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proto3学习
转自：https://colobu.com/2017/03/16/Protobuf3-language-guide/#指定字段类型 1.消息message类型 假设你想定义一个“搜索请求”的消息格式，每一个请求含有一个查询字符串、你感兴趣的查询结果所在的页数，以及每一页多少条查询结果。 syntax = "proto3";//指定使用proto3版本，必须在python 批量模式匹配
网址引用：https://www.jb51.net/article/239151.htm Python批量模糊匹配的3种方法实例 前言 使用编辑距离算法进行模糊匹配 使用fuzzywuzzy进行批量模糊匹配 fuzz模块 process模块 整体代码 使用Gensim进行批量模糊匹配 Gensim简介 使用词袋模型直接进行批量相似度匹配 使用TF【动手学深度学习pytorch】学习笔记 8.3 语言模型和数据集
8.3. 语言模型和数据集 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) 这一小节有一定难度，需要耐心阅读。 主要讲了三段程序 ：自然语言统计；读取长序列数据；数据迭代器 自然语言统计 知识点：n元语法。属于NLP基础。 简单地说，一元语法就是考虑“自己”就行；二元语法要考虑“自自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：FastSum【基于fastNLP开发的文本摘要解决方案，包括数据加载、模型调用、模型评价】【实现模型：Seq2Seq、PGNet、BertSum】
FastSum是基于fastNLP开发的一套完整的文本摘要任务解决方案，包括数据加载、模型调用、模型评价三个部分。 FastSum中实现的模型包括： 基准模型 (LSTM/Transformer + SeqLab)Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator NetworksExtractive Summarization as Text自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：FastSum【基于fastNLP开发的文本摘要解决方案，包括数据加载、模型调用、模型评价】【实现的模型：Seq2Seq、PGNet、BertSum】
FastSum是基于fastNLP开发的一套完整的文本摘要任务解决方案，包括数据加载、模型调用、模型评价三个部分。 FastSum中实现的模型包括： 基准模型 (LSTM/Transformer + SeqLab)Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator NetworksExtractive Summarization as Text一篇比较明白的共现矩阵解读
文章目录 前言一、词向量是什么？1.1离散表示（one-hot representation）1.2分布式表示（distribution representation） 二、共现矩阵生成词向量2.1共现矩阵2.2奇异值分解（SVD） 三、总结 前言 准备复试的时候开始看了CS224n，这是自然语言处理方面比较出名的一门课程了，刚开始学词向NLP-神经语言模型：文本生成
一、引言 在NLP-统计语言模型中已经简要介绍过语言模型的相关知识，该文中已阐述语言模型的应用场景和一些传统的实现方式，本文接着演示n-gram的另一种实现方式-神经网络，那这样的实现方式就是神经语言模型吗？ 按本渣的理解，答案是否定的，神经语言模型是一个类指，其本质是在统计语言ChatterBot+第三方中文语料库实现在线聊天机器人
设计并实现一个在线聊天机器人案例 1、ChatterBot ChatterBot是Python自带的基于机器学习的语音对话引擎，可以基于已知的对话库来产生回应。ChatterBot独特的语言设计可以使它可以通过训练来用任何一种语言进行对话。该项目的开源代码链接：https://github.com/gunthercox/Chatt文本相似度算法
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/11/12 15:44 """ 我们再写一遍这个算法； """ from icecream import ic import jieba import jieba.analyse from gensim import corpora from gensim import models from gensim imp深度学习pytorch学习笔记
深度学习pytorch学习笔记 关于语言模型数据集预处理章节的代码解释 模块 # 导入模块 import torch import random import zipfile 读取数据 # 打开压缩包,读取数据 with zipfile.ZipFile('D:/dataset/data_jaychou_lyrics.txt.zip') as zin: with zin.open('jaychou_lyrGraphPoet翻译
Class GraphPoet java.lang.Object poet.GraphPoet public class GraphPoet extends Object 一个基于图的诗歌派生器。 GraphPoet由文本语料库初始化，它用这个语料库来派生一个单词亲和图word affinity graph。单词words用图中的顶点vertices表示。单词是不包括空格和换行使用LSTM训练语言模型(以《魔道祖师》为corpus)
