今天参考网上的博客,用gensim训练了word2vec词向量.训练的语料是著名科幻小说<三体>,这部小说我一直没有看,所以这次拿来折腾一下. <三体>这本小说里有不少人名和一些特殊名词,我从网上搜了一些,作为字典,加入到jieba里,以提高分词的准确性. 一.gensim中关于word2vec的参数说明 这一部分其他博客整理的比较清楚了,我也就不抄过来了.看这个链接: https://www.cnblogs.com/pinard/p/7278324.html 二.gensim训练

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,

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec.glove和fasttext词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

Fasttext是FaceBook开源的文本分类和词向量训练库.最初看其他教程看的我十分迷惑,咋的一会ngram是字符一会ngram又变成了单词,最后发现其实是两个模型,一个是文本分类模型[Ref2],表现不是最好的但胜在结构简单高效,另一个用于词向量训练[Ref1],创新在于把单词分解成字符结构,可以infer训练集外的单词.这里拿quora的词分类数据集尝试了下Fasttext在文本分类的效果, 代码详见 https://github.com/DSXiangLi/Embedding Fast

得知李航老师的<统计学习方法>出了第二版,我第一时间就买了.看了这本书的目录,非常高兴,好家伙,居然把主题模型都写了,还有pagerank.一路看到了马尔科夫蒙特卡罗方法和LDA主题模型这里,被打击到了,满满都是数学公式.LDA是目前为止我见过最复杂的模型了. 找了培训班的视频看,对LDA模型有了大致的认识.下面总结一点东西. 1.LDA与PLSA的联系 LDA模型和PLSA的联系非常紧密,都是概率模型(LSA是非概率模型),是利用概率生成模型对文本集合进行主题分析的无监督学习方法. 不同在于

在大部分应用中,都有输入的需求,面对众多用户,他们的想法各异,输入的文本内容也是千奇百怪,面对不同的输入,我们该如何优化输入体验?本文将汇总一下Swift社交应用文本输入优化技巧. AD: 一.输入相关的优化问题 在大部分应用中,都有输入的需求,面对众多用户,他们的想法各异,输入的文本内容也是千奇百怪,面对不同的输入,我们该如何优化输入体验?本文将汇总一下Swift社交应用文本输入优化技巧. 这里集中汇总输入相关问题,主要如下: 输入控件UITextField跟随键盘移动 过滤输入内容 响应编程

效果图: 密码使用的是增强文本输入类型,当密码长度小于6或者密码长度大于10的时候就会给出提示. main.xml 当添加TextInputLayout时,旁边会有一个下载符号,如果点不动,可以右键点击add to design,然后它会加载,加载完毕后,后面那个下载符号就消失了,可以拖动它到相应位置了. 然后可以在MainActivity.java中设置当状态改变时需要进行的操作: textInputEditText.addTextChangedListener(new TextWatcher

QLineEdit 文本输入 一.QlineEdit 基本方法 setAlignment() 按固定值方式对齐文本 Qt.AlignLeft:水平方向靠左对齐 Qt.AlignRight:水平方向靠右对齐 Qt.AlignCenter:水平方向居中对齐 Qt.AlignJustify:水平方向调整间距两端对齐 Qt.AlignTop:垂直方向靠上对齐 Qt.AlignBottom:垂直方向靠下对齐 Qt.AlignVCenter:垂直方向居中对齐 setEchoMode() 设置文本框的显示格式

JS中通过LayUI弹出文本输入层,多个按钮回调: 如图所示,输入文本后点击通过/不通过按钮回调获取输入文本值的实现: 实现JS: layer.prompt({ formType: 2, // 弹出文本层类型 title: '请输入值', // 标题 value:'', // 可以设置文本默认值 area: ['500px', '150px'], // 设置弹出层大小 btn: ['通过', '不通过','取消'], // 自定义设置多个按钮 btn2: function(index, elem

emacs: 文本输入中文件目录自动补全 // */ // ]]> UP | HOME   emacs: 文本输入中文件目录自动补全 Table of Contents 1 引言 2 补全过程演示 3 实现代码 1 引言 由于在使用emacs进行文本处理过程以及数据处理的代码编写过程中, 经常需要输入对应的数据所在的目录以及文件名, 通常采用的方法就是直接进行输入, 但是由于用惯了vim中youcompleteme的文件名以及目录补全的功能, 总希望在emacs中也能够拥有类似的功能. 于是展开

c# winform 设置winform进入窗口后在文本框里的默认焦点   进入窗口后默认聚焦到某个文本框,两种方法: ①设置tabindex 把该文本框属性里的tabIndex设为0,焦点就默认在这个文本框里了. ②Winform的Activated事件 在Form的Activated事件中添加textBox1.Focus(), 即可获得焦点. private void Form1_Activated(object sender, EventArgs e) { textBox1.Focus()

1.UIKeyboard键盘相关知识点 2.点击空白区域隐藏键盘(UIKeyboard) 3.键盘(UIKeyboard)挡住输入框处理 4.自定义键盘(UIKeyboard) 5.监听键盘弹出或消失消息 6.UITextField和UITableView自定义下拉列表框 7.使用UIPickerView在UITextField实现滚动选择 8.使用UIDatePicker在UITextField实现日期选择 9.设置文本输入框样式 UIKeyboard键盘相关知识点 一.键盘风格 UIKit框

tb_Log.SelectionStart = tb_Log.Text.Length;//设置光标位置 tb_Log.ScrollToCaret();//随文本输入 滚动

c# winform 设置winform进入窗口后在文本框里的默认焦点 进入窗口后默认聚焦到某个文本框,两种方法: ①设置tabindex 把该文本框属性里的tabIndex设为0,焦点就默认在这个文本框里了. ②Winform的Activated事件 在Form的Activated事件中添加textBox1.Focus(), 即可获得焦点. ? private void Form1_Activated(object sender, EventArgs e) { textBox1.Focus()

messager.alert 后某文本框获得焦点 $.messager.alert({ title:'消息', msg:'电话号码 只能是数字!', icon: 'info', width: 300, top:200 , //与上边距的距离 fn:function(){ document.getElementById('dlg_tel_number').focus();//文本框 获取焦点 return; } });

原文:[解决]Jquery如何获取某个元素前(后)的文本内容? <span> text here... <a id="target_element">百万创想</a> </span> 如何获得a标签前面的"text here"处的文本内容呢? $("#target_element").parent().contents().filter(function(){ return this.nodeTyp

一.solr查询,查询配置了查询分词器的字段,默认会对查询关键字做分词处理 1.如查询关键字F1501ZY000011,使用solr7自带的中文分词器,默认会分词为:f,1501,zy,000011 2.不使用defType=edismax参数的查询结果 二.使用参数defType=edismax&mm=100%,指定查询关键字分词后,满足匹配所有 三.java的solrj中指定defType=edismax参数   SolrQuery solrQuery = new SolrQuery(q);