目录 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 NLP相关的文本预处理 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 之所以心血来潮想写这篇博客,是因为最近在关注NLP文本分类这类任务中的文本预处理工作,想总结一下自己的所学所想,老规矩,本博文记载仅供备忘与参考,不具备学术价值,本文默认使用python3编程(代码能力是屎山级别的,请谅解),默认文本为英文,代码主要使用Pytorch(博主老笨蛋了,之前一直执迷不悟用Keras,现在刚刚开始用torch,怎么说…

很多童鞋都喜欢用贤心的layui框架.是的,我也喜欢用,方便,简单.但是呢,有时候项目中的需求会不一样,导致我们用的时候,显示效果可能会不一样,好吧.这样的话,个别遇到的问题总是解决不好,但是呢还是那句话,多研究一下,就都会有解决方法的. 最近做的项目需求就是富文本编辑器要在弹出框中显示,好吧.本来以为可以没任何阻碍,后来发现编辑器在弹出框中总是不灵活,甚至图标都打不开. 我想很多童鞋的写法是这样的: 1.首先建立编辑器 layui.use('layedit', function() { var…

之前在身边有很多学PHP的朋友写一些小程序的时候,很多时候会使用PHP随机数函数rand()和mt_rand()函数去生成随机数 可是,随机数真的随机吗?这篇文章讲从多个实例中探讨随机数,当然,有写作不当的地方,还望斧正! 关于随机函数rand()和mt_rand() rand()和mt_rand()两个函数皆是PHP中生成随机数的函数,可相比之下,mt_rand()的生成速度缺是rand()的四倍!在没有参数的情况下,两者生成的数值范围也是不一样的. echo mt_getrandmax().…

C/C++浮点数在内存中的存储方式 任何数据在内存中都是以二进制的形式存储的,例如一个short型数据1156,其二进制表示形式为00000100 10000100.则在Intel CPU架构的系统中,存放方式为  10000100(低地址单元) 00000100(高地址单元),因为Intel CPU的架构是小端模式.但是对于浮点数在内存是如何存储的?目前所有的C/C++编译器都是采用IEEE所制定的标准浮点格式,即二进制科学表示法. 在二进制科学表示法中,S=M*2^N 主要由三部分构成:符号…

看到网上很多关于svn环境配置和关联Android-Studio的很多博文,发现很零散,想集大家所长整理一下: 在AndroidStudio中开发版本控制中,除了Git就是SVN,和Eclipse不同Android Studio没有提供单独的插件,只能和SVN客户端关联使用,和Eclipse安装有很大区别,下面介绍在AndroidStudio中SVN的配置和使用. 如果已经搭建好了服务端,只是在日常工作中import和checkout代码,只需下载TortoiseSVN客户端 就行,完全可以跳过…

我们经常会发现网页中的许多数据并不是写死在HTML中的,而是通过js动态载入的.所以也就引出了什么是动态数据的概念, 动态数据在这里指的是网页中由Javascript动态生成的页面内容,是在页面加载到浏览器后动态生成的,而之前并没有的. 在编写爬虫进行网页数据抓取的时候,经常会遇到这种需要动态加载数据的HTML网页,如果还是直接从网页上抓取那么将无法获得任何数据. 今天,我们就在这里简单聊一聊如何用python来抓取页面中的JS动态加载的数据. 给出一个网页:豆瓣电影排行榜,其中的所有电影信息都…

采用VSTO或者Shared Add-in等技术开发Excel插件,其实是在与Excel提供的API在打交道,Excel本身的组件大多数都是COM组件,也就是说通过Excel PIA来与COM进行交互.这其中会存在一些问题,这些问题如果处理不好,通常会导致在运行的时候会抛出难以调试的COM异常,从而导致我们开发出的Excel插件的不稳定. 和普通的WinForm程序一样,Excel也是一种STA(Single Thread Apartment)线程的应用程序,Excel插件是寄宿在Excel中运…

