文章目录一、 简介二、 模型结构2.1 嵌入层2.2 卷积层2.3 池化层2.4 全连接层2.5 softmax层三、textCNN总结四、实现五、参考 一、 简介TEXTCNN是由Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中提出的，其主要思想是将不同长度的短文作为矩阵输入，使
（注意：Python对.txt文件的读写都是以字符或字符串形式。读取文本文件时， Python将其中的所有文本都解读为字符串。如果你读取的是数字，并要将其作为数值使用，就必须使用函数int()将其转换为整数，或使用函数float()将其转换为浮点数。要将数值数据存储到文本文件中，必须先使用函数str()将其转换为字符串格式。
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2023-08-02 08:58:37
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# Hive处理文本数据
## 引言
在数据分析和数据挖掘领域，文本数据一直是一个重要的研究对象。然而，由于文本数据的特殊性，其处理和分析常常面临诸多挑战。Hive是一个开源的数据仓库工具，可以用于处理大规模数据集。本文将介绍如何使用Hive处理文本数据，并提供一些示例代码。
## Hive简介
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，可以用
原创
2023-08-12 05:56:25
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物体检测作为最基础的视觉任务之一， 一直受到学术界与工业界的广泛关注。自深度学习兴起以来，数据驱动成为了主流。而检测作为实例级别的任务，需要标注员为每个感兴趣的实例标注框与类别，这导致标注员需要较长时间来精细地调整框的边界，使得检测数据标注成本变得较高。近些年随着检测模型结构与训练流程越来越成熟，大家开始越来越关注如何低成本地获得检测数据。我们在 CVPR2022 上提出了 Group
解剖学关键点检测方向论文翻译和精读：Integrating spatial configuration into heatmap regression based CNNs for landmark localizationAbstract: In many medical image analysis applications, only a limited amount of training
在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型。 本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新的文本分类架构的标准基准。本文假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。 如果没有，建议先阅读Understanding Convolutional Neural Networks for NLP 以获得必要的背景。1. 数
安装 pip install textblob 我的版本:0.15.3 from textblob import TextBlob string = "you arr best" # 此处的 arr 应为 are TextBlob(string).correct()
原创
2021-09-24 14:17:38
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与处理图像一样，也是首先要文本向量化，模型只能作用于文本tensor。 分词方法： 1文本分割为单词（分解得到的单元称为标记：token）————分词过程 2文本分割为字符（分解得到的单元称为标记：token）————分词过程 3利用 词袋法(bag of words ) 提取单词或字符的n-gra
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2020-04-26 18:52:00
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目录前言一、openpyxl简介二、实现1.数据筛选2.数据整理总结前言手动筛选和整理大量的数据，耗时非常多。自学做了个脚本工具对txt文件进行信息筛选、整理及绘制参数变化曲线 一、openpyxl简介openpyxl，Python库的一个模块，可实现xlsx格式文档读写操作。二、实现1.数据筛选 以IDxxx为关键字，采用非贪婪模式
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2023-06-19 21:40:17
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最最关键的一句话，将文件的操作除了使用re模块之外，还要结合字符串的处理！！！尤其是字符串的处理会更加地方便。比如：1 with open('file1.txt','w') as output:2 with open('file2.txt','r') as input:3 file2 =input.readlines4 for i infile2:5 str =i6 str_modify =str
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2023-07-29 23:20:15
