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

编写此脚本的目的: 本人从事软件测试工作,近两年发现项目成员总会提出一些内容相似的问题,导致开发抱怨.一开始想搜索一下是否有此类工具能支持查重的工作,但并没找到,因此写了这个工具.通过从纸上谈兵到着手实践,还是发现很多大大小小的问题(一定要动手去做喔!),总结起来就是理解清楚参考资料.按需设计.多角度去解决问题. 脚本进行相似度分析的基本过程: 1.获取Bug数据.读取excel表,获取到“BugID”和“Bug内容” 2.获取指定格式的Bug关键字集合.使用“jieba包”,采用“搜索模式”,

这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h

两种集合类的复杂度分析 在[6.1]节与[6.2]节中分别以二分搜索树和链表作为底层实现了集合Set,在本节就两种集合类的复杂度分析进行分析:测试内容:6.1节与6.2节中使用的书籍.测试方法:测试两种集合类查找单词所用的时间 //创建一个测试方法 Set<String> set:他们可以是实现了该接口的LinkedListSet和BSTSet对象 private static double testSet(Set<String> set, String filename) { /

环境描述 Python环境:Python 3.6.1 系统版本:windows7 64bit 文件描述 一共有三个文件,分别是:file_01.txt.file_02.txt.file_03.txt file_01.txt文件内容: 我吃过糖之后,发现我的牙齿真的很疼 file_02.txt文件内容: 牙疼不是病疼起来要人命. file_03.txt文件内容: 我的肚子不舒服!与此同时,牙疼也让我接近崩溃 文本相似度分析步骤 打开并读取文档内容 对要进行分析的文档分词 格式化文档 计算词频(可以

环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 jieba 进行分词,关键词提取 利用gensim下面的corpora,models,similarities 进行语料库建立,模型tfidf算法,稀疏矩阵相似度分析 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import jieba from gensim import corpora, models, similarities from collections import defaultdi

近期老师给我们安排了一个大作业,要求根据情感词典对微博语料进行情感分析.于是在网上狂找资料,看相关书籍,终于搞出了这个任务.现在做做笔记,总结一下本次的任务,同时也给遇到有同样需求的人,提供一点帮助. 1.情感分析含义 情感分析指的是对新闻报道.商品评论.电影影评等文本信息进行观点提取.主题分析.情感挖掘.情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析.淘宝商品评论情感打分.股评情感分析.电影评论情感挖掘.情感分析的内容包括:情感的持有者分析.态度持有者分析.态度类型分析(一系列类型如喜欢(like

咳咳.这部分应该是序列化编译器DIY的,然而,在这样做DIY第一次使用前flex 为了练练手,对于后者的理解是有帮助. 在word 我经常看到一个字计数功能,因此,它是如何实现,当然,首先想到的是要经过整个文本换行和空格分析字符串,.但是能不能简单点了,事实上对文本做单词分析,大家都知道怎么做,难得地方可能就是代码的实现了.那么如今假设使用正則表達式来实现的话,那么一切问题就Over 了. 环境:ubuntu(当然装了flex的windows和mac也能够) 原码: %{ unsigned lo

一.分类 1.内部排序和外部排序 内部排序:待排序记录存放在计算机随机存储器中(说简单点,就是内存)进行的排序过程. 外部排序:待排序记录的数量很大,以致于内存不能一次容纳全部记录,所以在排序过程中需要对外存进行访问的排序过程. 2.比较类排序和非比较排序 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较

分享一篇hanlp分词工具使用的小案例,即利用hanlp分词工具分析两个中文语句的相似度的案例.供大家一起学习参考! 在做考试系统需求时,后台题库系统提供录入题目的功能.在录入题目的时候,由于题目来源广泛,且参与录入题目的人有多位,因此容易出现录入重复题目的情况.所以需要实现语句相似度分析功能,从而筛选出重复的题目并人工处理之. 下面介绍如何使用Java实现上述想法,完成语句相似度分析: 1.使用HanLP完成分词: 首先,添加HanLP的依赖:(jsoup是为了处理题干中的html标签,去除h

说明 本文给出杨辉三角的几种C语言实现,并简要分析典型方法的复杂度. 本文假定读者具备二项式定理.排列组合.求和等方面的数学知识. 一  基本概念 杨辉三角,又称贾宪三角.帕斯卡三角,是二项式系数在三角形中的一种几何排列.此处引用维基百科上的一张动态图以直观说明(原文链接http://zh.wikipedia.org/wiki/杨辉三角): 从上图可看出杨辉三角的几个显著特征: 1. 每行数值左右对称,且均为正整数. 2. 行数递增时,列数亦递增. 3. 除斜边上的1外,其余数值均等于其肩部两数

