1.载入文档 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import re import jieba from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer #加载文本 dataPath1='D:/machinelearning data/crawlerData/mi6x_JD500.csv' dataPath2='…

1. 背景介绍 文本情感分析是在文本分析领域的典型任务,实用价值很高.本模型是第一个上手实现的深度学习模型,目的是对深度学习做一个初步的了解,并入门深度学习在文本分析领域的应用.在进行模型的上手实现之前,已学习了吴恩达的机器学习和深度学习的课程,对理论有了一定的了解,感觉需要来动手实现一下了.github对应网址https://github.com/ble55ing/LSTM-Sentiment_analysis LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,在自然语…

引言 自然语言处理NLP(nature language processing),顾名思义,就是使用计算机对语言文字进行处理的相关技术以及应用.在对文本做数据分析时,我们一大半的时间都会花在文本预处理上,而中文和英文的预处理流程稍有不同,本文就对中.英文文本挖掘的常用的NLP的文本预处技术做一个总结. 文章内容主要按下图流程讲解: 1.中英文文本预处理的特点 中英文的文本预处理大体流程如上图,但是还是有部分区别.首先,中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的,因此不能直接像英文一样可以直接用最简…

http://blog.csdn.net/huyoo/article/details/12188573 官方数据 http://www.nltk.org/book/ Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper This version of the NLTK book is u…

中文文字预处理流程 文本处理 读取+去除特殊符号 按照字段长度排序 辅助数据结构生成 生成 {字符:出现次数} 字典 生成按出现次数排序好的字符list 生成 {字符:序号} 字典 生成序号list 文本预处理生成字典是需要去重的,一般的思路是使用set数据结构来达成,不过这里使用的是collection.Counter,可以去重还能计数 这里的文本以全唐诗为例,一般一行为1首,目的是去掉作者,生成为“[诗主体]”的格式作为RNN输入,为了保证等长,引入字符“_”在后续处理中为长度不够的诗句补齐…

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典. Features • 中文分词(Character-Based Generative Model) • 词性标准(TnT 3-gram 隐马) • 情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其…

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2)   之前我们都了解了如何对文本进行处理:(1)如用NLTK文本处理库将文本的句子成分分成了N-Gram模型,与此同时引入了正则表达式去除一些多余的句子成分:(2)将停顿词去除:(3)一些通用的标准化处理,如大小写.提取词干等.在这一节我们将看看如何对文本中的单词进行统计,并以此来查看一个单词在特定文档中或者整个文本集中的重要性.统计单词的任务是为了给特定的词…

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode. from snownlp import SnowNLP s = SnowNLP(u'这个东西真心很赞') s.wor…

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·…

自然语言处理的大部分任务是监督学习问题.序列标注问题如中文分词.命名实体识别,分类问题如关系识别.情感分析.意图分析等,均需要标注数据进行模型训练.深度学习大行其道的今天,基于深度学习的 NLP 模型更是数据饥渴. 本文分享一个中文文本标注工具Chinese-Annotator.  https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 最前沿的 NLP 技术往往首先针对英文语料.英文 NLP 的生态很好,针对不同有意思的问题都有不少大规模语料公开供大家研究,…

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:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM.BiLSTM.BiLSTM+Attention和CNN.TextCNN. 本文分享自华为云社区<Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN.TextCNN.BiLSTM.注意力)>,作者: eastmount. 一.文本分类概述 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类.文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类:80年代出现了利…

http://www.tuicool.com/articles/qmMba2 1 using System; using System.IO; using System.Collections.Generic; namespace Skyiv.Utils { // 对中文文本进行统计分析,主要统计其中常用字和次常用字的占比. sealed class ChineseCounter { static readonly string Skiped = "…

1. 问题描述和起因 相信大家学习UIAutomator一开始的时候必然会看过一下这篇文章. Android自动化测试(UiAutomator)简要介绍 因为你在百度输入UIAutomator搜索的时候,该文章是排在第一位的. 但是里面有一段说法说UIAutomator不能支持通过中文文本查找控件,这个说法害人不浅,如果不是自己去实践调查过,必然也会轻易放弃UIAutomator以及使用了它的Appium框架,因为本人现在工作上将要测试到的就是全部中文界面的app. 最为害人的还是文章中用红色高…

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写: cnn-text-classification-tf 主要的改动: 兼容 tensorflow 1.2 以上 增加了中文数据集 增加了中文处理流程 特性: 兼容最新 TensorFlow 中文数据集 基于 jieba 的中…

在文本聚类之前,首先要做的是文本的向量化.该过程涉及到分词,特征抽取,权重计算等等.Mahout 提供了文本向量化工具.由于Mahout 向量化算法要处理的文件是Hadoop SequenceFile ,需要将普通的文本文件转成SequenceFile格式,然后在向量化. 一.序列化 API SequenceFilesFromDirectory.main(args); --input (-i) 文件存放路径 -output (-o) 输出文件路径 --overwrite (-ow) 是否清空输出…

