Gensim库简介 机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测,对于文本数据来说,因为算法执行的是关于矩形的数学运算,这意味着我们必须将字符串转换为向量.从数学的角度看,向量是具有大小和方向的几何对象,不需过多地关注概念,只需将向量化看作一种将单词映射到数学空间的方法,同时保留其本身蕴含的信息. Gensim是世界上最大的NLP/信息检索Python库之一,兼具内存高效性和可扩展性.Gensim的可扩展性体现为它采用了Python内置的生成器和迭代器进行流式数据处理,所以数据集事实上并未完全加载…

一.安装jieba库 :\>pip install jieba #或者 pip3 install jieba 二.jieba库解析 jieba库主要提供提供分词功能,可以辅助自定义分词词典. jieba库中包含的主要函数如下: jieba.cut(s)                                                               精确模式,返回一个可迭代的数据类型 jieba.cut(s,cut_all=True)                  …

在NLP(自然语言处理)领域,文本表示是第一步,也是很重要的一步,通俗来说就是把人类的语言符号转化为机器能够进行计算的数字,因为普通的文本语言机器是看不懂的,必须通过转化来表征对应文本.早期是基于规则的方法进行转化,而现代的方法是基于统计机器学习的方法. 数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限,在本文中数据指的就是文本表示,所以,弄懂文本表示的发展历程,对于NLP学习者来说是必不可少的.接下来开始我们的发展历程.文本表示分为离散表示和分布式表示: 1.离散表示 1.1 One-h…

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 解决问题:使用“词袋”嵌入来进行垃圾短信的预测(使用逻辑回归算法) 缺点:不考虑相关单词顺序特征,长文本的处理困难 步骤如下: step1:导入需要的包 step2:准备数据集 step3:选择参数(每个文本保留多少单词数,最低词频是多少) step4:构建词袋 step5:分割数据集…

做文本分类等问题的时,需要从大量语料中提取特征,并将这些文本特征变换为数值特征.常用的有词袋模型和TF-IDF 模型 1.词袋模型 词袋模型是最原始的一类特征集,忽略掉了文本的语法和语序,用一组无序的单词序列来表达一段文字或者一个文档.可以这样理解,把整个文档集的所有出现的词都丢进袋子里面,然后无序的排出来(去掉重复的).对每一个文档,按照词语出现的次数来表示文档. 句子1:我/有/一个/苹果 句子2:我/明天/去/一个/地方 把所有词丢进一个袋子:我,有,一个,苹果,明天,去,地方. 现在我们…

聊天机器人知识主要是自然语言处理.包括语言分析和理解.语言生成.机器学习.人机对话.信息检索.信息传输与信息存储.文本分类.自动文摘.数学方法.语言资源.系统评测. NLTK库安装,pip install nltk .执行python.下载书籍,import nltk,nltk.download(),选择book,点Download.下载完,加载书籍,from nltk.book import * .输入text*书籍节点,输出书籍标题.搜索文本,text1.concordance("forme…

几种分类器的基本调用方法 本节的目的是基本的使用这些工具,达到熟悉sklearn的流程而已,既不会设计超参数的选择原理(后面会进行介绍),也不会介绍数学原理(应该不会涉及了,打公式超麻烦,而且近期也没有系统的学习机器学习数学原理的计划,下学期可能会重拾cs229,当然如果在上课展示或者实验室任务中用到的特定方法还是很可能用博客记录一下的,笑). Logistic & SGDC '''Logistic & SGDC''' '''数据预处理''' import numpy as np impo…

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…

python根据文本生成词云图 效果 代码 from wordcloud import WordCloud import codecs import jieba #import jieba.analyse as analyse from scipy.misc import imread import os from os import path import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont…

paip.禁用IKAnalyzer 的默认词库.仅仅使用自定义词库. 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ver:2012 IKAnalyzer 的默认词库的匹配度可能不好..可以使用扩展词库... 但是,更好的办法是,禁用IKAnalyzer 的默认词库.仅仅使用自定义词库. 需要实现Configuration接口,实现getMainDictionary以及…

paip..禁用mmseg 的默认词库. . 仅仅使用自定义词库from数据库. mmseg默认词库只能是文件格式...不好维护..要是不个词库放的个数据库里面走好维护兰.. 要实现2个目标..: 1.禁用默认词库,仅仅使用自定义词库 2.词库从数据库读取,而不使用默认的文件方式,方便维护.. 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax Dictionary.getI…

一.定位和变换票据 定位照片中的不规范票据或矩形文本,并将其变换为正规矩形,以供OCR识别. # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import cv2 as cv import numpy as np def show_img(img, win_name): cv.imshow(win_name, img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() def image_process(img_path): # 读…

上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的向量.这样每个文本在分词之后,就可以根据我们之前得到的词袋,构造成一个向量,词袋中有多少个词,那这个向量就是多少维度的了.然后就把这些向量交给计算机去计算,而不再需要文本啦.而向量中的数字表示的是每个词所代表的权重.代表这个词对文本类型的影响程度. 在这个过程中我们需要解决两个问题:1.如何计算出适…

原博文地址:http://www.cnblogs.com/nobadfish/articles/5244637.html 原论文名叫Byeond bags of features:Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories. 这篇文章的中心思想就是基于词袋模型+金字塔结构的识别算法.首先简单介绍词袋模型. 1.词袋模型 Bag of words模型也成为“词袋”模型,在最初多是用来做自然语言处理,Svetla…

