最近接触到nlp的一些东西,需要找出中文词语的近义词,也接触到了一个synonyms 的库, 分词,去停用词,word2vector  等 一些列nlp 的操作,还可以输出中文词语的近义词 https://github.com/huyingxi/Synonyms/ 以上链接为synonyms库包的介绍

方案一:利用预训练好的词向量模型 优点: (1)能把词进行语义上的向量化(2)能得到词与词的相似度 缺点: (1)词向量的效果和语料库的大小和质量有较大的关系(2)用most_similar() 得到往往不是“同义词”,而是“共现词” from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors wv = KeyedVectors.load_word2vec_format('model/w2v_chisim_300d.bin', binary=True)

安装elasticsearch及中文IK和近义词配置 安装java环境 java环境是elasticsearch安装必须的 yum install java-1.8.0-openjdk 安装elasticsearch 其实es的安装非常简单了 https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch cd /tmp wget https://download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearc

源码地址:https://github.com/XBWer/WordSimilarity 1.确定要解决的问题及意义 在基于代码片段的分类过程中,由于程序员对数据变量名的选取可能具有一定的规范性,在某一特定业务处理逻辑代码中,可能多个变量名之间具有关联性或相似性(如“trade”(商品交易)类中,可能存在“business”,“transaction”,“deal”等同义词),在某些情况下,它们以不同的词语表达了相同的含义.因此,为了能够对代码片段做出更加科学的类别判断,更好地识别这些同义词,我

安装elasticsearch及中文IK和近义词配置 https://www.cnblogs.com/yjf512/p/4789239.html 安装elasticsearch及中文IK和近义词配置 安装java环境 java环境是elasticsearch安装必须的 yum install java-1.8.0-openjdk 安装elasticsearch 其实es的安装非常简单了 https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch cd /tmp

存储过程存储过程在大新数据库系统中,一组为了完成特定功能的SQL语句集 存储在SQL数据库中 优势: SQL进行封装 调用方便             存储过程会进行编译 提升用户执行SQL语句集的速度             系统管理员 通过执行某一存储过程的权限进行限制 ,能实现对相应数据的访问权限的限制 保障数据安全 # 创建存储过程 create or replace procedure if not exists schema.procedure_name IS|AS begin ,"

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/249 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

python  Django教程  之 模型(数据库).自定义Field.数据表更改.QuerySet API 一.Django 模型(数据库) Django 模型是与数据库相关的,与数据库相关的代码一般写在 models.py 中,Django 支持 sqlite3, MySQL, PostgreSQL等数据库,只需要在settings.py中配置即可,不用更改models.py中的代码,丰富的API极大的方便了使用. 本节的代码:(Django 1.6, Python 2.7 测试环境) 大

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

准备工作 主要用到Python的两个第三方库 jieba:中文分词工具 wordcloud:python下的词云生成工具 步骤 准备语料库,词云图需要的背景图片 使用jieba进行分词,去停用词,词频统计等 使用wordcloud进行词频展示 主要代码 import jieba jieba.load_userdict('userdict.txt') # 加载自定义词典 sentence_depart = jieba.cut(sentence) # 分词 stop_words = stop_wor

Python之阻塞IO模型与非阻塞IO模型 IO模型 1 阻塞IO: 全程阻塞 2 非阻塞IO: 发送多次系统调用: 优点:wait for data时无阻塞 缺点:1 系统调用太多 2 数据不是实时接受的 两个阶段:wait for data:非阻塞 copy data :阻塞 3 IO多路复用(监听多个连接) sock::sock <socket.socket fd=224, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM,

用 Python 理解 Web 并发模型 http://www.jianshu.com/users/1b1fde012122/latest_articles   来源:MountainKing 链接:http://www.jianshu.com/p/80feb3bf5c70# 前言 虽然异步是我们急需掌握的高阶技术,但是不积跬步无以至千里,同步技术的学习是不能省略的.今天这篇文章主要用Python来介绍Web并发模型,直观地展现同步技术的缺陷以及异步好在哪里. 最简单的并发 import soc

python 并发编程 IO模型介绍 python 并发编程 socket 服务端 客户端 阻塞io行为 python 并发编程 阻塞IO模型 python 并发编程 非阻塞IO模型 python 并发编程 多路复用IO模型 python 并发编程 异步IO模型

Python 多线程同步队列模型 我面临的问题是有个非常慢的处理逻辑(比如分词.句法),有大量的语料,想用多线程来处理. 这一个过程可以抽象成一个叫“同步队列”的模型. 具体来讲,有一个生产者(Dispatcher)一方面从语料中读入句子,并且存入队列中,一方面看有没有空闲的消费者(Segmentor),如果有,就把句子从队列中弹出并交给这个空闲的消费者处理. 然后消费者把处理完成的结果交给生产者输出,生产者要保证输出与输入顺序一致. 消费者是典型的threading,它需要看见生成者的队列,从

 一.事件驱动模型介绍                                                                                                        1.传统的编程模式  例如:线性模式大致流程 开始--->代码块A--->代码块B--->代码块C--->代码块D--->......--->结束 每一个代码块里是完成各种各样事情的代码,但编程者知道代码块A,B,C,D...的执行顺序,唯一能

blocking IO (阻塞IO) 在linux中,默认情况下所有的socket都是blocking,一个典型的读操作流程大概是这样: 当用户进程调用了recvfrom这个系统调用,kernel就开始了IO的第一个阶段:准备数据.对于network io来说,很多时候数据在一开始还没有到达(比如,还没有收到一个完整的UDP包),这个时候kernel就要等待足够的数据到来.而在用户进程这边,整个进程会被阻塞.当kernel一直等到数据准备好了,它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存,然后ke

原文连接:How to Build Exponential Smoothing Models Using Python: Simple Exponential Smoothing, Holt, and- 今年前12个月,iPhone XS将售出多少部?在埃隆·马斯克(Elon musk)在直播节目中吸食大麻之后,特斯拉的需求趋势是什么?这个冬天会暖和吗?(我住在加拿大.)如果你对这些问题感到好奇,指数平滑法可以通过建立模型来预测未来. 指数平滑方法为过去的观测分配指数递减的权重.得到的观测值越近

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定

原文:https://www.cnblogs.com/zzzlw/p/9384308.html#top 目录 0. 参考地址 1. 前言 2. 核心类 3. SelectSelector核心函数代码分析 3.1 注册 3.2 注销 3.3 查询 4. 别名 5. 总结 6. 代码报错问题 1. 文件描述符数量 2. 监听列表是否可以为空 7. 关系图 0. 参考地址 基本介绍 https://www.cnblogs.com/yinheyi/p/8127871.html实验演示 https://w

先说一下IO发生时涉及的对象和步骤.对于一个network IO (这里我们以read举例),它会涉及到两个系统对象,一个是调用这个IO的process (or thread),另一个就是系统内核(kernel).当一个read操作发生时,该操作会经历两个阶段: 1)等待数据准备 (Waiting for the data to be ready) 2)将数据从内核拷贝到进程中(Copying the data from the kernel to the process) 阻塞IO(block