windows 下安装版本匹配python-3.4.3.amd64.msipostgresql-10.1-2-windows-x64.exe create language plpython3u;select * from pg_language ; psql -h 127.0.0.1 -p 5432 postgres postgres python setup.py install jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参数用来控制是否采用全模式:HMM

把语料从数据库提取出来以后就要进行分词啦,我是在linux环境下做的,先把jieba安装好,然后找到内容是build jieba PKG-INFO setup.py test的那个文件夹(我这边是jieba-0.38),把自己的自定义词典(选用,目的是为了分出原始词库中没有的词以及优先分出一些词),停用词词典(选用),需要分词的语料文件,调用jieba的python程序都放到这个文件夹里,就可以用啦.至于词典要什么样的格式,在网上一查就可以了. 之前有看到别的例子用自定义词典替换掉jieba本身

CREATE LANGUAGE plpgsql CREATE or REPLACE function getDatirenshu(w_wjID int) RETURNS INTEGER as ' DECLARE datiRenshu INTEGER; BEGIN select count(id) into datiRenshu from rfwenjuan_yuanshijieguo where wenjuanItem_id=w_wjID; return datiRenshu; end;' LA

前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的.不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本(4.8.0 bate版),而PanGu分词,目前有人正在做,貌似已经做完,只是还没有测试~,Lucene升级的改变我都会加粗表示. Lucene.net 4.8.0 https

使用jieba库分词 一.什么是jieba库 1.jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库,中文文本需要通过分词获得单个词语. 2.jieba库的使用:(jieba库支持3种分词模式) 通过中文词库的方式识别 精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词 全模式:把文本所有可能的词语都描述出来,有冗余 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词进行切分 3.jieba库是属于python中优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 二.安装jieba库 途径1:百度jieba库下载(百度上很

本篇文章测试的哈工大LTP.中科院计算所NLPIR.清华大学THULAC和jieba.FoolNLTK.HanLP这六大中文分词工具是由  水...琥珀 完成的.相关测试的文章之前也看到过一些,但本篇阐述的可以说是比较详细的了.这里就分享一下给各位朋友! 安装调用 jieba“结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 THULAC清华大学:一个高效的中文词法分析工具包 FoolNLTK可能不是最快的开源中文分词,但很可能是最准的开源中文分词 教程:FoolNLTK 及 HanLP使用

中文分词一般使用jieba分词 1.安装 pip install jieba 2.大致了解jieba分词 包括jieba分词的3种模式 全模式 import jieba seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True, HMM=False) print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式 精准模式 import jieba seg_list = jie

对于含有 out 类型参数的过程或者函数,只能通过块方式调用,这是因为,ksql 还不支持类似 Oracle 那样通过 var 定义变量. 一.带OUT的procedure 调用 创建过程: create or replace procedure proc1( v_id integer, out v_retcode text, out v_retinfo text, out v_row_num integer) AS declare begin insert into table_new(id,

流程控制 讲解条件语句,循环语句. 本次环境会用到表emp:下面是emp执行语句. drop table emp; create table EMP( EMPNO numeric() not null, ENAME ), JOB ), MGR numeric(), HIREDATE date, SAL numeric( ), COMM numeric( ), DEPTNO numeric()); insert into EMP (EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE,

人生苦短,我用Python && C#. 1.引言 最近初学Python,写爬虫上瘾.爬了豆瓣练手,又爬了公司的论坛生成词云分析年度关键词.最近琢磨着2017又仅剩两月了,我的年度关键词是啥? 所以自然想到爬取下自己的微信朋友圈,来个词频分析,生成属于自己的年度关键词词云. 朋友圈的爬取是非常有难度的,因为微信根本没有暴露API入口去爬取数据. 但它山之石,可以攻玉. 通过各种搜索发现,已经有第三方工具可以做到朋友圈的导出.其中微信公众号[出书啦]就提供了这样一种服务,支持朋友圈导出,并排

import jieba #导入jieba模块 x = '分词的准确度直接影响了后续文本处理和挖掘算法的最终效果.' jieba.cut(x) #使用默认词库进行分词 print(list(jieba.cut(x))) # ['分词', '的', '准确度', '直接', '影响', '了', '后续', '文本处理', '和', '挖掘', '算法', '的', '最终', '效果', '.'] print(list(jieba.cut('纸杯'))) # ['纸杯'] print(list(

