文本聚类 文本聚类简单点的来说就是将文本视作一个样本,在其上面进行聚类操作.但是与我们机器学习中常用的聚类操作不同之处在于. 我们的聚类对象不是直接的文本本身,而是文本提取出来的特征.因此如何提取特征因而是非常重要的一步.在HanLP中一共有三个文本聚类方法.前两种都基于词袋模式,第一个是最常见的聚类算法:k-means,但HanLP不光实现了k-means,还实现了速度更快效果更好的repeated bisection算法(重复二分法,还是翻译为累次平方法,好像是第一种).笔者动笔前段时间刚刚

声明:由于担心CSDN博客丢失,在博客园简单对其进行备份,以后两个地方都会写文章的~感谢CSDN和博客园提供的平台.        前面讲述了很多关于Python爬取本体Ontology.消息盒InfoBox.虎扑图片等例子,同时讲述了VSM向量空间模型的应用.但是由于InfoBox没有前后文和语义概念,所以效果不是很好,这篇文章主要是爬取百度5A景区摘要信息,再利用Jieba分词工具进行中文分词,最后提出文本聚类算法的一些概念知识.        相关文章:        [Python爬虫]

简介 查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现,网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类(乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此),网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理,Java实现,R语言实现,甚至都有一个C++的实现. 正好我写的一些文章,我没能很好的分类,我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类,然后我再看每个聚类大概的主题是什么,给每个聚类一个标签,这样也是完成了分类. 中文文本聚类主要有一下几个步骤,下面将分别详细介绍: 切词 去除停用词 构建

算是休息了这么长时间吧!准备学习下python文本处理了,哪位大大有好书推荐的说下!

K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果. 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然后遍历整个数据集的各条记录,将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中,之后以各个簇的记录的均值中心点取代之前的中心点,然后不断迭代,直到收敛,算法描述如下: 上面说的收敛,可以看出两方面,一是每条记录所归属的簇不再变化,二是优化目标变化不大.算法的

Python 文本解析器 一.课程介绍 本课程讲解一个使用 Python 来解析纯文本生成一个 HTML 页面的小程序. 二.相关技术 Python:一种面向对象.解释型计算机程序设计语言,用它可以做 Web 开发.图形处理.文本处理和数学处理等等. HTML:超文本标记语言,主要用来实现网页. 三.项目截图 纯文本文件: Welcome to ShiYanLou ShiYanLou is the first experiment with IT as the core of online ed

随着互联网的迅猛发展,信息的爆炸式增加,信息超载问题变的越来越严重,信息的更新率也越来越高,用户在信息海洋里查找信息就像大海捞针一样.搜索引擎服务应运而生,在一定程度上满足了用户查找信息的需要.然而互联网的深入发展和搜索引擎日趋庞大,进一步凸现出海量信息和人们获取所需信息能力的矛盾.那么,如何从中获取特定内容的信息和知识成为摆在人们面前的一道难题.面对互联网时代庞杂无序的海量信息,智能高效地处理和深层次综合利用信息离不开文本挖掘技术. 聚类作为一种只是发现的重要方法,是数据挖掘中一项重要的研究课

python 文本分类 pyhton 机器学习 待续...

python文本 maketrans和translate 场景: 过滤字符串的某些字符,我们从例子出发 >>> tb=str.maketrans ('abc','123')    >>> 'abcd'.translate (tb)    '123d'    >>> 'abcd+++a+b+cd'.translate (tb)    '123d+++1+2+3d'    >>> 1.建立字符映射表,也就是maketrans方法所做的事情

python文本 字符串逐字符反转以及逐单词反转 场景: 字符串逐字符反转以及逐单词反转 首先来看字符串逐字符反转,由于python提供了非常有用的切片,所以只需要一句就可以搞定了 >>> a='abc edf degd'    >>> a[::-1]    'dged fde cba'    >>> 然后我们来看住单词反转 1.同样的我们也可以使用切片 >>> a='abc edf degd'    >>> a.s

