前段时间,领导要求出一个关键字提取的微服务,要求轻量级. 对于没写过微服务的一个小白来讲.有点赶鸭子上架,但是没办法,硬着头皮上也不能说不会啊. 首先了解下公司目前的架构体系,发现并不是分布式开发,只能算是分模块部署.在上网浏览了下分词概念后,然后我选择了Gradle & HanLP & SpringBoot & JDK1.8 & tomcat8 & IDEA工具来实现. Gradle 我也是第一次听说,和Maven一样,可以很快捷的管理项目需要的jar.下载,解压

# https://blog.csdn.net/whzhcahzxh/article/details/17528261# gensim包中引用corpora,models, similarities,分别做语料库建立,模型库和相似度比较库 from gensim import corpora, models, similaritiesimport jiebasentences = ["我喜欢吃土豆","土豆是个百搭的东西","我不喜欢今天雾霾的北京&quo

作者 Yongzheng (Tiger) Zhang ,译者 木环 ,本人只是备份一下.. LinkedIn前不久发布两篇文章分享了自主研发的文本分析平台Voices的概览和技术细节.LinkedIn认为倾听用户意见回馈很重要,发现反馈的主要话题.用户的热点话题和痛点,能够做出改善产品.提高用户体验等重要的商业决定.下面是整理后的技术要点. 文本分析平台及主题挖掘 文本数据挖掘是,计算机通过高级数据挖掘和自然语言处理,对非结构化的文字进行机器学习.文本数据挖掘包含但不局限以下几点:主题挖掘.文本

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 9. 信息抽取 信息抽取是一个宽泛的概念,指的是从非结构化文本中提取结构化信息的一类技术.这类技术依然分为基于规则的正则匹配.有监督学习和无监督学习等各种实现方法.我们将使用一些简单实用的无监督学习方法.由于不需要标注语料库,所以可以利用海量的非结构化文本. 本章按照颗粒度从小到大的顺序,介绍抽取新词.关键词.关键短语和关键句的无监督学习方法. 9.1 新词提取 概述 新词是一个

文本主题模型提取 如下程序将句子主题提取后,将权重值存入dataframe. #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl import math import warnings import jieba from gensim import corpora, models, similarities # 参数说明: # doc_to

回到占占推荐博客索引 最近写了不过关于java,spring,微服务的相关文章,今天把它整理一下,方便大家学习与参考. java~springboot(2022之前)~目录索引 java~springboot(2022之后)~目录索引 springboot~容器化环境获取真实IP地址 springboot~为接口添加动态代理 springboot~security中自定义forbidden和unauthorized返回值 springboot~mybatis-plus枚举到数据库整型字段 spr

前言 自然语言处理 ( Natural Language Processing, NLP) 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向.它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,用于分析理解机器与人之间的交互,常用的领域有:实体识别.文本纠错.情感分析.文本分类.关键词提取.自动摘要提取等方面.本文将从分词.词频.词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理,讲解 One-Hot.TF-IDF.PageRank 等算法及 LDA.LDiA.LSA 等语义分析的原理.介绍

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言︱文本挖掘套餐包之--XML+tm+SnowballC包 笔者寄语:文本挖掘.情感分析是目前非结构数据非常好用.有效的分析方式. 先针对文本挖掘这个套餐包做个简单了解.一般来说一个完整的文本挖掘解决流程是: 网页爬取数据--数据格式转化(分隔)--建立语料库--词频去噪--提取词干--创建文档-词频矩阵--后续分析(聚类.词云等) XML

http://www.cnblogs.com/softidea/p/5716870.html 什么是ApplicationContext? 它是Spring的核心,Context我们通常解释为上下文环境,但是理解成容器会更好些. ApplicationContext则是应用的容器. Spring把Bean(object)放在容器中,需要用就通过get方法取出来. ApplicationEvent 是个抽象类,里面只有一个构造函数和一个长整型的timestamp. ApplicationListe

R语言颜色综合运用与色彩方案共享 小魔方 EasyCharts 2016-11-21 今天这篇主要讲解R语言颜色综合运用,主要跟大家介绍如何提取那些专业色彩包中的颜色搭配用于在基础绘图系统和高级绘图系统中共享. 其实无论是R语言的预设配色系统.自定义颜色表还是哪些专属配色包,我们所使用(或者R语言识别的)的仅仅就是一组字符向量所代表的色值而已,并不神秘. 通过scales中的色彩获取函数,我们可以将专属配色主题(RColorBrewer.ggthemes)中的配色主题提取出来,以函数的形式传递给

