中文文本分类不像英文文本分类一样只需要将单词一个个分开就可以了,中文文本分类需要将文字组成的词语分出来构成一个个向量.所以,需要分词. 这里使用网上流行的开源分词工具结巴分词(jieba),它可以有效的将句子里的词语一个个的提取出来,关于结巴分词的原理此处不再赘述,关键是他的使用方法.1.安装 结巴分词是一个Python的工具函数库,在python环境下安装,安装方式如下: (1)python2.x下 全自动安装 :easy_install jieba 或者 pip install jieba

3000篇搜狐新闻语料数据预处理器的python实现 白宁超 2017年5月5日17:20:04 摘要: 关于自然语言处理模型训练亦或是数据挖掘.文本处理等等,均离不开数据清洗,数据预处理的工作.这里的数据不仅仅指狭义上的文本数据,当然也包括视频数据.语音数据.图片数据.监控的流数据等等.其中数据预处理也有必要强调下,决然不是简单是分词工具处理后,去去停用词那么简单.即使去停用词,你选择的粒度尺寸也是有影响的,这跟工作性质和精确度要求也有着紧密的联系.其次选择多大的规模以及怎样维度都是有讲究的.

散仙在上篇文章中,介绍过如何使用Pig来进行词频统计,整个流程呢,也是非常简单,只有短短5行代码搞定,这是由于Pig的内置函数TOKENIZE这个UDF封装了单词分割的核心流程,当然,我们的需求是各种各样的,Pig的内置函数,仅仅解决了80%我们常用的功能,如果稍微我有一些特殊的需求,就会发现内置函数解决不了,不过也无需担忧,Pig开放了各个UDF的接口和抽象类,从加载,转换,过滤,存储等等,都有对应的实现接口,只要我们实现或继承它,就非常方便扩展. 本篇呢,散仙会使用Ansj分词器+Pig来统

代码如下: #include <iostream> using namespace std; int main() { char ch; char s_letter[26]={'a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z'}; char b_letter[26]={'A','B','C','D','E','F','G','H','I',

结巴分词在SEO中可以应用于分析/提取文章关键词.关键词归类.标题重写.文章伪原创等等方面,用处非常多.     具体结巴分词项目:https://github.com/fxsjy/jieba    安装方法:   以mac系统为例(因为自己用mac系统):   在终端输入: [Asm] 纯文本查看 复制代码 ? 1 pip3 install jieba -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com <ignore

一.简介 1)jieba 中文叫做结巴,是一款中文分词工具,https://github.com/fxsjy/jieba 2)word2vec 单词向量化工具,https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 3)LR LogisticRegression中文叫做逻辑回归模型,是一种基础.常用的分类方法 二.步骤 0)建立jupyter notebook 桌面新建名字为基于word2vec的文档分类的文件夹,并进入该文件夹,按住shift,

咪蒙 文学硕士,驾驭文字能力极强.并且是一个拥有一千多万粉丝,每篇文章阅读量都   100W+,头条发个软文都能赚 80 万,永远都能抓住粉丝G点的那个女人. 1月份因为某篇文章,在网络上被一大批网友炮轰.我也因此关注了她.一开始发现她的文章非常接地气,基本都是和生活紧密相连,但看的多了,发现经常在文中非常平滑的挑起某种关系之间的矛盾.很大一部分文章都是围绕女性展开话题.而且每天更新时间都在晚上十一点左右,几乎从来不间断.包括春节. 2015年9月15日,公众号第一篇文章<女友对你作?你应该谢天

Mahout – Clustering (聚类篇) Leave a reply 什么是Mahout? " Apache Mahout™ project's goal is to build a scalable machine learning library " 我来拓展一下: (1) Mahout 是Apache旗下的开源项目,集成了大量的机器学习算法. (2) 大部分算法,可以运行在Hadoop上,具有很好的拓展性,使得大数据上的机器学习成为可能. 本篇主要探讨 Mahout 0

前言 前面的案例使用standard.english分词器,是英文原生的分词器,对中文分词支持不太好.中文作为全球最优美.最复杂的语言,目前中文分词器较多,ik-analyzer.结巴中文分词.THULAC.NLPIR和阿里的aliws都是非常优秀的,我们以ik-analyzer作为讲解的重点,其它分词器可以举一反三. 概要 本篇主要介绍中文分词器ik-analyzer的安装使用.自定义词库以及热更新方案. 分词器插件安装 我们Elasticsearch 6.3.1版本为例,集成IK分词器,其他

案例需求: 使用PHP缓存机制完成新闻管理系统的页面静态化数据库表 ecs_article (新闻表)因为新闻这些信息,并不是对实时性要求高,本身这个新闻比较稳定,内容也比较固定,所以我们考虑: 当第一个用户访问某条新闻后,我们使用PHP缓存机制把页面显示内容缓存到一个静态页面(.html)中,当下次访问时,直接访问html页面即可. 一个新闻列表页,一个新闻详细页,要求点击一篇title的时候,生成一个静态页面,当第二次再打开这个title的链接的时候,有静态页面则取静态页面来显示. 新闻列表

