一 数据分析与自然语言处理我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。二 自然语言处理如果一台计算机能够欺骗人类，让人相信它是人类，那么该计算机就应当被认为是智能的。（阿兰.图灵)机器能像我们人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的幻想。如今，
随着信息产业的迅猛快速的发展以及Internet/Web技术的快速普及，使海量数据不断产生。随之而来的问题是如此多的数据让人难以消化，无法从表面上看出他们所蕴涵的有用信息，从而不能有效地进行分析处理。 数据是进行信息化处理的基础，从数据中获取重要信息并将其转化为实际的生产和应用效果变得越来越广泛，也推动着社会生产和市场经济的快速发展。尽管现代的数据库技术已经相当优秀能够使我们使我们很容易的存
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2023-10-02 06:28:44
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人类进入信息化时代以后，短短的数年时间，积累了大量的数据，步入了大数据时代，数据技术也就应运而生，成为了一种新的主流技术。而研究数据挖掘技术的理念、方法以及应用领域，将对我国各个领域的未来带来更多的机遇和挑战。 数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成
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2023-08-25 18:12:00
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# 如何实现NLP数据深度挖掘
自然语言处理（NLP）是一种使计算机理解和处理人类语言的技术。随着大数据的快速发展，NLP数据深度挖掘的重要性日益增加。对于刚入行的小白来说，实现NLP数据深度挖掘虽然看似复杂，但通过系统的方法可以简单明了地掌握。本文将介绍实施NLP数据挖掘的流程，包括每个步骤的具体操作和代码示例。
## 全流程步骤
以下是实现NLP数据深度挖掘的主要步骤：
| 步骤
原创
2024-09-24 07:14:01
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NLPIR多功能文本挖掘工具解决大数据处理难题 随着信息技术正以突飞猛进的速度向前进步，包括新传感器采集技术、移动互联网技术、社交网络技术的蓬勃发展，将带来大量的创新性应用。大数据是新时代的石油，通过研发分析各种多元结构化数据的高效技术，提高数据产品的易用性，让数据分析实现“开箱即用”，其蕴藏的巨大能量将使数据成为政府和企业建立核心竞争力的关键途径，甚至能够颠覆很多传统行业的运作方式，带领我
数据挖掘(或知识发现)就是从大量的数据中抽 取以前未知并具有潜在可用的模式。然而数据挖掘领域还缺之独立性,数据挖掘是人工智能(AI)技术与数据库技术的结合。它的核心概念是AI领域中的机器学习。数据挖掘系统所采用的主要算法是 AI中知识发现技术的应用。 目前数据挖掘研究和开发表明数据挖掘需 要覆盖各种各样不同的应用任务,从数据的预处理到关联规则、聚类分析、数据分类、偏差检查、序列模式等等特定的模
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2023-09-25 08:22:28
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来自：复旦DIS1. Argumentation-Driven Evidence Association in Criminal Cases刑事案件中的证据关联是将一组司法证据划分为若干不重叠的子集，提高定罪的可解释性和合法性。可以观察到，分成同一子集的证据通常支持同一主张。在证据关联步骤中，此篇文章提出了一种基于论证驱动（argumentation-driven）的监督学习方法来计算证
在计算机广泛应用的今天，数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。各种类型信号采集的难易程度差别很大。 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统以分词技术为基础，集成了全文精准检索、新词发现、分词标注、统计分析、关键词提取、热点分析、文本分类过滤、文档去重、等功能，其中文精准搜索就是以数据采集系统为主要支撑。 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统数据
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2023-09-30 21:08:48
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1.数据挖掘(DM)、机器学习(ML)、自然语言处理(NPL)这三者是什么关系？首先要认识到这三项并不是独立的选项，机器学习需要数据挖掘和自然语言处理的支撑，自然语言处理需要数据挖掘的支撑，数据挖掘需要大数据的支撑。最终所有的根源都要落实在大数据上，而这一切的顶点就是人工智能。从这个层面上来看数据挖掘是比较基础的部分，目前也有比较成熟的解决方案，只要你有数据不愁找不到工具。各种数据库（mongod
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2023-10-01 10:12:36
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一、数据读取根据之前的数据下载后了解到数据是使用CSV格式存储，使用pandas库实现数据的读取。（实验环境为anaconda下，下面数据读取的地址应该为自己数据集所在的绝对路径）import pandas as pd
train = pd.read_csv('./train_set.csv',sep = '\t')#sep是分隔字符的
train.head()#查看前5行数据 根据图中信息知道
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2023-12-06 20:58:03
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机器学习项目：1、抽象成数学问题（明确问题）2、获取数据3、特征预处理与特征选择4、训练模型与调优5、模型诊断6、模型融合(非必须) 大部分机器学习项目死在第1步和第2步，平时我们说的机器学习，指的是3、4、5这3步，实践中，其实最难的是业务理解这一步，业务理解OK了，后面的一切都有章可循。 NLP项目：1、获取语料： &