基于优先级的抢占式调度及实验的源程序和实验步骤 1 实验目的    1．学习并验证基于优先级的抢占式调度2 实验内容    在实验一建立的 project 中,创建3 个任务,对这三个任务使用基于优先级的抢占式调度.观察运行结果. 3 实验设备及工具   1．硬件:      a) PC 机   2．软件:      a) PC 机操作系统Windows2000 或windowsXP      b) Tornado2.24 实验原理 Wind 内核调度默认使用基于优先级抢占式调度.每个任务有一个

.katex { display: block; text-align: center; white-space: nowrap; } .katex-display > .katex > .katex-html { display: block; } .katex-display > .katex > .katex-html > .tag { position: absolute; right: 0px; } .katex { font: 1.21em/1.2 KaTeX_M

我们都知道,数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题,即如何让代码运行得更快,如何让代码更省存储空间.所以,执行效率是算法一个非常重要的考量指标. 那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢?这里就要用到我们今天要讲的内容:时间.空间复杂度分析.其实,只要讲到数据结构与算法,就一定离不开时间.空间复杂度分析.而且,我个人认为,复杂度分析是整个算法学习的精髓,只要掌握了它,数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半. 复杂度分析实在太重要了,因此我准备用两节内容来讲.希望你学完这个内容之后,无论在

使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单,但也有比较明显的缺点:没有考虑词序且词向量区别不明确.如下面两个句子: "北京的首都是中国"与"中国的首都是北京"的相似度为1. "学习容易"和"学习困难"的相似度很容易也非常高. 为解决这类问题,需要用其他方法对句子进行表示,LSTM是常用的一种方式,本文简单使用单层LSTM对句子重新表示,并通过若干全连接层对句子相似度进行衡量. 数据准备 训练和测试数据包

1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大.训练数据大(单机存不下).模型规模大的问题,对此分布式机器学习是一个很好的解决方案. 1)对于计算量大的问题,分布式多机并行运算可以基本解决.不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算(如OpenMP)以及CPU-GPU计算架构做区分,这两种单机的计算模式我们一般称为计算并行). 2)对于训练数据大的问题,需要将数据进行划分并分配到多个工作节点(Worker)上进行训练,这种技巧一般被称为数据并行.每个工作节点会根据局部数据训练出

基于虎书实现LALR(1)分析并生成GLSL编译器前端代码(C#) 为了完美解析GLSL源码,获取其中的信息(都有哪些in/out/uniform等),我决定做个GLSL编译器的前端(以后简称编译器或FrontEndParser). 以前我做过一个CGCompiler,可以自动生成LL(1)文法的编译器代码(C#语言的).于是我从<The OpenGL ® Shading Language>(以下简称"PDF")找到一个GLSL的文法,就开始试图将他改写为LL(1)文法.等

相似度分析的,其中的分词可以采用HanLP即可: http://www.open-open.com/lib/view/open1421978002609.htm /*********************************************************** * @Title : SimilarityAnalyse.java * @Package : lsg.hawei.hanlp * @Description: TODO(用一句话描述该文件做什么) * @author

基于Three.js的360X180度全景图预览插件 时间 2015-08-12 10:01:10  HTML5中国 原文  http://www.html5cn.org/article-8621-1.html 主题 Three.js 简要教程 Photo Sphere Viewer是一款基于Three.js的360X180度全景图预览js插件.该js插件可以360度旋转查看全景图,也可以上下180度查看图片.使用该插件的唯一要求是浏览器支持canvas或WebGL. 查看演示      下载插

<实战录>导语 云端卫士<实战录>栏目定期会向粉丝朋友们分享一些在开发运维中的经验和技巧,希望对于关注我们的朋友有所裨益.本期分享人为云端卫士安全SDN工程师宋飞虎,将带来基于openflow协议的抓包分析. 一.什么是openflow协议 OpenFlow起源于斯坦福大学的Clean Slate项目组 ,使用类似于API进程配置网络交换机的协议.OpenFlow的思路很简单,网络设备维护一个FlowTable,并且只通过FlowTable对报文进行处理,FlowTable本身的生