说明Lookahead是一种模式，可以让JavaScript在字符串中预先检查，以便进一步检查模式。当你想在同一个字符串中搜索多个模式时，这可能很有用。lookaheads有两种：positive lookahead正向预查和negative lookahead负向预查。positive lookahead将预查确保搜索模式中的元素在那里，但实际上不会匹配它。正向预查是使用(?=...)，其中..
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2024-09-30 13:51:38
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这次是利用TensorFlow进行文本分类,判断电影评价是正面还是负面的.IMDB数据集包含5万个评论,其中2.5万作为训练集,2.5万作为测试集.训练集和数据集相当意味着正负样本数一样.一.下载IMDB数据集 IMDB数据集经过处理,将单词序列转成数字序列,每一个数字在字典中代表中一个特定的单词.下载的代码如下,下载在文件夹/root/.keras/datasets下面,文件名是imdb.npz
## 教你如何使用snownlp提取形容词
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入snownlp库)
C(加载情感分析模型)
D(输入文本)
E(对文本进行情感分析)
F(提取形容词)
G(输出结果)
H(结束)
A --> B
B --> C
C -->
原创
2023-09-11 09:45:20
124阅读
# 使用 SnowNLP 实现关键词提取
在自然语言处理（NLP）中，关键词提取是一项重要的任务，能够帮助系统从文本中提炼出最具代表性的词汇。本文将介绍如何利用 Python 的 SnowNLP 库完成关键词提取的具体步骤，并提供详细的代码示例，帮助初学者理解和实现这项功能。
## 实现步骤概览
下面是使用 SnowNLP 进行关键词提取的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------
+是加法。行尾的\在下一行继续当前语句或表达式，即续行。实战项目简介文本关键词提取，顾名思义，关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支。提取就是找出关键词打印出来。这个项目其实是一个很朴实的项目，它有很多应用场景，而且不难掌握。我们在看六级时，看阅读做听力啥的，都是要抓关键词，这个能力是需要训练成本的。
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2024-01-22 16:50:22
82阅读
定义：从文本中与这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来。抽取的两种方法：关键词分配：给定一个已有的关键词库，对于新来的文档从该词库里面匹配几个词语作为这篇文档的关键词，有点类似抗战时期的密码本-以及密码破译过程；关键词提取：针对新文档，通过算法分析，提取文档中一些词语作为该文档的关键词。目前，第二种在实际应用中更准确，因而用的更多。我的参考资料基于TF-IDE算法进行关键词提取TF-ID
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2024-05-18 22:32:37
114阅读
NLP实践——基于SIFRank的英文关键短语抽取1. 回顾2. 英文关键词抽取2.1 预训练词汇权重2.2 分词/词性标注模型2.3 候选短语抽取模型2.4 编码模型 1. 回顾之前的文章中介绍了如何用SIFRank进行中文的关键词抽取：有读者问到是否可以用来做英文，答案是肯定的，SIFRank原本就是做英文的，自然可以采用类似的方法进行改写，使之可以适用于英文。所以这篇文章就对之前我改写的代
# Python负向指标正向化
## 引言
在数据分析和机器学习领域，我们通常会遇到一些具有负向指标的情况，例如损失函数、风险指标等。有时，我们需要将这些负向指标转化为正向指标，以便更好地理解和解释结果。本文将介绍如何使用Python实现负向指标的正向化。
## 流程图
在开始实现之前，让我们通过一个流程图来了解整个过程的步骤。以下是实现负向指标正向化的流程图：
```mermaid
gra
原创
2023-10-04 03:41:16
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WPS表格中查找和替换是最基础的操作，看似简单，但是还有很多人在工作中不会熟练使用，其实掌握一些小技巧可以快速提高工作效率，本节课就来介绍几种比较有效的“查找和替换技巧”。本节课目录：1、常规的查找和替换2、使用通配符查找和替换3、如何按格式查找和替换1、常规查找和替换在WPS办公软件中查找和替换是最基础的操作，和word一样，按“CTRL+F”键即可弹窗“对话框”，如下图：在输入需要查找的“关键
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2024-07-26 09:20:02
72阅读
