#coding=utf8 import numpy as np import pandas as pd import re from gensim import corpora, models, similarities import gensim from nltk.corpus import stopwords df = pd.read_csv("./input/HillaryEmails.csv") # 原邮件数据中有很多Nan的值,直接扔了. df = df[['Id', 'E

首先是读取数据集,并将csv中ExtractedBodyText为空的给去除掉 import pandas as pd import re import os dir_path=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) data_path=dir_path+"/Database/HillaryEmails.csv" df=pd.read_csv(data_path) df=df[['Id','ExtractedBodyText']].drop

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

Google 的两位创始人都是斯坦福大学的博士生,他们提出的 PageRank 算法受到了论文影响力因子的评价启发.当一篇论文被引用的次数越多,证明这篇论文的影响力越大.正是这个想法解决了当时网页检索质量不高的问题. /*请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11180263.html * / 一. PageRank 的简化模型 我们先来看下 PageRank 是如何计算的. 我假设一共有 4 个网页 A.B.C

标题用了了海量数据(Massive datasets)而不用大数据(Big data).感觉大数据还是略微有点虚,来点实际的. 一.需求 现在我们需要设计一个在线过滤垃圾邮件地址的方案,我们的数据库里面已经有10亿个合法的邮件地址(称为合法地址集S),当有新的邮件发过来时,要检查这个邮件地址是不是在我们的数据库里面,如果在,我们接收邮件,如果不在,我们就把它当做垃圾邮件过滤掉. 二.直觉想到的方法 一拿到这个问题,我就想到了用log(n)的折半查找,先将10亿个邮件地址排序,当收到一个邮件地址时

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process

一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习. 课件汇总下载地址:斯坦福大学自然语言处理公开课课件汇总 二.自然语言处理概览——什么是自然语言处理(NLP) 1)相关技术与应用

作者:龙心尘 &&寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50543337 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50545650 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 如果让你破译"三体"人文字你会怎么办? 我们试着开一下脑洞:假如你有一个优盘,里面存了大量"三体"人(刘慈欣

转 https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/79373720     Python NLTK 自然语言处理入门与例程 在这篇文章中,我们将基于 Python 讨论自然语言处理(NLP).本教程将会使用 Python NLTK 库.NLTK 是一个当下流行的,用于自然语言处理的 Python 库. 那么 NLP 到底是什么?学习 NLP 能带来什么好处? 简单的说,自然语言处理( NLP )就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务. 我们生活中经常

Melanie Tosik目前就职于旅游搜索公司WayBlazer,她的工作内容是通过自然语言请求来生产个性化旅游推荐路线.回顾她的学习历程,她为期望入门自然语言处理的初学者列出了一份学习资源清单. displaCy网站上的可视化依赖解析树 https://demos.explosion.ai/displacy/?text=Great%2C%20this%20is%20just%20what%20I%20needed!&model=en&cpu=1&cph=0 记得我曾经读到过这样

语音交互事关未来,国内外已经不少公司在抢蛋糕了,大公司收购.投资.合作不断,就可见一斑.目前,基本上所有的巨头都有涉足. 苹果收购 Siri.Novauris,组建基于神经网络算法的语音识别团队 2014 年 7 月,有消息称,苹果正在联系多位语音识别技术的专家,正在招聘经理.小组负责人.研究员,很可能将成立一支强大的语音识别团队,并最终取代现在的 Siri 技术服务商 Nuance.过去几年中,苹果招聘了多名此前供职于 Nuance 的的高层次语音技术研究员,包括前研究副总裁拉里·吉利克 (L

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process

作者:龙心尘 &&寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50543337, http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50545650 声明:版权全部.转载请联系作者并注明出处 1. 假设让你破译"三体"人文字你会怎么办? 我们试着开一下脑洞:假如你有一个优盘,里面存了大量"三体"人(刘慈