这篇文章主要介绍了Asp.net中使用文本框的值动态生成控件的方法,非常不错,具有参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 看到一个网友,有论坛上问及,动态的生成checkbox控件,在文本框中输入一个“花”字,点一下“生成”按钮,就会在下面生成一个checkbox,它的text属性是“花”.再输入一个“鸟”,点一下按钮,就会生成第二个checkbox控件,text属性是“鸟”... Insus.NET的解决方法很简单,就是每次在文本框输入的值都存起来,然后把这些数据绑定至一个CheckBoxList…

TinyMCE(富文本编辑器)在Asp.Net中的使用方法   转至:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2013/02/28/2936506.html TinyMCE 在Asp.Net中的使用方法其实挺简单的,从官方网站下载TinyMCE),然后将里面的jscripts目录拷到你的网站目录 假设你的aspx页面中某一个地方需要用到编辑器,则加入 <asp:TextBox ID=”brand” TextMode=”MultiLine” runat…

ip install gensim安装好库后,即可导入使用: 1.训练模型定义 from gensim.models import Word2Vec   model = Word2Vec(sentences, sg=1, size=100,  window=5,  min_count=5,  negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=4)   参数解释: 0.sentences是训练所需语料,可通过以下方式进行加载 sentences=word2vec.Te…

经过了一些学习与一些十分有意义的锻(zhe)炼(mo),我决定尝试一手新接触的python第三方库 ——jieba库! 这是一个极其优秀且强大的第三方库,可以对一个文本文件的所有内容进行识别,分词,甚至是根据猜测的词义形成字典! 这么好用的库不去了解实在是可惜啊!!! 那么第一步,我们当然是先安装它了! 步骤很简单! 就是我们以往的cmd命令行安装即可: 接下来让我们了解一下它的基本语法吧! jieba库有三个基本的模式:精确模式.全模式.搜索引擎模式 精确模式:试图将语句最精确的切分,不存在冗…

Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达.它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口. 1.实现类 class gensim.models.Word2Vec(sentences=None, size=100, alpha=0.025, window=5, min_count=5, max_vocab_size=…

今天学习了wordcloud库,对<三国演义>生成了词云图片,非常漂亮.就想多尝试几个,结果发现一系列问题.最常出现的一个错误就是"UnicodeDecodeError : ...", 冒号后面的info不一而足.看意思也能猜出是"encoding"解码方式不对,于是各种编码尝试,有的默认或者"ANSI"就可以解码,有的必须用"UTF-8", 一狠心用了”errors='ignore', 结果顺利运行了,词云图片却…

一.准备 在制作词云之前我们需要自行安装三个库,它们分别是:jieba, wordcloud, matplotlib 安装方法基本一致,下面我以安装wordcloud的过程为例. 第一步,按下Win+R打开命令输入框,并输入cmd,点击确定 第二步,找到IDLE文件(即平时打代码的程序),右击,点击属性,得到如下界面,再点击打开文件所在的位置 打开Scripts文件,可以看到pip文件 将pip文件直接拖至刚才输入cmd打开的界面 在pip.exe后方输入install wordcloud(注意…

首先,通过pip3 install jieba安装jieba库,随后在网上下载<斗破>. 代码如下: import jieba.analyse path = '小说路径' fp = open(path,'r',encoding='utf-8') content = fp.read() try: jieba.analyse.set_stop_words('停用词表路径') tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=100, withWeigh…

http://blog.csdn.net/marksinoberg/article/details/52137547 Python 文本转语音 文本转为语音(使用Speech API) 需要安装 pywin32 库 import win32com.client speaker = win32com.client.Dispatch("SAPI.SpVoice") str1 = """ 日照香炉生紫烟, 遥看瀑布挂前川. 飞流直下三千尺, 疑是银河落九天. &…

from gensim.models import word2vec model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=80, window=10,workers=6) 参数定义: sentences:可以是一个list sg: 用于设置训练算法,默认为0,对应CBOW算法:sg=1则采用skip-gram算法. size:是指特征向量的维度,默认为100.大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百. window:表示当前词与预测词在…

首先需要具备gensim包,然后需要一个语料库用来训练,这里用到的是skip-gram或CBOW方法,具体细节可以去查查相关资料,这两种方法大致上就是把意思相近的词映射到词空间中相近的位置. 语料库test8下载地址: http://mattmahoney.net/dc/text8.zip 这个语料库是从http://blog.csdn.net/m0_37681914/article/details/73861441这篇文章中找到的. 检查语料是否需要做预处理:将数据下载好了解压出来,在做词向量…

最近一个web项目中,需要进行语音播报,将动态的文字转换为语音(TTS)存为WAV文件后通过web播放给用户.选择了微软所提供的SAPI (The Microsoft Speech API),只需要几行代码即可实现.主要的问题是选择一个好的中文语音库,让播放的声音更贴近真人.各个中文版操作系统自带的中文语音包如下(通过控制面板的语音属性进行查看): Windows 2000/XP/Vista:无 Windows 7中文版.Windows 2008中文版:Microsoft lili Window…

import jieba jieba.add_word("福军") jieba.add_word("少安") excludes={"一个","他们","自己","现在","已经","什么","这个","没有","这样","知道","两个"} txt…

原文地址:http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5548265.html 在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档…

@author: ZZQ @software: PyCharm @file: leetcode49_groupAnagrams.py @time: 2018/11/19 13:18 要求:给定一个字符串数组,将字母异位词组合在一起.字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串. 示例: 输入: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"], 输出: […

在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法.在信息检索中,BOW模型假定对于一个文档,忽略它的单词顺序和语法.句法等要素,将其仅仅看作是若…