# 使用SnowNLP进行长文本关键词提取的指南
关键词提取是自然语言处理（NLP）中一个重要的任务，SnowNLP是Python中用于处理中文文本的一个优秀库。本文将指导你如何利用SnowNLP库对长文本进行关键词提取，并详细介绍每一步的实现过程。
### 流程概述
首先，让我们回顾一下整个关键词提取的流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤编号 | 步骤名称
在当今数字化的商业环境中，评论的情感分析正愈发成为一个至关重要的话题。尤其是对客户反馈、社交媒体及在线产品评论的深入分析，可以显著影响企业的决策和产品改进。这篇博文将详细记录如何使用 Python 对评论进行正向和负向分类的过程，帮助大家在实际应用中提高情感分析的效率和准确性。
为了直观地理解这一问题的严重性，我绘制了一张四象限图：
```mermaid
quadrantChart
t
Python负向指标正向化函数是一种将负向指标转换为正向指标的方法，常用于数据分析和机器学习中，以便对模型进行训练或评估。本文将详细记录解决这一问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和性能对比，涵盖代码示例、图表和表格。
### 环境配置
在开始之前，需要搭建Python开发环境。以下是配置流程：
1. 安装Python 3.x
2. 配置虚拟环境
3. 安装必要的依
1、关键词提取为了方便用户快速了解文章的中心主题，会抽取文章的一些中心词来表达文章的中心思想。关键词抽取就是通过一定的方法抽取出能表达文章的中心主题的一系列方法。2、关键词抽取方法分类2.1、有监督无监督抽取方法无监督关键词提取方法主要有三类：基于统计特征的关键词提取（TF,TF-IDF）；基于词图模型的关键词提取(PageRank,TextRank)；基于主题模型的关键词提取(LDA)基于统计特
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2023-11-02 11:21:26
367阅读
阅读笔记创新点： 基于层级结构的特征降维方法 基于表情符号的特征极性值计算 基于特征极性值的位置权重计算1. 词典的构建情感词典的构建： 《学生褒贬义词典》中的正负情感词，《知网》提供的正负情感词以及搜狗实验室提供的互联网词库SogouW 合并去重 得到本文所需的情感词典MD极性副词词典的构建： 1.郝雷红． 现代汉语否定副词研究 中对否定副词范围界定的基础上，加入了
计算机中，正数、负数是怎么区分的呢，如何存放正数和负数？这里，就要用到补码这个概念了，先给出结论吧：正数和负数在计算机其实都是使用补码来存放的，并且在计算机中是没有减法运算的，减法实际上就是补码直接相加。正数和负数的补码补码是计算机存放数据之前对数据做了一种转换操作得到的，与补码相关的几个名词还有原码、反码：1、原码：字节的最高位为符号位，其余表示数值大小，最简单；
2、反码：正数的反码和原码一样
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2024-10-18 07:30:21
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原标题 | Sentiment Analysis with Deep Learning of Netflix Reviews作者 | Artem Oppermann译者 | ybNero（电子科技大学）、Devin_ABCDEF（汕头大学）、夕阳红老年万花（数据分析师） 在这篇文章中，我将介绍情感分析的主题和怎样实现一个可以识别和分类Netfl
第三部分 网站分析的基础指标及工作原理一、六种最常见的指标场景1.1 计数指标和复合指标计数指标是指标中最基本也是最简单的一类，eg：pv，uv复合指标是建立在计数类指标之上的一类指标，eg：跳出率、退出率、访问深度等。1.2 货币指标与非货币指标货币指标是指以货币对访问者行为或网站表现进行衡量的指标，eg：每次点击成本、每次曝光成本、每次访问价值。除去货币指标意外的指标都为非
# 用Python计算关键词出现数量
在今天的文章中，我们将学习如何用 Python 计算文本中某个关键词出现的次数。这个过程不仅简单易行，而且对刚入行的小白来说，能够帮助大家理解 Python 的基本操作和字符串处理的概念。下面我们将逐步阐述整个流程。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现关键词出现数量的统计：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-11 06:18:02
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正向预查(只起到判断左右)零宽度断言 - 只起到判断左右正向预查(零宽度断言)
原创
2023-02-07 05:23:43
230阅读
在当今数字时代，获取用户反馈变得愈发重要。为了深入理解用户的情感，我们需要对评论进行正向和负向的分析。在这个文章中，我将详细记录如何使用Python来实现这一目标，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证及故障排查等模块。
## 环境预检
在开始任何项目之前，我们需要确保环境的配置正确。以下是我们需要的基本要求：
### 硬件拓扑
- 服务器配置：CPU 4核，内存8GB，硬盘1