行列转置是ETL或报表系统中的常见需求,HAWQ提供的内建函数和过程语言编程功能,使行列转置操作的实现变得更为简单. 一.行转列 1. 固定列数的行转列 原始数据如下: test=# select * from score; name | subject | score ------+---------+------- 张三 | 语文 | 80 张三 | 数学 | 70 张三 | 英语 | 60 李四 | 语文 | 90 李四 | 数学 | 100 李四 | 英语 | 80 (6 rows) 要

Lucene.net和PanGu分词实现全文检索 Lucene.net(4.8.0) 学习问题记录五: JIEba分词和Lucene的结合,以及对分词器的思考   前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的.不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本(4.8.0

最近看到不少公众号都有一些词云图,于是想学习一下使用Python生成可视化的词云,上B站搜索教程的时候,发现了一位UP讲的很不错,UP也给出了GitHub上的源码,是一个很不错的教程,这篇博客主要就是搬运UP主的教程吧,做一些笔记,留着以后看. B站视频链接:https://www.bilibili.com/video/av53917673/?p=1 Github源码:https://github.com/TommyZihao/zihaowordcloud 本课概要 词云是文本大数据可视化的重要

首先我运用的分词工具是结巴分词 import jieba  然后调用jieba.cut( )  但是jieba.cut 返回的是一个generator的迭代器 他可以显示分词结果 但是无法将结果写入txt 各种报错.类似于a bytes-like object is required, not 'generator' 然后我将结果进行了Str( )处理 还是报类似的错误 只不过变成了not ' generator' 然后经过思考我将结果作list( )处理 然后对生成的list进行处理,去' [

今天想在PostgeSQL数据库里建一个存储过程(或函数也行),由于对存储过程比较生疏,上网搜了很多教程和源代码例子,照着写,发现怎么都不行,甚至把网上教程包括官方教程的源代码原封不动的复制下来一执行都会报错, 教程示例: ---创建自定义函数sales_tax CREATE or replace FUNCTION sales_tax(subtotal real) RETURNS real AS $$ BEGIN RETURN subtotal * 0.06; END; $$ LANGUAGE

摘自https://www.jianshu.com/p/fdde9fc03f94 你在工作.学习中是否曾因信息过载叫苦不迭?有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略.本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取,一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力.想不想试试呢?     淹没 每个现代人,几乎都体会过信息过载的痛苦.文章读不过来,音乐听不过来,视频看不过来.可是现实的压力,使你又不能轻易放弃掉. 假如你是个研究生,教科书和论文就是你不

一.存储过程定义:   存储过程(Stored Procedure)是在大型数据库系统中,一组为了完成特定功能的SQL 语句集,它存储在数据库中,一次编译后永久有效,用户通过指定存储过程的名字并给出参数(如果该存储过程带有参数)来执行它.存储过程是数据库中的一个重要对象.在数据量特别庞大的情况下利用存储过程能达到倍速的效率提升. 二.存储过程的结构 案例: 创建一个求长方形面积的存储过程. create or replace function area_of_rectangle(lenth in

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比. 本文分享自华为云社区<基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类>,作者: eastmount . 一.RNN文本分类 1.RNN 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.RNN的本质概念是利用时序信息,在传统神经网络中,假设所有的输入(以及输出)都各自独立.但是,对于很多任务而言,这非常局限.举个例子,假如你想根据一句没

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM.BiLSTM.BiLSTM+Attention和CNN.TextCNN. 本文分享自华为云社区<Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN.TextCNN.BiLSTM.注意力)>,作者: eastmount. 一.文本分类概述 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类.文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类:80年代出现了利

虽工作多年,但是sql的存储过程一致都没怎么用过,今天来按照博客https://www.cnblogs.com/applelife/p/11016674.html来学习一下(我使用postgre sql将这篇文章的例子都跑一遍). 新建一张students表: create table students( id int primary key, age int, name varchar(20), city varchar(20) ); insert into students values(1