Excel开发过程中有时候会遇到各种奇怪的问题,下面就列出一些本人在开发中遇到的一些比较典型的问题,并给出了解决方法,希望对大家有所帮助. 一 插件调试不了以及错误导致崩溃的问题 在开发机器上,有时可能会装有多个版本的.NET运行时,有时候也可能装有多个版本的Visual Studio,本人的开发机器上就安装了3个版本的Visual Studio,在最新的Visual Studio 2013出来之后,就迫不及待的把工程文件迁移到2013上来了,但是在设置了启动程序之后,调试的时候,断点根本不能命…

随着移动端市场的强势崛起,web的开发也变得愈发复杂,对于个体开发者来说,自己开发的网站,在电脑.手机.Pad等上面都要有正常的显示以及良好的用户体验.如果每次都要自己去调整网页去匹配各个不同的客户端设备,这个工作量可想而知.如果网站可以自适应浏览器大小,对于开发者来说,无疑是天大的福音.今天,我通过自己的实践,简单的探探boostrap的自适应功能,这也是众多平台中,我认为比较好的一个. Boostrap是什么 Bootstrap是基于HTML5和CSS3开发的,它在jQuery的基础上进行了…

#!/usr/local/env python import os, sys nargs = len(sys.argv) if not 3 <= nargs <= 5: print "usage: %s search_text replace_text [inputfiel [outputfile]] " % os.path.basename(sys.argv[0]) #友好交互性提示 else : stext = sys.argv[1] #获取当前环境参数 即为$sear…

在进行word的实际使用中,如下图制作流程图时,常常发现文字在图形对象中,老是显示不全,而且上部却空出很多距离.此时可以通过设置形状格式--文本框 --- 上.下编辑进行设置. 可以完美解决文本框中文字遮挡.显示不全.不够显示的问题.…

情感分析简介   文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(NLP)方法中常见的应用,也是一个有趣的基本任务,尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类.它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析.处理.归纳和推理的过程.   本文将介绍情感分析中的情感极性(倾向)分析.所谓情感极性分析,指的是对文本进行褒义.贬义.中性的判断.在大多应用场景下,只分为两类.例如对于"喜爱"和"厌恶"这两个词,就属于不同的情感倾向.   本文将详细介绍如何使用深度学习…

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…

https://mp.weixin.qq.com/s/_xILvfEMx3URcB-5C8vfTw 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法. 它具有文本分类的各种基准模型,还支持多标签分类,其中多标签与句子或文档相关联. 虽然这些模型很多都很简单,可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余,但是这些模型中的其中一些是非常经典的,因此它们可以说是非常适合作为基准模型的. 每个模型在模型类型下都有一个测试函数. 我们还探讨了用两个seq2seq模型(带有注意的seq2seq模型,以及tr…

现在自然语言处理用深度学习做的比较多,我还没试过用传统的监督学习方法做分类器,比如SVM.Xgboost.随机森林,来训练模型.因此,用Kaggle上经典的电影评论情感分析题,来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题. 通过这个情感分析的题目,我会整理做特征工程.参数调优和模型融合的方法,这一系列会有四篇文章.这篇文章整理文本特征工程的内容. 文本的特征工程主要包括数据清洗.特征构造.降维和特征选择等. 首先是数据清洗,比如去停用词.去非字母汉字的特殊字符.大写转小写.去掉html标签等. 然后…

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文…

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文…

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…

英文原文地址:https://districtdatalabs.silvrback.com/modern-methods-for-sentiment-analysis 转载文章地址:http://datartisan.com/article/detail/48.html 情感分析是一种常见的自然语言处理(NLP)方法的应用,特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中.通过这种方式,情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法.尽管情绪在很大程度上是主观的,但是情感量化分析已经有…

