在自然语言处理和文本分析的问题中,词袋(Bag of Words, BOW)和词向量(Word Embedding)是两种最常用的模型.更准确地说,词向量只能表征单个词,如果要表示文本,需要做一些额外的处理.下面就简单聊一下两种模型的应用. 所谓BOW,就是将文本/Query看作是一系列词的集合.由于词很多,所以咱们就用袋子把它们装起来,简称词袋.至于为什么用袋子而不用筐(basket)或者桶(bucket),这咱就不知道了.举个例子: 文本1:苏宁易购/是/国内/著名/的/B2C/电商/之一

上一篇讲到,fastText在训练数据中过拟合的问题.接下来将介绍一些提高fastText泛化能力的尝试. 模型泛化使用过fastText的人,往往会被它的很多特性征服,例如训练速度.兼具word embedding和分类等.但是正如一个硬币有正反两面,fastText也并非完美,fastText的泛化性是它的短板. 增加正则项在Logistic Regression中,调节正则项能够提高模型的泛化性能.通过上一篇博客可知,fastText的代价函数是: L(d,h)=−∑i=1CyilogPi

众所周知,微博中的内容以短文本居多,文本内容随意性极强,这给建模增加了很大的难度.针对这一问题,这里分享一下fastText在微博短文本的应用. 任务目标简单介绍一下整个任务的目标:给微博内容打上标签,例如美妆.宠物用品等.这类问题可以转化为经典的多分类问题.然而微博内容较短,并且文字随意性极强,这给整个建模任务增加了难度.考虑到文本分类是一类偏线性的问题,本次建模使用了fastText.另外,值得注意的是,fastText能够产生词向量,它可以帮助我们理解数据. 标注在真实场景下,监督学习是文

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

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

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

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

catalogue . TF-IDF . 基于空间向量的余弦算法 . 最长公共子序列 . 最小编辑距离算法 . similar_text . local sensitive hash 局部非敏感哈希 . SSDEEP Hash . K-means聚类算法 . 二分K-means算法 1. TF-IDF Relevant Link: http://qianxunniao.iteye.com/blog/1831780 2. 基于空间向量的余弦算法 将分词后的词频作为向量分量,将每个文件转化为一个向量

Multipeer connectivity是一个使附近设备通过Wi-Fi网络.P2P Wi-Fi以及蓝牙个人局域网进行通信的框架.互相链接的节点可以安全地传递信息.流或是其他文件资源,而不用通过网络服务.此框架是在iOS7以后推出,旨在替代GameKit下的GKPeerPickerController通信.通过此框架我们可以直接连接同一网络下的设备,让其直接进行类似微信,qq那样的即时通讯效果. 原理 其中通讯的原理,是利用节点来进行广播服务(标示符),其他节点可以通过服务(标示符)发现广播.

*&---------------------------------------------------------------------* *& PROGRAM NAME(EN) : ZQMC001 *& SAP module : QM *& PROGRAM(CN) : CA02批量检验计划导入 *& AUTHOR : LU.X *& CREATED DATE : 2015.05.28 *& DESCRIPTION : *-----------

在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600

写在前面的话,既然是学习版本,那么就不是一个好用的工程实现版本,整套代码全部使用List进行匹配效率可想而知. [原文转自]:http://computergodzilla.blogspot.com/2013/07/how-to-calculate-tf-idf-of-document.html,修改了其中一些bug. P.S:如果不是被迫需要语言统一,尽量不要使用此工程计算TF-IDF,计算2W条短文本,Matlab实现仅是几秒之间,此Java工程要计算良久..半个小时?甚至更久,因此此程序作

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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

BW增强数据源的两种方法 2009-04-01, by SAPBI 前言:我们经常会遇到系统标准的数据源,或者我们自建的数据源无法满足要求的情况,这个时候在数据源中添加几个相关的字段,可能就能满足我们的要求,这个时候就要用到数据源的增强.下面介绍的两种增强方法都是发生在数据源提取数据结束以后将要写到结果表的时候. 准备工作(自建数据源) 1)RSO2 创建一个简单的数据源:SFLIGHT 业务数据 选择一个应用程序组件,填写文本信息,直接到数据库SFLIGHT取数,点击保存 继续点击 保存 2)

REPORT  Z_CREATE_PR. DATA: BEGIN OF GT_DATA1 OCCURS 0,            BSART   TYPE STRING, "凭证类型            BNFPO   TYPE STRING, "项目*            KNTTP   TYPE STRING, "科目分配类别            MATNR   TYPE STRING,  "商品代码*            TXZ01   TYPE S

首先吐槽一点,这是我的第一个Android应用,很糙. 这个应用适合于上了SAP系统的企业内部使用,并且限于制造型MTO模式,需要针对生产订单报工操作的场景,因为此应用主要的一个目的,就是用来方便报工操作的. 为此,先上一幅程序目录结构全图: 下面将按源文件.资源文件.程序目录清单文件依次介绍: 源文件分为三个包:SAP业务逻辑操作包.对象实体包.工具包(包含访问SAP连接) SAP业务逻辑操作包: com.fungchoi.sap 对象实体包: com.fungchoi.sap.entity

Table表    Short text短文本 AFFL    Work order sequence加工单顺序 AFFT    Order process instructions订单-流程指令 AFFV    Order process instruction values订单-流程指令值 AFKO    Order header data PP orders订单表头数据 PP 订单 AFPO    Order item订单项 AFRU    Order completion confirm

BW中的Attribute(属性)分为Display Att.和Navigation(导航) Att.,这里我就简称Dis. att和Nav. att了,导航属性可以做为变量来查询和做限制 1.首先进入要设置的属性修改模式,在“一般的”选项卡下面有仅属性一项,不能打钩. 2.进入上层的infoObject,在“属性”选项卡,设置过的属性在负属性一栏有个铅笔一样的按钮,点击前面会在NAV和DIS之间切换,设置导航属性描述和短文本. 3.在CUBE中,打开是否作为导航属性的开关Dis与Nav att