如果说FastText的词向量在表达句子时候很在行的话,GloVe在多义词方面表现出色,那么wordRank在相似词寻找方面表现地不错. 其是通过Robust Ranking来进行词向量定义. 相关paper:WordRank: Learning Word Embeddings via Robust Ranking 相关博客:https://rare-technologies.com/wordrank-embedding-crowned-is-most-similar-to-king-not-w

对文本分词后,接下来需要对分词后的每个term计算一个权重,重要的term应该给与更高的权重.举例来说,“什么产品对减肥帮助最大?”的term weighting结果可能是: “什么 0.1,产品 0.5,对 0.1,减肥 0.8,帮助 0.3,最大 0.2”.Term weighting在文本检索,文本相关性,核心词提取等任务中都有重要作用.我们可以把这个拿来进行对我们构建的词向量进行加权. Term weighting的打分公式一般由三部分组成:local,global和normalizat

原文:http://hijiangtao.github.io/2014/10/06/WeiboRecommendAlgorithm/ 基础及关联算法 作用:为微博推荐挖掘必要的基础资源.解决推荐时的通用技术问题.完成必要的数据分析.为推荐业务提供指导. 分词技术与核心词提取:是微博内容推荐的基础,用于将微博内容转化为结构化向量,包括词语切分.词语信息标注.内容核心词/实体词提取.语义依存分析等. 分类与anti-spam:用于微博内容推荐候选的分析,包含微博内容分类和营销广告/色情类微博识别:内

16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 论文标题: Construction and Application of Chinese Breast Cancer Knowledge Graph Based on Clinical Guidelines 论文会议: Chip 16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 知识提取 2.2 医学KG 3.乳腺癌知识图谱构建 3.1 本

http://spaces.ac.cn/archives/3942/ 暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下.模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”,迁移性强,估计对大家会有一定的参考价值. 比赛的主题是“核心实体识别”,其实有两个任务:核心识别 + 实体识别.这两个任务虽然有关联,但在传统自然语言处理程序中,一般是将它们分开处理的,而这次需要将两个任务联合在一起.如果只看“核心识别”,那就是传统的关键词抽取任务了,不同的是,传统的纯粹基于统计的

为什么要做正文提取 一般做舆情分析,都会涉及到网页正文内容提取.对于分析而言,有价值的信息是正文部分,大多数情况下,为了便于分析,需要将网页中和正文不相干的部分给剔除.可以说正文提取的好坏,直接影响了分析结果的好坏. 对于特定的网站,我们可以分析其html结构,根据其结构来获取正文信息.先看一下下面这张图: 正文部分,不同的网站,正文所在的位置不同,并且Html的结构也不同,对于爬虫而言,抓取的页面是各种各样的,不可能针对所有的页面去写抓取规则来提取正文内容,因此需要一种通用的算法将正文提取出来

假设有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢? 一个简单的方法就是使用词袋模型(bag of words model).选定文本内一定的词放入词袋,统计词袋内所有词在文本中出现的次数(忽略语法和单词出现的顺序),将其用向量的形式表示出来. 词频统计可以用scikit-learn的CountVectori

HanLP二元核心词典解析 本文分析:HanLP版本1.5.3中二元核心词典的存储与查找.当词典文件没有被缓存时,会从文本文件CoreNatureDictionary.ngram.txt中解析出来存储到TreeMap中,然后构造start和pair数组,并基于这两个数组实现词共现频率的二分查找.当已经有缓存bin文件时,那直接读取构建start和pair数组,速度超快. 源码实现 二元核心词典的加载 二元核心词典在文件:CoreNatureDictionary.ngram.txt,约有46.3

本文分析:HanLP版本1.5.3中二元核心词典的存储与查找.当词典文件没有被缓存时,会从文本文件CoreNatureDictionary.ngram.txt中解析出来存储到TreeMap中,然后构造start和pair数组,并基于这两个数组实现词共现频率的二分查找.当已经有缓存bin文件时,那直接读取构建start和pair数组,速度超快. 源码实现 二元核心词典的加载 二元核心词典在文件:CoreNatureDictionary.ngram.txt,约有46.3 MB.程序启动时先尝试加载C