批量操作的事情常常能让人感到十分畅快,区别于一次次的手工的操作,它真正实现了“人工智能”想要的效果,人指挥机器做事情,机器就可以按着人意去操作.此篇给大家再次送了批量操作一绝活,批量下载OUTLOOK上的邮件附件.除了批量之外,还让大家见识到科学数据管理的精粹. 业务场景 日常使用OFFICE软件及其他的业务系统,很大程度上它只能满足于对数据的单次性操作,少有原生功能满足批量化的操作需求. 如简单的从多封邮件中将其附件下载至指定的文件夹内,这样的需求,依靠现有的邮件客户端工具如OUTLOOK.F

苹果语音助手Siri的工作流程: 听 懂 思考 组织语言 回答 这其中每一步骤涉及的流程为: 语音识别 自然语言处理 - 语义分析 逻辑分析 - 结合业务场景与上下文 自然语言处理 - 分析结果生成自然语言文本 语音合成 自然语言处理的常用处理过程: 先针对训练文本进行分词处理(词干提取.原型提取),统计词频,通过词频-逆文档频率算法获得该词对样本语义的贡献,根据每个词的贡献力度,构建有监督分类模型.把测试样本交给模型处理,得到测试样本的语义类别. 自然语言工具包 - NLTK nltk.dow

自然语言处理(NLP)相关学习资料/资源 1. 书籍推荐 自然语言处理 统计自然语言处理(第2版) 作者:宗成庆 出版社:清华大学出版社:出版年:2013:页数:570 内容简介:系统地描述了神经网络之前的基于统计的NLP方法,能够对NLP各项任务以及经典的算法学习了解. 数学之美(第2版) 作者:吴军 出版社:人民邮电出版社:出版年:2014:页数:312 内容简介:讲解了NLP里常用的数学模型,并把高深的数学原理讲得更加通俗易懂,让非专业读者也能领略数学的魅力. Speech and Lan

import os import email import email.policy 1. 读取邮件数据 SPAM_PATH = os.path.join( "E:\\3.Study\\机器学习\\Hand on Machine Learning\\第三章:分类\\spam_data") spam_path = os.path.join(SPAM_PATH, "spam") ham_path = os.path.join(SPAM_PATH, "easy_

上节课,我们学习了自然语言处理课程(一):自然语言处理在网文改编市场的应用,了解了相关的基础理论.接下来,我们将要了解一些具体的.可操作的技术方法. 作为小说爱好者的你,是否有设想过通过一些计算机工具对小说做一些有趣的事情呢?阅读本文,你可以了解到如何运用现在最流行.最容易运用的jieba分词包,统计一个段落的词频,然后来通过词频推断小说的关键情节.核心人物. 作为文本分析和情感分析最基础的工作就是对文本进行分词,后期的文本挖掘.情感分析.规律探寻等工作很大程度上取决于分词的精确度.在当代的中文

自然语言处理知识太庞大了,网上也都是一些零零散散的知识,比如单独讲某些模型,也没有来龙去脉,学习起来较为困难,于是我自己总结了一份知识体系结构,不足之处,欢迎指正.内容来源主要参考黄志洪老师的自然语言处理课程.主要参考书为宗成庆老师的<统计自然语言处理>,虽然很多内容写的不清楚,但好像中文NLP书籍就这一本全一些,如果想看好的英文资料,可以到我的GitHub上下载:  http://github.com/lovesoft5/ml  下面直接开始正文: 一.自然语言处理概述           

近日,对近些年在NLP领域很火的BERT模型进行了学习,并进行实践.今天在这里做一下笔记. 本篇博客包含下列内容: BERT模型简介 概览 BERT模型结构 BERT项目学习及代码走读 项目基本特性介绍 代码走读&要点归纳 基于BERT模型实现垃圾邮件分类 TREC06语料库 基准模型介绍 BERT迁移模型实现 一.BERT模型简介 1.概览 BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformer,即Transformer