CNN 1.文本分类 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. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 1.训练词向量 数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) ,现在我们有了分词后的train_jieba.txt和test_jieba.txt,看一下部分内容: fenci_path = '/content/drive/My Drive/NLP/dataset/Fudan/train_jieba.txt' with open(fenci_path,'r',encoding='

http://www.tuicool.com/articles/qmMba2 1 using System; using System.IO; using System.Collections.Generic; namespace Skyiv.Utils { // 对中文文本进行统计分析,主要统计其中常用字和次常用字的占比. sealed class ChineseCounter { static readonly string Skiped = "

STL实践与分析 --容器的综合应用:文本查询程序 引言: 本章中最重点的实例.由于不须要用到multiset与multimap的内容.于是将这一小节提到了前面.通过这个实例程序,大师分析问题的智慧,大师的编程风格.大师对程序的控制能力,由此可见一斑.因此.我对这一小节的内容差点儿不做改动.或仅仅做非常小的更改(由于有些东西不同人有不同的理解).搬出来.以供大家细致品读. 要求: 我们的程序将读取用户指定的随意文本文件,然后同意用户从该文件里查找单词.查询的结果是该单词出现的次数,并列出每次出现

1. 问题描述和起因 相信大家学习UIAutomator一开始的时候必然会看过一下这篇文章. Android自动化测试(UiAutomator)简要介绍 因为你在百度输入UIAutomator搜索的时候,该文章是排在第一位的. 但是里面有一段说法说UIAutomator不能支持通过中文文本查找控件,这个说法害人不浅,如果不是自己去实践调查过,必然也会轻易放弃UIAutomator以及使用了它的Appium框架,因为本人现在工作上将要测试到的就是全部中文界面的app. 最为害人的还是文章中用红色高

C++ 容器的综合应用的一个简单实例——文本查询程序 [0. 需求] 最近在粗略学习<C++ Primer 4th>的容器内容,关联容器的章节末尾有个很不错的实例.通过实现一个简单的文本查询程序,希望能够对C++的容器学习有更深的理解.由于是浅略探讨研究,高手可无视,各位读者发现有什么不妥的地方,请指教. 程序将读取用户指定的任意文本文件,然后允许用户从该文件中查找单词.查询的结果是该单词出现的次数,并列出每次出现所在的行.如果某单词在同一行中多次出现,程序将只显示该行一次.行号按升序显示,即

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写: cnn-text-classification-tf 主要的改动: 兼容 tensorflow 1.2 以上 增加了中文数据集 增加了中文处理流程 特性: 兼容最新 TensorFlow 中文数据集 基于 jieba 的中

中文文字预处理流程 文本处理 读取+去除特殊符号 按照字段长度排序 辅助数据结构生成 生成 {字符:出现次数} 字典 生成按出现次数排序好的字符list 生成 {字符:序号} 字典 生成序号list 文本预处理生成字典是需要去重的,一般的思路是使用set数据结构来达成,不过这里使用的是collection.Counter,可以去重还能计数 这里的文本以全唐诗为例,一般一行为1首,目的是去掉作者,生成为“[诗主体]”的格式作为RNN输入,为了保证等长,引入字符“_”在后续处理中为长度不够的诗句补齐

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典. Features • 中文分词(Character-Based Generative Model) • 词性标准(TnT 3-gram 隐马) • 情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其

1.载入文档 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import re import jieba from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer #加载文本 dataPath1='D:/machinelearning data/crawlerData/mi6x_JD500.csv' dataPath2='