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最近越发感觉到限制我对Python运用、以及读懂别人代码的地方，大多是在于对数据的处理能力。其实编程本质上就是数据处理，怎么把文本数据、图像数据，通过python读入、切分等，变成一个N维矩阵，然后再带入别人的模型，bingo~跑出来一个结果。结果当然也是一个矩阵或向量的形式。所以说，之所以对很多模型、代码束手无策，其实还是没有掌握好数据处理的“屠龙宝刀”，无法对海量数据进行“庖丁解牛”般的处理。
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2023-08-17 16:56:14
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一、文本数据分析文本数据分析的作用:文本数据分析能够有效帮助我们理解数据语料, 快速检查出语料可能存在的问题, 并指导之后模型训练过程中一些超参数的选择.常用的几种文本数据分析方法:标签数量分布句子长度分布词频统计与关键词词云说明:我们将基于真实的中文酒店评论语料来讲解常用的几种文本数据分析方法.中文酒店评论语料:属于二分类的中文情感分析语料, 该语料存放在"./cn_data"目录下.其中tra
原创
2023-01-12 07:12:06
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文本数据是指不能参与算术运算的任何字符，也称为字符型数据。如英文字母、汉字、不作为数值使用的数字(以单引号开头)和其他可输入的字符。文本数据具有数据维度高、数据量大且语义复杂等特点，是一种较为复杂的数据类型。今天，我们就来一起看看如何使用Pandas对文本数据进行数据处理。 本文目录 1. string类型的性质 1.1. string与object的区别 1.2
原创
2021-02-04 20:50:53
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@
一、常用方法通过str访问，且自动排除丢失/ NA值s = pd.Series(['A','b','C','bbhello','123',np.nan,'hj'])df = pd.DataFrame({'key1':list('abcdef'),'key2':['hee','fv','w','hija','123',np.nan]})# 直接通过.str调用字符串方法# 可以对Series、D
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2020-06-18 17:36:00
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文本数据具有数据维度高、数据量大且语义复杂等特点，是一种较为复杂的数据类型。
原创
2023-08-04 15:29:20
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# Python处理中文文本数据
## 一、流程概述
首先，我们来看一下整个处理中文文本数据的流程，可以用如下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 读取中文文本数据 |
| 2 | 分词 |
| 3 | 文本清洗 |
| 4 | 特征提取 |
| 5 | 模型训练 |
| 6 | 模型评估 |
接下来，我们将详细介绍每一步需要做什么，以及需
文章目录原理介绍实战 原理介绍这里就简单介绍几句原理，因为讲的细的blog超级多。（一共三个模块，这篇只是数据处理模块） 传统的CNN用来处理图像数据，通过卷积提取特征，方便处理。文本和图像的区别在于文本的特征相对较少，所以可以采用一维卷积进行特征提取。 步骤如下： （一）文本拉伸成一个图片（矩阵）：词嵌入，可以采用w2v （二）卷积层：对矩阵进行卷积 （三）池化层：Max Pooling 使卷
1、处理包含数据的文件最近利用python读取txt文件时遇到了一个小问题，就是在计算两个np.narray()类型的数组时，出现了以下错误：作为一个python新手，遇到这个问题后花费了挺多时间，在网上找了许多大神们写的例子，最后终于解决了。总结如下：(1)出现此问题的原因是：目的是想计算两个数组间的差值，但数组中的元素不是数据类型(float或int等)，而是str类型的。(2)解决方法：在为
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2023-09-21 07:23:31
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文本处理一般包括词性标注，句法分析，关键词提取，文本分类，情感分析等等，这是针对中文的，如果是对于英文来说，只需要基本的tokenize。本文为大家提供了以下这些工具包。1.Jieba【结巴中文分词】做最好的 Python 中文分词组件 其功能包括支持三种分词模式（精确模式、全模式、搜索引擎模式），支持繁体分词，支持自定义词典等。代码主页：https://github.com/fxsjy/jieb
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2023-08-11 21:15:51
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一、awk简介 awk是一种优良的文本处理工具。它不仅是 linux 中也是任何环境中现有的功能最强大的数据处理引擎之一。 awk提供了极其强大的功能：可以进行样式装入、流控制、数学运算符、进程控制语句甚至于内置的变量和函数。最简单地说， awk 是一种用于处理文本的编程语言工具。 awk与grep，sed是处理文本数
原创
2013-09-02 21:34:49
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