Python使用gensim进行文本相似度计算 转于:http://rzcoding.blog.163.com/blog/static/2222810172013101895642665/ 在文本处理中,比如商品评论挖掘,有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度,以此衡量评论的客观性. 评论和商品描述的相似度越高,说明评论的用语比较官方,不带太多感情色彩,比较注重描述商品的属性和特性,角度更客观. 那么Python 里面有计算文本相似度的程序包吗,恭喜你,不仅有,而且很好很强大. 这是从

1.首先将word文档解压缩为zip /** * 修改后缀名 */ public static String reName(String path){ File file=new File(path); String filename=file.getAbsolutePath(); if(filename.indexOf(".")>=0){ filename=filename.substring(0,filename.lastIndexOf(".")); }

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 之前介绍了DSSM算法,它主要是用了DNN的结构来对数据进行降维度,本文用CNN的结构对数据进行降维. 2. CNN-DSSM CNN-DSSM在DSSM的基础上改进了数据的预处理和深度 2.1 CNN-DSSM架构 CNN-DSSM的架构图如下: 输入:\(Query\)是代表用户输入,\(document\)是数据库中的文档. wor

gensim 是处理文本的很强大的工具包,基于python环境下: 1.gensim可以做什么? 它可以完成的任务,参加gensim 主页API中给出的介绍,链接如下: http://radimrehurek.com/gensim/apiref.html 2.word2vec的使用 其中学习词向量的方法可利用,word2vec,具体使用我爱自然语言中介绍的很清楚,如下链接: http://ju.outofmemory.cn/entry/80023 3.doc2vec/paragraph2vec的

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='

欢迎交流,转载请注明出处. 本文介绍gensim工具包中,带标签(一个或者多个)的文档的doc2vec 的向量表示. 应用场景: 当每个文档不仅可以由文本信息表示,还有别的其他标签信息时,比如,在商品推荐中,将每个商品看成是一个文档,我们想学习商品向量表示时,可以只使用商品的描述信息来学习商品的向量表示,但有时:商品类别等信息我们也想将其考虑进去, 最简单的方法是:当用文本信息学习到商品向量后,添加一维商品的类别信息,但只用一维来表示商品类别信息的有效性差.gensim 工具包的doc2vec提

1.对语料进行分析 基本目录如下: 其中train存放的是训练集,answer存放的是测试集,具体看下train中的文件: 下面有20个文件夹,对应着20个类,我们继续看下其中的文件,以C3-Art为例: 每一篇都对应着一个txt文件,编码格式是gb18030.utf8文件夹下的是utf-8编码格式的txt文件. 其中C3-Art0001.txt的部分内容如下: 2.数据预处理 (1)将文本路径存储到相应的txt文件中 我们要使用数据,必须得获得文本以及其对应的标签,为了方便我们进行处理,首先将

利用Code128字体将文本转换为code128条形码[转]   最近在做仓储的项目,许多的打印文件都包含条形码,之前一直使用C39P24DhTt字体直接转换为39码,但是最近要求使用code128编码格式的条形码.第一个想到的方法是下载一个code128字体,想到后立马动手,结果却大大让人失望,没有一个扫描枪能够识别,没办法,只能想其他的办法了. 马上想到的是去问度娘,大多数做法是将字符转换为code128的编码,然后画出相应的条码,这个方法是最好的,客户端不需安装任何相关的字体,但是做法却有

利用gensim 直接生成文档向量 def gen_d2v_corpus(self, lines): with open("./data/ques2_result.txt", "wb") as fw: for line in lines: fw.write(" ".join(jieba.lcut(line)) + "\n") sents = doc2vec.TaggedLineDocument("./data/que

当前流行的Windows操作系统能同时运行几个程序(独立运行的程序又称之为进程),对于同一个程序,它又可以分成若干个独立的执行流,我们称之为线程,线程提供了多任务处理的能力.用进程和线程的观点来研究软件是当今普遍采用的方法,进程和线程的概念的出现,对提高软件的并行性有着重要的意义.现在的大型应用软件无一不是多线程多任务处理,单线程的软件是不可想象的.因此掌握多线程多任务设计方法对每个程序员都是必需要掌握的.本实例针对多线程技术在应用中经常遇到的问题,如线程间的通信.同步等,分别进行探讨,并利用多

[NLP]干货!Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理  原贴:   https://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk1.html 阅读目录 目录 1 NLTK和StandfordNLP简介 2 安装配置过程中注意事项 3 StandfordNLP必要工具包下载 4 StandfordNLP相关核心操作 5 参考文献和知识扩展 干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:

/iOS /[iOS] 利用 NSAttributedString 进行富文本处理 2016年4月4日 刘小龙 iOS 许多时候我们需要以各种灵活的形式展现文本信息,即富文本.普通的 text 属性显然无法满足要求,这时我们需要利用 Foundation 中的 NSAttributedString——属性字符串进行设置.拥有文本显示功能(text 属性)的 UI 控件也都拥有 attributedText 属性. 常用方法 和 NSString 及 Foundation 框架其它集合一样,NSA

shell编程系列24--shell操作数据库实战之利用shell脚本将文本数据导入到mysql中 利用shell脚本将文本数据导入到mysql中 需求1:处理文本中的数据,将文本中的数据插入到mysql中 jerry -- male mike -- female tracy -- male kobe -- male allen -- female curry -- male tom -- female # 创建表结构和student一样结构的student1表 MariaDB [school]

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 上一节我们利用了RNN(GRU)对中文文本进行了分类,本节我们将继续使用CNN对中文文本进行分类. 数据处理还是没有变,只是换了个模型,代码如下: # coding: utf-8 from __future__ import print_function import os import sys import time from datetime import time

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 ·

http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch3.pdf 汇总于此 还有这本书 http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/ 里面有词向量空间 SVM 等介绍 http://pages.cs.wisc.edu/~dbbook/openAccess/thirdEdition/slides/slides3ed-english/Ch27b_ir2-vectorspace-95.pdf 专门介绍向量空间 https://courses.

关键词句和文本集每篇文章相关度计算:假设语料库中有几万篇文章,每篇文章的长度不一,你任意输入关键词或句子,通过代码以tf-idf值为准检索出来相似度高的文章. 1.TF-IDF概述 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.TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短

参考:python文本相似度计算 原始语料格式:一个文件,一篇文章. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import jieba from gensim import corpora,models,similarities import codecs def cut_words(file): with open(file, 'r',encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = j

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在学习文本相似度的计算,前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量,这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面,本文准备换一个思路,从深度学习的角度来处理文本相似度的问题. 本文介绍DSSM(Deep Structured Semantic Models)深度学习架构. 2. DSSM原理 DSSM的原理很简单,通过搜索引擎里Q

利用.Net中Process类调用netstat命令来判断计算端口的使用情况: Process p = new Process();p.StartInfo = new ProcessStartInfo("netstat", "-a");p.StartInfo.CreateNoWindow = true;p.StartInfo.UseShellExecute = false;p.StartInfo.WindowStyle = ProcessWindowStyle.Hi