1.收集预料 自己写个爬虫去收集网页上的数据. 使用别人提供好的数据http://www.sogou.com/labs/dl/ca.html 2.对预料进行去噪和分词 我们需要content其中的值,通过简单的命令把非content 的标签干掉 cat news_tensite_xml.dat | iconv -f gbk -t utf- -c | grep "<content>" > corpus.txt 分词可以用jieba分词: #!/usr/bin/env p

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~ --------------------------- 笔者寄语:2013年末,Google发布的 word2vec工具引起了一帮人的热捧,大家几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一项了不起的应用,各种欢呼"深度学习在自然语言领域开始发力 了". 基于word2vec现在还出现了doc2vec,word2vec相比传统,考虑单词上下文的语义:但是doc2vec不仅考虑了单词上下文的语义,

一直听说word2vec在处理词与词的相似度的问题上效果十分好,最近自己也上手跑了跑Google开源的代码(https://code.google.com/p/word2vec/). 1.语料 首先准备数据:采用网上博客上推荐的全网新闻数据(SogouCA),大小为2.1G. 从ftp上下载数据包SogouCA.tar.gz: wget ftp://ftp.labs.sogou.com/Data/SogouCA/SogouCA.tar.gz --ftp-user=hebin_hit@foxmai

word2vec word2vec/glove/swivel binary file on chinese corpus word2vec: https://code.google.com/p/word2vec/ glove: http://nlp.stanford.edu/projects/glove/ swivel: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/swivel http://arxiv.org/abs/1602.02215

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 ·

再谈word2vec 标签: word2vec自然语言处理NLP深度学习语言模型 2014-05-28 17:17 16937人阅读 评论(7) 收藏 举报  分类: Felven在职场(86)    目录(?)[+]   之前写过一篇博文介绍如何使用word2vec,最近老板让我讲一讲word2vec,显然光讲word2vec的使用是不够的,更重要的是介绍原理.这篇文章就写写自己对于word2vec的一些理解吧.   背景介绍 Word2vec是google在2013年开源的一款将词表征为实数

原文:[高德API]如何利用MapKit开发全英文检索的iOS地图 制作全英文地图的展示并不困难,但是要制作全英文的数据检索列表,全英文的信息窗口,你就没办法了吧.告诉你,我有妙招!使用iOS自带的MapKit来展示全球英文底图,结合上高德API的中英文检索功能,就能打造POI数据最丰富,英文展示全方位的纯英文地图啦!看看截图,是不是浑然天成? ----------------------------------------------------------------------------

在文本聚类.文本分类或者比较两个文档相似程度过程中,可能会涉及到TF-IDF值的计算.这里主要讲述基于Python的机器学习模块和开源工具:scikit-learn.        希望文章对你有所帮助,相关文章如下:        [python爬虫] Selenium获取百度百科旅游景点的InfoBox消息盒        Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算        基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解        [python] 使用Jieba工具中文分词及文

mahout API英文解释:https://builds.apache.org/job/Mahout-Quality/javadoc/ 推荐数据的处理是大规模的,在集群环境下一次要处理的数据可能是数GB,所以Mahout针对推荐数据进行了优化. Preference 在Mahout中,用户的喜好被抽象为一个Preference.包括了userId,itemId和偏好值(user对item的偏好).Preference是一个接口,它有一个通用的实现是GenericPreference. Pref

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安装前景介绍: 最初,我们是在Windows环境下搭建Robot Framework来对我们的服务进行接口测试的(想知道如何在Windows下安装Robot Framework,可以参考我同事的博客http://www.cnblogs.com/loleina/p/5266707.html),由于我们要测的服务需要开发那边提供2个dll(SDK.dll和SessionManager.dll),but开发得知在可预见的未来我们的服务不会移植到Windows下,所以建议我们把自动化测试工具的环境换到l

好久没写博,还是重拾记录一下吧. 背景:买了一个阿里云的云虚拟机用来搭建网站(起初不了解云虚拟主机和云服务器的区别,以为都是有SSH功能的,后来发现不是这样样子啊,云虚拟机就是FTP上传网页+MySQL存储数据,对于只做网站来说还行,但是想做一些扩展或高级功能就不行了,强烈建议还是买云服务器ECS). 使用的时候遇到一个非常奇怪的现象.在家里的网络环境下(使用DLink做路由器),连接FTP服务器和下载文件都没有问题,但是上传文件总是到100%然后卡住很久,然后出现Timeout,服务器上的文件

概述 前一篇文章,已经介绍了BMR的基础用法,再结合Spark和Scala的文档,我想应该是可以开始你的数据分析之路的.这一篇文章,着重进行一些简单的思路上的引导和分析.如果你分析招聘数据时,卡在了某个环节,可以试着阅读本文. 在继续下面的各种分析前,请确保已经读完了本系列文章的第三篇,并正确配置了BMR,同时导入了需要的真实招聘数据. 如果用传统编程语言工具? 假设我们从数据的采集,存储到数据的读取与使用,都是使用传统的语言工具,比如nodejs. 我们如果想知道到底有不同的薪水段有多少招聘职

set集合 set 是无序,不重复的序列,基本功能包括去重和关系测试,集合中没有插入的方法,只能添加. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等 1.交集 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ # Author: enzhi.wang set_1 = set([0,1,2,3,4,5,]) set_2 = set([2,3,4,5,

看到很多人提问非科班该如何学习编程,其实科班也基本靠自学.有句话叫"师傅领进门修行靠个人",再厉害的老师能教你的东西都是很有限的,真正的修行还是要靠自己.博主本科是数学专业,虽研究生是计算机专业,但研究生往往是做研究工作(偏学术型研究),编程只是工具,可能很多时候Matlab就搞定了基本需求,再或许用一些科研型仿真软件就可完成课题研究中涉及的编程模块,学业上不太需要很多编程. 关于编程(比如Java)完全是靠挤时间自学的,而Android则更是参加工作后才开始自己倒腾.不少人认为我学习

TCP的那些事儿(上) 原文链接:http://coolshell.cn/articles/11564.html TCP是一个巨复杂的协议,因为他要解决很多问题,而这些问题又带出了很多子问题和阴暗面.所以学习TCP本身是个比较痛苦的过程,但对于学习的过程却能让人有很多收获.关于TCP这个协议的细节,我还是推荐你去看W.Richard Stevens的<TCP/IP 详解 卷1:协议>(当然,你也可以去读一下RFC793以及后面N多的RFC).另外,本文我会使用英文术语,这样方便你通过这些英文关

原文: http://coolshell.cn/articles/11564.html TCP是一个巨复杂的协议,因为他要解决很多问题,而这些问题又带出了很多子问题和阴暗面.所以学习TCP本身是个比较痛苦的过程,但对于学习的过程却能让人有很多收获.关于TCP这个协议的细节,我还是推荐你去看W.Richard Stevens的<TCP/IP 详解 卷1:协议>(当然,你也可以去读一下RFC793以及后面N多的RFC).另外,本文我会使用英文术语,这样方便你通过这些英文关键词来查找相关的技术文档.

转载厦门大学林子雨老师的译文 原文: http://dblab.xmu.edu.cn/post/google-bigtable/ Google Bigtable (中文版) 林子雨2012-05-0869 温馨提示:本论文由厦门大学计算机系林子雨翻译自英文论文,转载请注明出处,仅用于学习交流,请勿用于商业用途. [本文翻译的原始出处:厦门大学计算机系数据库实验室网站林子雨老师的云数据库技术资料专区http://dblab.xmu.edu.cn/topic/research/documentati

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