生成字符向量的过程中需要注意: 1)在收集数据生成corpus时候,通过Word2Vec生成字向量的时候,产生了“ ”空格字符向量,但是加载模型是不会成功的.那么你不是生成的binary文件,就可以修改此文件,更改或删除. 示例参考代码如下: import os import gensim from gensim.models import word2vec from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np import loggi

最近在建词典,使用Trie字典树,需要把字符串分解成单个字.由于传入的字符串中可能包含中文或者英文,它们的字节数并不相同.一开始天真地认为中文就是两个字节,于是很happy地直接判断当前位置的字符的ASCII码是否处于0~127之间,如果是就提取一个字符,否则提取两个.在测试分字效果的时候,这种方法出了问题.比如我传一个"abcde一二三四五"进去,abcde可以正常分解成 a b c d e,而后面的"一二三四五"则成了乱码. 于是我开启了谷歌之旅,搜索"

CAD技巧之001——如何将单个字合并起来 很多同志如果遇到奇葩的单个文字合并,怎么办,重新书写?复制粘贴?如果工作量很大,怎么办呢. 今天九天就教您一个好方法! 废话不多说,上动画片

最近在建词典,使用Trie字典树,需要把字符串分解成单个字.由于传入的字符串中可能包含中文或者英文,它们的字节数并不相同.一开始天真地认为中文就是两个字节,于是很happy地直接判断当前位置的字符的ASCII码是否处于0~127之间,如果是就提取一个字符,否则提取两个.在测试分字效果的时候,这种方法出了问题.比如我传一个“abcde一二三四五”进去,abcde可以正常分解成 a b c d e,而后面的“一二三四五”则成了乱码. 于是我开启了谷歌之旅,搜索“如何在C++中将string中的中文分

# -*- coding:utf8 -*- import os import jieba def splitSentence(inputFile): fin = open(inputFile, 'r') #以读的方式打开文件 global fout #以写得方式打开文件 #print fin global stop for eachLine in fin: #print eachLine line = eachLine.strip()#.decode('utf-8', 'ignore') #去除

最近针对之前发表的一篇博文<Deep Learning 在中文分词和词性标注任务中的应用>中的算法做了一个实现,感觉效果还不错.本文主要是将我在程序实现过程中的一些数学细节整理出来,借此优化一下自己的代码,也希望为对此感兴趣的朋友提供点参考.文中重点介绍训练算法中的模型参数计算,以及 Viterbi 解码算法. 相关链接: <Deep Learning 在中文分词和词性标注任务中的应用> <Deep Learning for Chinese Word Segmentation

word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注.由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟. 第一次接触 word2vec 是 2013 年的 10 月份,当时读了复旦大学郑骁庆老师发表的论文[7],其主要工作是将 SENNA

from: https://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 另附一个比较好的介绍:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795 word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注.由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包

函数说明: 1. from gensim.model import word2vec  构建模型 word2vec(corpus_token, size=feature_size, min_count=min_count, window=window, sample=sample) 参数说明:corpus_token已经进行切分的列表数据,数据格式是list of list , size表示的是特征向量的维度,即映射的维度, min_count表示最小的计数词,如果小于这个数的词,将不进行统计,

[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 在业务中经常会用到拼音匹配查询,大家都会用到拼音分词器,但是拼音分词器匹配的时候有个问题,就是会出现同音字匹配,有时候这种情况是业务不希望出现的. 业务场景:我输入"纯生pi酒"进行搜索,文档中有以下数据: doc[1]:{"name":"纯生啤酒"} doc[2]:{"name":"春生啤酒&

word2vec WordEmbedding 对词汇进行多维度的描述,形成一个密集的矩阵.这样每两个词之间的相似性可以通过进行内积的大小体现出来.越大说明距离越远,则越不相似. Analogies(类比):将男-女和国王-女王做类比,比如将表示'男'的词向量与'女'的词向量相减,同理国王和女王也相减,得出来的矩阵近乎相等,则说明这两个对比在某种维度上是相似的. Cosine similarities: 求解相似度.给出男.女.国王,找到女王的索引. 初始化E,与one-hot矩阵相称,得到对应的

cut_sentence.py import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging #关闭jieba日制 jieba.setLogLevel(logging.INFO) jieba.load_userdict("./corpus/keywords.txt") stopwords_path = "./corpus/stopwords.txt" stopwords = [i.strip

