参考书目:python自然语言处理实战——核心技术与算法TF/IDF基本思想:TF是计算一个词在一篇文档中出现的频率,IDF是一个词在多少篇文档中出现过,显然TF越高证明这个词在这篇文章中的代表性就越强,而INF越低则证明这个词在具有越强的区分能力。因此中和这两个数,就能较好地算出文档的关键词。关键公式|D_i|是文档中出现词i的文档数量,|D|是文档数附上书上抄来的代码import jieba
前两天看到论文《Chinese Poetry Generation with Planning based Neural Network》中使用TextRank进行关键词提取。在阅读文章时也想到了除了TextRank之外,经常还使用TFIDF进行关键词提取。一些算法的使用取决于业务场景和算法的特性。关键词提取是干什么的呢?「关键抽取的任务就是从一段给定的文本中自动抽取出若干有意义的词语或词组。」
说到抽象,想必大家第一个联想到的就是抽象画,基本上看不懂画的是啥,只能说它在表达某个概念。 在java中我们中abstract关键字来表达抽象。举个例子: 我们说车子都可以跑(run)。但有几个轮子,怎么跑,对于不同的车有不同的结果。自行车需要人踩着跑,汽车发动机推动跑等等,那么我们可以车表达为抽象类。/** * 车子类 */ public abstract class Car { pu
转载 2024-06-24 17:26:08
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1、文字识别:天若OCR天若OCR是我用过最好用的文字识别软件,没有之一。小巧干净,无需安装,打开即用,十分方便。双击下方ocr软件,然后截取需要文字识别的地方,即可完成识别。文字识别之后,可以Ctrl+A全选识别的文字,然后Ctrl+x剪切到剪切板,接着Ctrl+v复制到你所需要的地方。天诺ocr文字识别动图2、电脑软件卸载工具:geek免安装运行。打开软件就可以选择卸载自己想要卸载的软件了,十
# NLP提取关键字:新手入门指南 作为一名刚入行的开发者,你可能对如何使用自然语言处理(NLP)技术来提取文本中的关键字感到困惑。本文将为你提供一个简单的入门指南,帮助你了解整个流程,并提供一些基础的代码示例。 ## 流程概述 首先,让我们通过一个表格来概述整个关键字提取的流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 数据收集 | | 2 | 数据预处理 | |
原创 2024-07-26 07:47:49
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# 如何在MySQL中实现文本关键字抽取 在当今大数据时代,文本数据的处理与分析显得尤为重要。对于初学者而言,如何从MySQL数据库中的文本中抽取关键信息是一项重要技能。本文将为你介绍如何实现这一过程,并提供相应的代码示例和详细步骤说明。 ## 整体流程 首先,我们需要明确整个关键字抽取的流程。以下是流程表格: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-19 06:26:46
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自然语言处理(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。涉及的领域较多,主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。从语音识别到智能家居,从人机大战到无人驾驶,人工智能的“演化”给我们社会上的一些生活细节,带来了一次又一次的惊喜。同时,人工智能也掌握着多种核心技术。自然语言处理:利用计算机为工具,对书面实行或者口头形式
我们知道,在Java中设置变量值的操作,除了long和double类型的变量外都是原子操作,也就是说,对于变量值的简单读写操作没有必要进行同步。 这在JVM 1.2之前,Java的内存模型实现总是从主存读取变量,是不需要进行特别的注意的。而随着JVM的成熟和优化,现在在多线程环境下volatile关键字的使用变得非常重要。 在当前的Java内存模型下,线程可以把变量保存在本地内存(比如机器的
**实现java抽取关键字的插件** 作为一名经验丰富的开发者,我很乐意教会刚入行的小白如何实现Java抽取关键字的插件。在本文中,我将向你展示整个流程,并提供每一个步骤所需的代码和注释。 **步骤概览** 下面是实现Java关键字抽取插件的步骤概览: ```mermaid erDiagram 开发者 --> 插件 : 1. 需求分析 插件 --> 开发者 : 2. 设
原创 2023-12-30 08:00:13
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# Java 替换指定关键字教程 ## 1. 概述 本教程将向你展示如何在 Java 中实现替换指定关键字的功能。我们将使用 Java 字符串的 `replace()` 方法来实现这一目标。在本教程中,我将逐步引导你完成这个任务并提供相应的代码示例。 ## 2. 流程图 下面的流程图展示了实现“Java 替换指定关键字”的步骤和顺序。 ```mermaid sequenceDiagram
原创 2023-11-01 06:40:15
