上一篇博客介绍了文本离散表示的one-hot.TF-IDF和n-gram方法,在这篇文章里,我做了一个对新闻文本进行one-hot编码的小实践. 文本的one-hot相对而言比较简单,我用了两种方法,一种是自己造轮子,第二种是用深度学习框架keras来做.同时,我发现尽管sklearn可以实现对特征向量的one-hot,但并不适用于文本的处理. 代码和新闻文本文件可到我github主页下载:https://github.com/DengYangyong/one_hot_distribution.…

3000篇搜狐新闻语料数据预处理器的python实现 白宁超 2017年5月5日17:20:04 摘要: 关于自然语言处理模型训练亦或是数据挖掘.文本处理等等,均离不开数据清洗,数据预处理的工作.这里的数据不仅仅指狭义上的文本数据,当然也包括视频数据.语音数据.图片数据.监控的流数据等等.其中数据预处理也有必要强调下,决然不是简单是分词工具处理后,去去停用词那么简单.即使去停用词,你选择的粒度尺寸也是有影响的,这跟工作性质和精确度要求也有着紧密的联系.其次选择多大的规模以及怎样维度都是有讲究的.…

这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h…

http://blog.csdn.net/qinysong/article/details/1179489 这两天抽时间又总结/整理了一下各种编码的实际编码方式,和在Java应用中的使用情况,在这里记录下来以便日后参考. 为了构成一个完整的对文字编码的认识和深入把握,以便处理在Java开发过程中遇到的各种问题,特别是乱码问题,我觉得组成一个系列来描述和分析更好一些,包括三篇文章: 第一篇:JAVA字符编码系列一:Unicode,GBK,GB2312,UTF-8概念基础 第二篇:JAVA字符编码系…

第二篇:JAVA字符编码系列二:Unicode,ISO-8859-1,GBK,UTF-8编码及相互转换   1.函数介绍 在Java中,字符串用统一的Unicode编码,每个字符占用两个字节,与编码有关的两个主要函数为: 1)将字符串用指定的编码集合解析成字节数组,完成Unicode-〉charsetName转换 public byte[] getBytes(String charsetName) throws UnsupportedEncodingException   2)将字节数组以指定的…

一.文本表示 文本表示的意思是把字词处理成向量或矩阵,以便计算机能进行处理.文本表示是自然语言处理的开始环节. 文本表示按照细粒度划分,一般可分为字级别.词语级别和句子级别的文本表示.字级别(char level)的如把“邓紫棋实在太可爱了,我想养一只”这句话拆成一个个的字:{邓,紫,棋,实,在,太,可,爱,了,我,想,养,一,只},然后把每个字用一个向量表示,那么这句话就转化为了由14个向量组成的矩阵. 文本表示分为离散表示和分布式表示.离散表示的代表就是词袋模型,one-hot(也叫独热编码…

(一) client请求文本之json格式:接收到json格式,再有js解析(详细先eval成对象,然后.就可以) var text = this.responseText; var book = eval('('+ text +')'); document.getElementById('btitle').value = book.title; document.getElementById('bintro').value = book.intro; //当中btitle和bintro是cli…

一.背景 新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景.目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式,消耗了大量的人力资源.本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类.无需任何人肉打标,完全由机器智能化实现. 本文通过PLDA算法挖掘文章的主题,通过主题权重的聚类,实现新闻自动分类.包括了分词.词型转换.停用词过滤.主题挖掘.聚类等流程. 二.数据集介绍 具体字段如下: 字段名 含义 类型 描述 category 新闻类型 string 体育.女性.社会.军事.科技等…

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec.glove和fasttext词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过…

字符串存入数组 文本内容: line1_1 line1_2line2_1 line2_2line3_1 line3_2line4_1 line4_2line5_1 line5_2line6_1 line6_2 C代码: 1 #include <stdlib.h> 2 #include <stdio.h> 3 #include <string.h> 4 #define LEN 100 5 6 void readFile(void) 7 { 8 FILE *fp=fopen…