自然语言处理 -->计算机数据 ,计算机可以处理vector,matrix 向量矩阵. NLTK 自然语言处理库,自带语料,词性分析,分类,分词等功能. 简单版的wrapper,比如textblob. import nltk nltk.download() #可以下载语料库等. #自带的语料库 from nltk.corpus import brown brown.categories() len(brown.sents()) # 多少句话 len(brown.words()) # 多少个单词

1. 自然语言处理简介 根据工业界的估计,仅有21% 的数据是以结构化的形式展现的[1].在日常生活中,大量的数据是以文本.语音的方式产生(例如短信.微博.录音.聊天记录等等),这种方式是高度无结构化的.如何去对这些文本数据进行系统化分析.理解.以及做信息提取,就是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)需要做的事情. 在NLP中,常见的任务包括:自动摘要.机器翻译.命名体识别(NER).关系提取.情感分析.语音识别.主题分割,等等-- 在NLP与深度学习系

ARM汇编指令集 指令.伪指令 (汇编)指令:   是机器码的助记符,经过汇编器编译后,由CPU执行. (汇编)伪指令:用来指导指令执行,是汇编器的产物,最终不会生成机器码. 有两种不同风格的ARM指令 1).ARM官方的ARM汇编风格:指令一般用大写,Windows中的IDE开发环境. 2).GNU风格的ARM汇编:指令一般用小写. ARM汇编的特点 1. LDR/STR架构 1).ARM采用RISC架构,CPU本身不能直接读取内存,而需要先将内存中内容加载入CPU中通用寄存器中才能被CPU处

1.简介 关于空间数据搜索,以前写过<使用Solr进行空间搜索>这篇文章,是基于Solr的GIS数据的索引和检索. Solr和ElasticSearch这两者都是基于Lucene实现的,两者都可以进行空间搜索(Spatial Search),在有些场景,我们需要把Lucene嵌入到已有的系统提供数据索引和检索的功能,这篇文章介绍下用Lucene如何索引带有经纬度的POI信息并进行检索. 2.环境数据 Lucene版本:5.3.1 POI数据库:Base_Station测试数据,每条数据主要是I

六个漂亮的 ES6 技巧 转载 原文:2ality 译文:众成翻译 链接:http://www.zcfy.cc/article/346 在这篇文章里,我将演示 6 种 ES6 新特性的使用技巧.在每个段落的末尾,我会指出它们在我的书 Exploring ES6(http://exploringjs.com/es6/) 中的出处(你可以在线免费阅读这本书). 通过参数默认值强制要求传参 ES6 指定默认参数在它们被实际使用的时候才会被执行,这个特性让我们可以强制要求传参: /** * Called

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What/Sphinx是什么 定义 Sphinx是一个全文检索引擎. 特性 索引和性能优异 易于集成SQL和XML数据源,并可使用SphinxAPI.SphinxQL或者SphinxSE搜索接口 易于通过分布式搜索进行扩展 高速的索引建立(在当代CPU上,峰值性能可达到10 ~ 15MB/秒) 高性能的搜索 (在1.2G文本,100万条文档上进行搜索,支持高达每秒150~250次查询) Why/为什么使用Sphinx 遇到的使用场景 遇到一个类似这样的需求:用户可以通过文章标题和文章搜索到一片文

搜集这些题目是想在学习PHP方面知识有更感性的认识,单纯看书的话会很容易看后就忘记. 曾经看过数据结构.设计模式.HTTP等方面的书籍,但是基本看完后就是看完了,没有然后了,随着时间的推移,也就渐渐忘记了. 所以通过这次搜集题目,可以复习复习一些知识点.而且自己动手写写,动脑思考,能更好的记住这些知识点. 留份记录也方便以后自己查看.题目基本都来自网络,如果有不正确的地方欢迎指出或补充. 一.理论知识 1.1.PHP里面是区分大小写的吗? PHP对于系统函数.用户自定义函数.类名称等是不区分大小

萌新做词典第一篇,做得不好,还请指正,谢谢大佬! 写了一个词典,用到了Trie字典树. 写这个词典的目的,一个是为了压缩一些数据,另一个是为了尝试搜索提示,就像在谷歌搜索的时候,打出某个关键字,会提示一串可能要搜索的东西. 首先放上最终的结果: input: 编程入门 编程软件 编程学习 编程学习网站 output: char : 件 word : 编程软件 char : 习 word : 编程学习 char : 网 word : 编程学习网 char : 门 word : 编程入门 其实这里不