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## 模糊匹配关键字在自然语言处理中的应用 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它致力于使计算机能够理解、解释、生成人类语言。在NLP中,模糊匹配关键字是一种常见且有效的技术,用于处理语言中的不确定性和模糊性,提高文本处理的准确性和效率。 ### 模糊匹配关键字的概念 模糊匹配关键字是指在文本处理过程中,根据给定的关键字
原创 2024-07-14 06:10:43
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## NLP技术关键字配置 自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在NLP技术中,关键字配置是一个重要的步骤,它可以帮助机器更好地理解和处理文本数据。本文将介绍NLP技术中的关键字配置,并通过代码示例演示其应用。 ### 流程图 ```mermaid flowchart T
原创 2024-06-15 05:07:07
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# NLP文本关键字提取的实现指南 作为一名刚入行的小白,理解和实现“NLP文本关键字提取”可能会让你感到挑战。但是,别担心!本文将带你一步一步地完成这个过程。关键字提取是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,能够帮助我们从大量文本中提炼出重要信息。 ## 整体流程 在进行关键字提取的过程中,我们可以将整个任务拆分为如下几个步骤: | 步骤 | 说明
原创 2024-10-31 10:23:01
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《Python自然语言处理实战》学习笔记:第五章–关键词提取算法实战提取文本关键词本文摘自《Python自然语言处理实战》核心技术与算法(涂铭 刘祥 刘树春 著)供学习交流 侵删作为一个学习Python自然语言处理的小白,在阅读书籍和运行代码的过程中遇到了很多的问题,通过不断的查找资料对代码进行了完善,修复了其中的一些Bug,补充了一些注释,便于理解。希望能够与大家相互学习与交流。实战提取文本关键
1,识别文字,并以图片形式输出#coding=utf-8 """ 自然语言发展 """ from wordcloud import WordCloud def a1(): s="""Zeng Qiao is one of my friends. She is a beautiful, outgoingand good-tempered girl. She smiles frequ
集束搜索集束搜索是一种启发式图搜索算法。集束搜索属于贪心算法,不能保证一定能够找到全局最优解,因为考虑到搜索空间太大,而采用一个相对的较优解。而维特比算法在字典大小较小时能够快速找到全局最优解。集束搜索使用广度优先策略建立搜索树,在树的每一层,按照启发代价对节点进行排序,然后仅留下预先确定的个数(Beam Width-集束宽度)的节点,仅这些节点在下一层次继续扩展,其他节点就被剪掉了。如果集束宽度
1、定义this是Javascript语言的一个关键字。 它代表函数运行时,自动生成的一个内部对象,只能在函数内部使用。随着函数使用场合的不同,this的值会发生变化。但是有一个总的原则,那就是this指的是,调用函数的那个对象。function test(){   this.x = 1; }2、用法2.1 this 和构造器this 本身就是类定义时构造器里需要用到的,和
转载 2023-06-08 11:27:35
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数据抽取是 ETL 流程的第一步。我们会将数据从 RDBMS 或日志服务器等外部系统抽取至数据仓库,进行清洗、转换、聚合等操作。在现代网站技术栈中,MySQL 是最常见的数据库管理系统,我们会从多个不同的 MySQL 实例中抽取数据,存入一个中心节点,或直接进入 Hive。市面上已有多种成熟的、基于 SQL 查询的抽取软件,如著名的开源项目 Apache Sqoop,然而这些工具并不支持实时的数据
java中this关键字的作用一、this关键字主要有三个应用: (1)this调用本类中的属性,也就是类中的成员变量; (2)this调用本类中的其他方法; (3)this调用本类中的其他构造方法,调用时要放在构造方法的首行。 Public Class Student { String name; //定义一个成员变量name private void SetName(String
文章目录1. this关键字1.1 this调用本类属性1.2 this调用本类方法1.2.1 this调用普通方法1.2.2 this调用构造方法1.3 this表示当前对象2. static关键字2.1 static属性(类属性)2.2 static方法(类方法) 1. this关键字this关键字主要有以下三个方面的用途:this调用本类属性this调用本类方法this表示当前对象1.1
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