目录 前言 目录 循环神经网络 基于LSTM的分词 Embedding 数据预处理 模型 如何添加用户词典 前言 很早便规划的浅谈分词算法,总共分为了五个部分,想聊聊自己在各种场景中使用到的分词方法做个总结,种种事情一直拖到现在,今天抽空赶紧将最后一篇补上.前面几篇博文中我们已经阐述了不论分词.词性标注亦或NER,都可以抽象成一种序列标注模型,seq2seq,就是将一个序列映射到另一个序列,这在NLP领域是非常常见的,因为NLP中语序.上下文是非常重要的,那么判断当前字或词是什么,我们必须回头看…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖…

摘要 这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验,并展示对爬取的文本进行情感分析(文本分类)的一些挖掘结果. 不同于其他专注爬虫技术的介绍,这里首先阐述爬取网络数据动机,接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取,最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析.由于内容覆盖面巨大,无法详细道尽,这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口,希望激发读者自行探索的兴趣. 以下的样本代码用Pyhton写成,主要使用了scrapy, sklearn两个…

目录 前言 目录 条件随机场(conditional random field CRF) 核心点 线性链条件随机场 简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现 训练代码 实验结果 参考文献 前言 通过前面几篇系列文章,我们从分词中最基本的问题开始,并分别利用了1-gram和HMM的方法实现了分词demo.本篇博文在此基础上,重点介绍利用CRF来实现分词的方法,这也是一种基于字的分词方法,在将句子转换为序列标注问题之后,不使用HMM的生成模型方式,而是使用条件概率模型进行建模,即判别模型…

先主要摘自一篇中文Survey,http://wenku.baidu.com/view/0c33af946bec0975f465e277.html   4.2 情感分析的资源建设 4.2.1 情感分析的语料 除了4.1节中三个国际/国内评测所提供的语料外,不少研究单位和个人也提供了一定规模的语料. 1. 康奈尔大学(Cornell)提供的影评数据集(http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/):由电影评论组成,其中持肯定和否定…

Android的界面是有布局和组件协同完成的,布局好比是建筑里的框架,而组件则相当于建筑里的砖瓦.组件按照布局的要求依次排列,就组成了用户所看见的界面.Android的五大布局分别是LinearLayout(线性布局).FrameLayout(单帧布局).RelativeLayout(相对布局).AbsoluteLayout(绝对布局)和TableLayout(表格布局). LinearLayout: LinearLayout按照垂直或者水平的顺序依次排列子元素,每一个子元素都位于前一个元素之后…

前言: 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布.这篇我们就实际操刀,找到一些训练集,正所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行.然而我在躬行的时候,发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般,那样就完美了. 目录: 文本分类学习(一)开篇 文本分类学习(二)文本表示 文本分类学习(三)特征权重(TF/IDF)和特征提取        文本分类学习(四)特征选择之卡方检验 文本分类学习(五)机器学习SVM的前奏-特征提取(卡方检验续集) 一,回顾卡方检验 1.公式一: 先回顾一下卡方检验: 卡…

直接从特征提取,跳到了BoostSVM,是因为自己一直在写程序,分析垃圾文本,和思考文本分类用于识别垃圾文本的短处.自己学习文本分类就是为了识别垃圾文本. 中间的博客待自己研究透彻后再补上吧. 因为获取垃圾文本的时候,发现垃圾文本不是简单的垃圾文本,它们具有多个特性: 1. 种类繁多,难有共同的特征.涵盖各行各业的广告,或者政治敏感内容,或者色情信息.不像对文本分类那样,属于一类的文本,他们的内容都属于那个领域之内,特征提取就很方便 2. 具有一定的伪装性,表面上看80%的内容都属于正常,只有2…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

在浅谈Android五大布局(一)中已经描述了LinearLayout(线性布局).FrameLayout(单帧布局)和AbsoulteLayout(绝对布局)三种布局结构,剩下的两种布局RelativeLayout(相对布局)和TableLayout(表格布局)相对之前布局结构稍显复杂一点,所以这里另起篇幅进行介绍. RelativeLayout: RelativeLayout按照各子元素之间的位置关系完成布局.在此布局中的子元素里与位置相关的属性将生效.例如android:layout_be…