因为词云有利于体现文本信息,所以我就将那天无聊时爬取的<悲伤逆流成河>的评论处理了一下,生成了词云. 关于爬取影评的爬虫大概长这个样子(实际上是没有爬完的): #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/15 16:34 # @Author : Sa.Song # @Desc : 爬取买猫眼电影悲伤逆流成河的评论 # @File : maoyan_BS.py # @Software: PyCharm impor

假设有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢? 一个简单的方法就是使用词袋模型(bag of words model).选定文本内一定的词放入词袋,统计词袋内所有词在文本中出现的次数(忽略语法和单词出现的顺序),将其用向量的形式表示出来. 词频统计可以用scikit-learn的CountVectori

telnetlib telnetlib 总体来讲还是很好理解的,因为已经耍过paramiko 关于 .read_very_eager(), 简单理解就是就是读尽量多,读到没有反馈了为止 关键功能 1) 从telnetlib引用过来的第一个要被用到的:telnetlib.Telnet(ip_addr, TELNET_PORT, TELNET_TIMEOUT)这个货的作用就是return一个connection给你 2) remote_conn.read_util(“some_string”, TE

美团网基于机器学习方法的POI品类推荐算法 前言 在美团商家数据中心(MDC),有超过100w的已校准审核的POI数据(我们一般将商家标示为POI,POI基础信息包括:门店名称.品类.电话.地址.坐标等).如何使用这些已校准的POI数据,挖掘出有价值的信息,本文进行了一些尝试:利用机器学习方法,自动标注缺失品类的POI数据.例如,门店名称为"好再来牛肉拉面馆"的POI将自动标注"小吃"品类. 机器学习解决问题的一般过程:本文将按照:1)特征表示:2)特征选择:3)基

对于Lucene的索引过程,除了将词(Term)写入倒排表并最终写入Lucene的索引文件外,还包括分词(Analyzer)和合并段(merge segments)的过程,本次不包括这两部分,将在以后的文章中进行分析. Lucene的索引过程,很多的博客,文章都有介绍,推荐大家上网搜一篇文章:<Annotated Lucene>,好像中文名称叫<Lucene源码剖析>是很不错的. 想要真正了解Lucene索引文件过程,最好的办法是跟进代码调试,对着文章看代码,这样不但能够最详细准确

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

机器不学习 jqbxx.com-专注机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱 今年开始接触chatbot,跟着各种专栏学习了一段时间,也读了一些论文,在这里汇总一下.感觉是存在一些内在的趋势的.只是要找到一个当下切实可行又省时省力的方案好像不太容易. 论文摘要 <Information Extraction over Structured Data: Question Answering with Freebase> 本文利用查询KB替代查询数据库,可以更好的理

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf . NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- <数据挖掘之道>摘录话语:虽然我比较执着于Rwordseg,并不代表各位看管执着于我的执着,推荐结巴分词包,小巧玲珑,没有那么多幺蛾子,而且R版本和python版本都有,除了词性标注等分词包必备功能以外,jiebaR还加入了一些基础的文本分析算法,比如提取关键字(TFIDF).分析文本相似性等等,真是老少咸宜. 同时官网也有一个在线jieba

NLP+句法结构(三)︱中文句法结构(CIPS2016.依存句法.文法)转自:https://www.cnblogs.com/maohai/p/6453389.html 摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 一.依存句法分析 依存语法存在一个共同的基本假设:句法结构本质上包含词和词之间的

在Web攻防中,SQL注入绝对是一个技能的频繁项,为了技术的成熟化.自动化.智能化,我们有必要建立SQL注入与之相关典型技术之间的关联规则.在分析过程中,整个规则均围绕核心词进行直线展开,我们简单称之为“线性”关联.以知识点的复杂性我们虽然称不上为神经网络,但它依然像滚雪球般对知识架构进行完善升级,所以也可称之为雪球技术. 本文以SQL注入为核心,进行资料信息整合性解读,主要目的有: 为关联分析这门科学提供简单认知: 为初级安全爱好学习者提供参考,大牛绕过: 分析各关键点的区别与联系: 安全扫盲

在打算批量代码汉化工具 · Issue #86 · program-in-chinese/overview时, 发现没有现成的Java库实现英汉查询功能. 于是开此项目. 源码库: program-in-chinese/english-chinese-dictionary API使用中文命名. 源码也是. 使用时在Maven项目中添加依赖: <dependency> <groupId>com.codeinchinese</groupId> <artifactId&