网页分析 首先来看下要爬取的网站的页面 查看网页源代码:你会发现它是由js动态加载显示的 所以采用selenium+谷歌无头浏览器来爬取它 1 加载网站,并拖动到底,发现其还有个加载更多 2 模拟点击它,然后再次拖动到底,,就可以加载完整个页面 示例代码 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.common.by imp

上一篇博客介绍了文本离散表示的one-hot.TF-IDF和n-gram方法,在这篇文章里,我做了一个对新闻文本进行one-hot编码的小实践. 文本的one-hot相对而言比较简单,我用了两种方法,一种是自己造轮子,第二种是用深度学习框架keras来做.同时,我发现尽管sklearn可以实现对特征向量的one-hot,但并不适用于文本的处理. 代码和新闻文本文件可到我github主页下载:https://github.com/DengYangyong/one_hot_distribution.

分词是自然语言处理中最基本的一个任务,这篇小文章不介绍相关的理论,而是介绍一个电子病历分词的小实践. 开源的分词工具中,我用过的有jieba.hnlp和stanfordnlp,感觉jieba无论安装和使用都比较便捷,拓展性也比较好.是不是直接调用开源的分词工具,就可以得到比较好的分词效果呢?答案当然是否定的.尤其是在专业性较强的领域,比如医疗行业,往往需要通过加载相关领域的字典.自定义字典和正则表达式匹配等方式,才能得到较好的分词效果. 这次我就通过一个电子病历分词的小实践,分析在具体的分词任务

作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/2894 给定一篇新闻的链接newsUrl,获取该新闻的全部信息 标题.作者.发布单位.审核.来源 发布时间:转换成datetime类型 点击: newsUrl newsId(使用正则表达式re) clickUrl(str.format(newsId)) requests.get(clickUrl) newClick(用字符串处理,或正则表达式) int() 整个过程

今天分享一个react应用,应在第一篇作品中说要做一个react+redux+xxx的应用.已经做完一部分,拿出来分享.github地址为:点我就可以咯~ 这里实现了一个新闻移动站的spa.本来想写pc端的,但是比较懒,而且因为主要是react的项目,关于css和布局的细节就是糊弄人的了.T.T,这里只说关于这个项目的js部分. 这里的功能很简单,有一下几点: 1,按”心“排序 当比上一个多了,就会排到前面. 2.评论部分 新闻的评论部分类似qq空间的评论 当然,也可以点击新闻回复的哦. ===

分词我理解的是,输入的一句话,按照它自己定义的规则分为常用词语. 首先,Solr有自己基本的类型,string.int.date.long等等.   对于string类型,比如在你的core/conf/manage-schema文件中,配置一个字段类型为string类型,如果查询符合“我是中国人”的数据,它就认为“我是中国人”是一个词语.   但是如果你将该字段设置成了分词,即配置成了text_ik类型,就可能匹配“我”.“中国人”.“中国”.“中”.“人”带有这些字的该字段数据都可能被查询到.

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一.新闻客户端布局代码 1.1 主界面布局 使用GridView实现左右可滑动菜单项,使用标签HorizontalScrollView实现水平滚动条,将创建的GridView添加到布局文件中. <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android

一.简介 在实际的业务中,我们手头的数据往往难以满足需求,这时我们就需要利用互联网上的资源来获取更多的补充数据,但是很多情况下,有价值的数据往往是没有提供源文件的直接下载渠道的(即所谓的API),这时我们该如何批量获取这些嵌入网页中的信息呢? 这时网络数据采集就派上用处了,你通过浏览器可以观看到的绝大多数数据,都可以利用爬虫来获取,而所谓的爬虫,就是我们利用编程语言编写的脚本,根据其规模大小又分为很多种,本篇便要介绍基本的Python编写的爬虫脚本来进行单机形式的网络数据采集,这也是一个进阶的数

1.摘要: 提出了一种新的深度强化学习框架的新闻推荐.由于新闻特征和用户喜好的动态特性,在线个性化新闻推荐是一个极具挑战性的问题. 虽然已经提出了一些在线推荐模型来解决新闻推荐的动态特性,但是这些方法主要存在三个问题:①只尝试模拟当前的奖励(eg:点击率)②很少考虑使用除了点击 / 不点击标签之外的用户反馈来帮助改进推荐.③ 这些方法往往会向用户推荐类似消息,这可能会导致用户感到厌烦. 基于深度强化学习的推荐框架,该框架可以模拟未来的奖励(点击率) 2.引言: 新闻推荐三个问题: (1)新闻推荐