承前 接上节代码『TensotFlow』RNN中文文本_上, import numpy as np import tensorflow as tf from collections import Counter poetry_file = 'poetry.txt' poetrys = [] with open(poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: try: title, content = line.strip().sp…

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…

在编写文本文件读写程序的过程中,有如下代码 StreamReader sr = new StreamReader(FileName); 结果发现打开中文文本文件出现乱码. 究其原因,原来自从Windows 2000之后的操作系统在文件处理时默认编码采用Unicode,所以.Net 的文件默认编码也是Unicode.除非另外指定,StreamReader 的默认编码为 Unicode,而不是当前系统的 ANSI 代码页.但是文档大部分还是以ANSI编码储存,中文文本使用的是gb2312,所以才造成…

1.  整体思路 第一步:先将中文文本进行分词,这里使用的HanLP-汉语言处理包进行中文文本分词. 第二步:使用停用词表,去除分好的词中的停用词. 2.  中文文本分词环境配置 使用的HanLP-汉语言处理包进行中文文本分词. ·HanLP-汉语言处理包下载,可以去github上下载 ·HanLP 的环境配置有两种方式:方式一.Maven:方式二.下载jar.data.hanlp.properties. ·官方环境配置步骤也可以在github上查询到. ·环境配置好后,java使用HanLP进…

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 1.训练词向量 数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) ,现在我们有了分词后的train_jieba.txt和test_jieba.txt,看一下部分内容: fenci_path = '/content/drive/My Drive/NLP/dataset/Fudan/train_jieba.txt' with open(fenci_path,'r',encoding='…

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 上一节我们利用了RNN(GRU)对中文文本进行了分类,本节我们将继续使用CNN对中文文本进行分类. 数据处理还是没有变,只是换了个模型,代码如下: # coding: utf-8 from __future__ import print_function import os import sys import time from datetime import time…

最近特别喜欢用Pig,拥有能满足大部分需求的内置函数(built-in functions),支持自定义函数(user defined functions, UDF),能load 纯文本.avro等格式数据:illustrate看pig执行步骤的结果,describe看alias的schema:以轻量级脚本形式跑MapReduce任务,各种爽爆. 1. Word Count 较于中文,英文比较工整,可以根据空格.标点符号进行分词. A = load '/user/.*/req-temp/text…

深度学习近一段时间以来在图像处理和NLP任务上都取得了不俗的成绩.通常,图像处理的任务是借助CNN来完成的,其特有的卷积.池化结构能够提取图像中各种不同程度的纹理.结构,并最终结合全连接网络实现信息的汇总和输出.RNN由于其记忆功能为处理NLP中的上下文提供了途径. 在短文本分析任务中,由于句子句长长度有限.结构紧凑.能够独立表达意思,使得CNN在处理这一类问题上成为可能.论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(论文…

1. 什么是TF-IDF tf-idf(英语:term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术.tf-idf是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. 2. 如何用sklearn计算TF-IDF? 2.1 语料集 本文所用语料集为人机对话系统中的短文本语料,corpus列表中的每个元素…

这里需要完成一个能对txt文本建立索引,并能完成检索查询.完成这个功能,使用的是Lucene4.5,同时使用其自带的中文分析器. 准备工作是在一个文件夹里面建一些txt文件,这是我的文件结构: 首先要对这些文本建立索引,代码如下 package com.test; import java.io.*; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.lucene.analysis.cn.smart.Smart…

函数使用说明: 函数的三个参数分别是“匹配语句”,“匹配语料”,“相关度”: 匹配语句,和匹配预料中的语句匹配的语句,必须为字符串: 匹配语料,被匹配语句来匹配的语句列表,必须为列表: 相关度,函数只会输出匹配预料中匹配度大于相关度的的语句: 函数返回类型为列表: 算法原理:从文本内容匹配度与文本顺序匹配度两个维度进行衡量. a=["早上吃了没",'吃过没','吃了没','刚吃过吗']b='吃了吗'ltextmatch(b,a,0.5) 但就从中文来说,本来写这个主要是因为自己和同学再…

自然语言推理是NLP高级别的任务之一,不过自然语言推理包含的内容比较多,机器阅读,问答系统和对话等本质上都属于自然语言推理.最近在看AllenNLP包的时候,里面有个模块:文本蕴含任务(text entailment),它的任务形式是: 给定一个前提文本(premise),根据这个前提去推断假说文本(hypothesis)与premise的关系,一般分为蕴含关系(entailment)和矛盾关系(contradiction),蕴含关系(entailment)表示从premise中可以推断出hyp…

RNN模型由于具有短期记忆功能,因此天然就比较适合处理自然语言等序列问题,尤其是引入门控机制后,能够解决长期依赖问题,捕获输入样本之间的长距离联系.本文的模型是堆叠两层的LSTM和GRU模型,模型的结构为:LSTM(GRU)—dropout—LSTM(GRU)—dropout—全连接层—输出层,比较简单.关于TensorFlow搭建RNN模型有关的内容,在这篇<TensorFlow之RNN:堆叠RNN.LSTM.GRU及双向LSTM>博客里阐述得比较清楚了,这里不赘述. 尽管RNN模型天然比较…