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2023-08-01 14:53:43
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 来至教材《数据挖掘导论》 第一章笔记 数据挖掘基本知识 1. 数据挖掘定义 数据挖掘（Data Mining）简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识，数据挖掘定义有若干个版本。以下是普遍采纳的定义描述： 数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowled
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2024-07-04 15:43:15
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在互联网络迅猛发展的今天，各行各业都积累了大量宝 贵的数据资料。科研信息领域亦是如此，卷数越来越多、内容越来越复杂的科技期刊文献，日益增厚的会议论文集等，给无数刚刚接触科研工作的初学者带来不小的麻烦，让他们无从下手、无所适从。同时，科研领域所面对的数据多为非结构化的文本数据，与传统的结构化的数据处理方式不尽相同。
文本挖掘是数据挖掘领域的一个重要
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2023-11-07 15:50:27
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随着计算机技术、网络技术、通讯技术、Internet技术的迅速发展和电子商务、办公自动化、管理信息系统、Internet 的普及等，企业业务操作流程日益自动化，企业经营过程中产生了大量的数据，这些数据和由此产生的信息是企业的宝贵财富，它如实地记录着企业经营的本质状况。但是面对如此大量的数据，传统的数据分析方法，如数据检索、统计分析等只能获得数据的表层信息，不能获得其内在的、深层次的信息，管理者
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2023-11-08 23:29:52
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一.初识OneR算法1.在数据挖掘中，我们会接触到knn，决策树等许多复杂的分类算法，那么有没有一种比较简单的分类算法呢？那就是OneR算法。2.思想：OneR即One Rule顾名思义，也就是一条规则的意思。它的主要思想是遍历每一个特征值的每一个取值，统计特征值在各个类别中出现的次数，找出次数最高的类别，并计算它在其它类别出现的总次数。通俗点来说，OneR算法通过训练集找出分类效果最好的一个特征
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2023-12-09 13:41:08
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nlp实践（一）----数据探索对IMDB数据集 ： 首先就是对序列进行补全，然后利用embedding（随机初始化词向量） 喂入网络，平均池化，16维的全连接和1维的输出层import keras
imdb = keras.datasets.imdb
import tensorflow as tf
(train_data, train_labels), (test_data, test_labe
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2024-02-02 20:48:59
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文章目录PART1：安装Stanford NLPPART2：安装过程问题1）安装包问题2）路径设置3）环境变量PART3：词性标注测试 官网下载：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html#downloadcoreNLP是斯坦福大学开发的一套关于自然语言处理的工具(toolbox)，使用简单功能强大，有：命名实体识别、词性标注、
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2024-05-17 18:17:33
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# 入门 NLP 文本挖掘指南
自然语言处理（NLP）和文本挖掘是现代数据分析中一个重要的领域，广泛应用于信息检索、情感分析、聊天机器人等。对于新手来说，掌握文本挖掘的过程并不简单，但只要循序渐进，逐步掌握技能，就能轻松应对。本文将为你提供一步一步的指南，并附上相应的代码示例，帮助你了解如何实现 NLP 文本挖掘。
## 流程概述
以下是实现 NLP 文本挖掘的基本流程：
| 步骤 | 描
## 基于NLP的数据挖掘系统实现指南
欢迎来到数据挖掘的世界！作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现基于NLP的数据挖掘系统。在这里，我会逐步向你展示整个流程，并告诉你每一个步骤需要做什么以及具体的代码实现。
### 流程概述
首先，让我们来看整件事情的流程。你可以通过下面的表格来了解实现基于NLP的数据挖掘系统所需的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
原创
2024-06-23 03:57:51
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1赛题背景近些年来，资本市场违约事件频发，财务造假、董事长被抓、股权质押爆仓、城投非标违约等负面事件屡屡出现。而在大数据和人工智能技术加持下，各种新兴的金融风险控制手段也正在高速发展，其中通过采集互联网上的企业舆情信息来挖掘潜在风险事件是一种较为有效的方式。但这些风险信息散落在互联网上的海量资讯中，若能从中及时识别出涉及企业的风险事件，并挖掘出潜在的风险特征，将使得银行、证券等金融机构在风险监控领
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2023-08-28 18:40:13
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