python文本 拼接.合并字符串 场景: 拼接.合并字符串 在这个场景中,我们首先想到的当然是使用+或者+=将两个字符串连接起来 >>> a='a'    >>> b='b'    >>> c=a+b    >>> c    'ab'    >>> 如果整个程序只有两个字符串需要拼接,那没有问题 但是如果程序里面大量存在拼接,甚至需要循环拼接,这个时候性能问题就会出现 原因:字符串是不可原地修改的,改变一个字符串就

python文本 去掉字符串前后空格 场景: 去掉字符串前后空格 可以使用strip,lstrip,rstrip方法 >>> a="abc".center (30)    >>> a    '             abc              '    >>> b=a.lstrip ()    >>> b    'abc              '    >>> c=a.rstrip (

python文本 判断对象里面是否是类字符串 场景: 判断对象里面是否是类字符串 一般立刻会想到使用type()来实现 >>> def isExactlyAString(obj):        return type(obj) is type('')        >>> isExactlyAString(1)    False    >>> isExactlyAString('1')    True    >>> 还有 >&

python文本 单独处理字符串每个字符的方法汇总 场景: 用每次处理一个字符的方式处理字符串 方法: 1.使用list(str) >>> a='abcdefg'    >>> list(a)    ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']    >>> aList=list(a)    >>> for item in aList:        print(item)#这里可以加入其他的操作,我们这里只

python文本 字符串开头或者结尾匹配 场景: 字符串开头或者结尾匹配,一般是使用在匹配文件类型或者url 一般使用startwith或者endwith >>> a='http://blog.csdn.net/raylee2007'    >>> a.startswith ('http')    True 注意:这两个方法里面的参数可以是str,也可以是元组,但是不可以是列表和字典 >>> a='http://blog.csdn.net/raylee

python文本 字符与字符值转换 场景: 将字符转换成ascii或者unicode编码 在转换过程中,注意使用ord和chr方法 >>> print(ord('a'))    97    >>> print(chr(97))    a    >>> 有时候需要反转过来使用: >>> print(str(ord('a')))    97    >>> print(chr(ord('a')))    a    >

5. python 文本解析 这一章节我们简单的聊聊文本解析的两种方法: 1.分片,通过分片,记录偏移处,然后提取想要的字符串 例子: >>> line='aaa bbb ccc'    >>> col1=line[0:3]    >>> col3=line[8:]    >>> col1    'aaa'    >>> col3    'ccc'    >>> 2.split() >>

刘 勇  Email:lyssym@sina.com 简介 针对大数量的文本数据,采用单线程处理时,一方面消耗较长处理时间,另一方面对大量数据的I/O操作也会消耗较长处理时间,同时对内存空间的消耗也是很大,因此,本文引入MapReduce计算模型,以分布式方式处理文本数据,以期提高数据处理速率.本文结合Kmeans和DBSCAN算法,对上述算法进行改进,其中借鉴Kmeans聚类方法(类别个数的确定性)以及DBSCAN聚类方法(基于密度),并在数据处理过程中引入多个Reducer对数据进行归并处理

刘 勇   Email:lyssym@sina.com 简介 鉴于基于划分的文本聚类方法只能识别球形的聚类,因此本文对基于密度的文本聚类算法展开研究.DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种典型的基于密度的聚类方法,可以找出形状不规则的聚类,而且聚类时无需事先知道聚类的个数. 基本概念 DBSCAN算法中有两个核心参数:Eps和MinPts(文献与程序中经常使用).前者定义为邻域半径,后者定义为核

Python文本数据分析与处理(新闻摘要) 分词 使用jieba分词, 注意lcut只接受字符串 过滤停用词 TF-IDF得到摘要信息或者使用LDA主题模型 TF-IDF有两种 jieba.analyse.extract_tags(content, topK=20, withWeight=False) # content为string, topK选出20个关键字, withWeight: 每一个关键词同等重要 使用gensim库 from gensim import corpora, model