文章目录 1.读入原始文档和停用词txt文件2.分词处理3.建立字典和迭代器4.定义模型及评估函数5.开始训练6.将训练好的模型load进来并进行评估 import torchtext from torchtext.vocab import Vectors import torch from torch import nn import numpy as np import rando随笔
# coding: utf-8import reimport gensimimport jiebafrom gensim import corpora, modelsdef get_chinese(text): """ :param text: :return: """ return "".join(re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]', text))no module namedpyLDAvis.gensim
最近在对主题建模结果进行可视化展示时用到了pyLDAvis这一工具，使用代码也很简单。但是在import pyLDAvis.gensim时一直出错，后来搜了很多资料发现是改了import语句。现在改为 import pyLDAvis.gensim_models as gensimvis pyLDAvis.enable_notebook() ''' lda: 计算好的话题PaddleOCR二次全流程——3.使用TextRender合成图片
1.小白跟学系列之手把手搭建NLP经典模型（含代码）
作者：云不见编辑：王萌 之前整理过斋藤康毅的深度学习神作《深度学习入门：基于Python的理论与实现》，对小白非常友好，它没有用任何的现成框架（比如pyTorch、tensorFlow等等），而是直接用python自带的库手把手教你，从如何实现梯度下降开始到手磕一个CNN经典网络，让你不再对深度学习框架的内部机如何从文本中提取特征信息？
虽然之前也写过gensim库的word2vec的教程，但是对于文本分析的特征提取并不太理解。最近看了几篇scikit的外文教程，对机器学习中文本的特征提取有了一些了解。 首先做文本的机器学习（自然语言处理），我们要理解这几个概念： 文档（document）这里是指一段单独的文本信息。这可能是一则短信、一机器学习入门-文本数据-使用聚类增加文本的标签属性
通过对特征做一个kmeans聚类，将聚类的结果做为文本的标签值，可以使得样本的特征更多 我们从sklearn.cluster中导入Kmeans建立模型进行聚类 代码： 第一步：使用Dataframe格式化数据和使用数据格式化数据 第二步：对字符串进行分词和去除停用词，并使用' '.join完成连接机器学习-文本数据-文本的相关性矩阵 1.cosing_similarity(用于计算两两特征之间的相关性)
函数说明： 1. cosing_similarity(array) 输入的样本为array格式，为经过词袋模型编码以后的向量化特征，用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型，并对每一个文章内容做词统计以后， 我们如果要判断两个文章内容的相关性，这时候我们需要对数字映射后的特征2019 CS224N Assignment 1: Exploring Word Vectors
文章目录包的导入Part 1: Count-Based Word VectorsQuestion 1.1: Implement distinct_wordsQuestion 1.2: Implement compute_co_occurrence_matrixQuestion 1.3: Implement reduce_to_k_dimQuestion 1.4: Implement plot_embeddingsQuestion 1.5: Co-Occurrence Plot Anal自然语言处理---语言模型
文章目录语言模型语言模型n元语法语言模型数据集读取数据集建立字符索引时序数据的采样随机采样相邻采样 语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为TTT的词的序列w1,w2,…,wTw_1, w_2, \ldots, w_Tw1,w2,…,wT，语言模型的目标就是评估该序列Uppsala Persian Corpus
提供者：朱述承访问地址：http://stp.lingfil.uu.se/~mojgan/UPC.html 乌普萨拉波斯语语料库（UPC）（塞拉吉，2015年，第3章，第68-81页）是一个庞大的，免费提供的波斯语语料库。该语料库是Bijankhan语料库（Bijankhan，2004）的修改版本，增加了句子分段和一致的标记，其中包含2,704,0 大专栏 Uppsala Persi【R语言学习笔记】 day4 文本挖掘之情感分析
1. 目的：通过分析和挖掘推特上的推文，来尽可能准确的判断其对苹果公司的态度(积极、消极、或者为其他)。 2. 数据来源: Twitter API；构建因变量方法：Amazon Mechanical Turk；自变量为推文内容。 Amazon Mechanical Turk: 亚马逊Mechanical Turk是一个众包市场，使个人或企业能够使用Treebank的Python数据结构？
我正在寻找可处理Penn Treebank结构的Python数据结构.这是树库外观的示例： ( (S (NP-SBJ (PRP He) ) (VP (VBD shouted) ) (. .) )) 本质上,我想要一个数据结构,可以询问诸如“主题NP的子代是什么？”之类的内容.或“什么类型的短语主导代词？”,最好在Python中使用.有人mysql – 在上寻找测试FULLTEXT样式搜索的数据集
我正在寻找一个文本语料库来运行一些试验全文风格的数据搜索.我可以下载的东西,或者生成它的系统.更随机的东西会更好,例如1,000,000个维基百科文章,格式易于插入2列数据库(id,text). 任何想法或建议？解决方法:因为我熟悉它,所以我会把它扔出Go – Prosper.com将他们的会员贷款列表