因为词云有利于体现文本信息,所以我就将那天无聊时爬取的<悲伤逆流成河>的评论处理了一下,生成了词云. 关于爬取影评的爬虫大概长这个样子(实际上是没有爬完的): #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/15 16:34 # @Author : Sa.Song # @Desc : 爬取买猫眼电影悲伤逆流成河的评论 # @File : maoyan_BS.py # @Software: PyCharm impor

目录 Boost windows入门 1. 获得Boost源代码 2. Boost源代码组织 The Boost Distribution 3. 仅用头文件的库 Header-Only Libraries 4. 使用Boost构建一个简单的程序 Build a Simple Program Using Boost 4.1 使用Visual Studio IDE构建 4.2 从命令提示符构建 Or, Build From the Command Prompt 4.3 错误和警告 Errors an

前言:宜信技术人物专访是宜信技术学院推出的系列性专题,我们邀请软件研发行业的优秀技术人,分享自己在软件研发领域的实践经验和前瞻性观点. 第一期专访我们邀请到宜信科技中心AI中台负责人王东老师,从大数据和AI赋能金融业务的角度,分享了中台.大数据.AI等软件研发趋势为业务赋能的经验与思路. 王东老师从技术视角到业务视角,在中台的落地契机.AI与大数据关系.AI和大数据技术的落地等方面提出了自己的看法. 记者:很多人将金融行业的发展划分为三个阶段:信息金融时代,主要指银行卡的出现,银行开始做集中的数

今天由于自己的原因进度不是很大,今天整理了一下全网关联的思路流程(个人可能就是那种没自信,在思路不知道对不对的情况下不敢下手那种渣渣),和之前的一个学长讨论了一下大概思路流程,如下: (1)使用LDA模型提取一篇新闻主题词,确定最大概率主题词: (2)新闻追踪时使用主题与主题之间的关联(相似度比对),汉明距离在一定范围内即可认为是同一主题同一事件的主题,当然因为是词与词之间的比较,所以可能存在不准确的概率,为了提高准确率,这里提取10个主题,每个主题提取6个主题词进行比对,并且对新闻标题与新闻标

周二的主题提取使用LDA模型进行了简单的测试,效果还可以.主要是提取的分词的结果,LDA:随机生成文章各个主题比例,再根据各个主题随机生成词,词与词之间的顺序关系被彻底忽略了,这就是LDA眼中世间所有文章的生成过程! 参考博客:https://blog.csdn.net/aws3217150/article/details/53840029 这篇博客介绍的很详细了. 对于一篇新闻先进行标准一点的分词,然后进行训练,这里我生成了5*5的主题分布,最后每个词都会有一个概率,每个主题展示出现概率最高5

每一年,微软亚洲研究院都会迎来一批"特殊的"实习生--他们既不是从五湖四海汇聚而来,也不是在读的硕士和博士.他们相识已久,知道对方的小秘密.小八卦,也相互敬佩.惺惺相惜--他们就是来自上海交通大学ACM班的大四学生. 为培养顶级的计算机科研人员,微软亚洲研究院与上海交通大学开展了人才培养方面的合作,每年都会邀请上海交通大学ACM班的大四同学们以实习生的身份在研究院展开为期半年的实习工作.作为上海交通大学的重点实验班,ACM 班的每位同学都被称为计算机领域的未来之星.在研究院的实习期间,

一.库的使用说明 pass 二.微信好友信息的获取 def get_friends_info(self): #获取好像信息,返回lis列表 bot = Bot() lis = [['name', 'real_name', 'sex', 'city', 'province']] # 把信息存储为一个二维列表,添加头部信息 friend_all = bot.friends() for a_friend in friend_all: NickName = a_friend.raw.get('NickN

新版的Neo4j图形算法库(algo)中增加了个性化Pagerank的支持,我一直想找个有意思的应用来验证一下此算法效果.最近我看Peter Lofgren的一篇论文<高效个性化Pagerank算法>(Efficient Algorithms for Personalized PageRank)(https://arxiv.org/pdf/1512.04633.pdf),在论文中,有一个比较有趣的示例: 我们想在论文引用网络中进行个性化搜索的尝试,但是要怎样设置个性化PageRank的参数,才

gensim的LDA算法中很容易提取到每篇文章的主题分布矩阵,但是一般地还需要进一步获取每篇文章归属到哪个主题概率最大的数据,这个在检索gensim文档和网络有关文章后,发现竟然没有. 简单写了一下. #打印每篇文档最高概率主题 for i in lda.get_document_topics(corpus)[:]: listj=[] for j in i: listj.append(j[1]) bz=listj.index(max(listj)) #print(i[bz][0],i,listj

转载请注明出处  “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体,繁体分词,还支持自定义词库. jieba的分词,提取关键词,自定义词语. 结巴分词的原理 原文链接:http://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/78722754 1.jieba.cut分词三种模式 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参数用来控制是否采用全模式:HMM