前言在前几天的文章中我们讲解了如何从Word表格中提取指定数据并按照格式保存到Excel中,今天我们将再次以一位读者提出的真实需求来讲解如何使用Python从Excel中计算、整理数据并写入Word中,其实并不难,主要就是以下两步:openpyxl读取Excel获取内容docx读写Word文件那我们开始吧!需求确认首先来看下我们需要处理的Excel部分数据,因涉及隐私已经将数据皮卡丘化可以看到数据
word2vec原理也很简单,这里简单介绍下,不细讲。word2vec有两种训练模式:  1.CBOW(Continuous Bag-of-Words Model)  2.Skip-gram (Continuous Skip-gram Model)  其实它们两都是单个隐藏层的模型,然后最后模型训练好后(也是用反向传播更新模型参数)。输入一个词,得到的隐藏层向量就是词嵌入的结果。1.CBOW 根
目录 目录1.读写数据集2.重采样3.建立datasetLoader4.搭建skip-gram模型5.训练1.读写数据集使用的是一份英文数据集。其网盘地址如下:实现工具:Jupyter提取码:7m14 之前看了许多博主和教学视频都是训练中文词向量,但是中文词向量有一个很麻烦的事情就是分词。他们几乎都毫不犹豫的选择jieba分词,然而jieba分词是基于1阶马尔科夫随机场分词,这
Tenacity。Python重试从此无比简单。这是我博客上的一篇文章,毫不掩饰我对Tenacity这个第三方库的喜爱和赞美之情。--- title: Tenacity——Exception Retry 从此无比简单 date: 2017-06-18 00:17:47 tags: ['Python', 'Exception', 'Tenacity'] category: ['Python'] co
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word2vec要解决问题: 在神经网络中学习将word映射成连续(高维)向量,这样通过训练,就可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。一般来说, word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作,比如聚类、找同义词、词性分析等等。另外还有其向量的加法组合算法。官网上的例子是 :vector('Paris') - ve
转载 2023-07-29 19:09:18
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# Python Word2Vec 模型简介与应用 Word2Vec 是一种用于生成词嵌入(word embeddings)的模型,由 Google 的研究人员在 2013 年提出。它通过训练一个浅层神经网络,将词汇表中的每个词映射到一个固定大小的向量空间中。Word2Vec 模型能够捕捉到词汇之间的语义关系,使得语义上相似的词在向量空间中的距离更近。 本文将介绍 Python 中使用 Wor
原创 2024-07-27 03:15:56
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pip install python-docx 1.批量化往word文件中添加大批量重复的数据from docx import Document from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH from docx.shared import Pt #磅数 from docx.oxml.ns import qn #中文格式 #以上是docx库
转载 2023-08-09 14:26:57
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使用python操作Word用到了win32com模块,我们现在就要介绍一下pythonWord的基本操作,文章涉及到如何与Word程序建立连接、如果与Word文档建立连接的,以及对Word文档的基本操作。1. 首先,我们必须要引入win32com,已经Dispatch和constants两个常用的库 2. 与Word建立连接,这时候如果你已经打开了一个Word,则直接与Word程序建
一、前言一开始看到word2vec环境的安装还挺复杂的,安了半天Cygwin也没太搞懂。后来突然发现,我为什么要去安c语言版本的呢,我应该去用python版本的,然后就发现了gensim,安装个gensim的包就可以用word2vec了,不过gensim只实现了word2vec里面的skip-gram模型。若要用到其他模型,就需要去研究其他语言的word2vec了。 二、语料准备有了ge
转载 2023-11-11 01:43:15
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# 导入包 import collections import math import random import time import os import numpy as np import torch from torch import nn import sys import torch.utils.data as Data1.处理数据集# 打开并读取数据集ptb dataset_pat
转载 2023-11-07 01:16:11
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动手学深度学习笔记一、词嵌入(Word2vec)1.Skip-Gram2.CBOW模型二、负采样和分层softmax1.负采样2.分层Softmax三、用于预训练词嵌入的数据集1.下采样2.中心词和上下文词的提取3.负采样4.小批量加载训练实例四、预训练word2vec1.前向传播2.损失函数3.训练4.应用词嵌入 词向量是用于表示单词意义的向量,也可以看作是词的特征向量。将词映射到实向量的技术
from gensim.test.utils import common_texts, get_tmpfilefrom gensim.models import Word2Vecpath = get_tmpfilt=1, worker...
原创 2023-01-13 00:10:55
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# 深入浅出Word2Vec:Python代码示例及其应用 ## 引言 在自然语言处理领域,词向量是一个非常重要的概念,其中Word2Vec模型尤为突出。Word2Vec通过将词汇映射到向量空间,使得相似的词在向量空间中尽可能接近。这种表示方法为许多NLP任务(如文本分类、情感分析等)提供了强大的支持。本文将通过Python代码示例来展示如何使用Word2Vec,并附带相应的甘特图以便于理解各
原创 9月前
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如何使用Python下载Word2Vec ## 引言 Word2Vec是一种用于生成词向量的技术,它可以将单词转换为向量表示,这对于自然语言处理任务非常有用。在本文中,我们将介绍如何使用Python下载Word2Vec模型,并给出详细的步骤和代码示例。 ## 整体流程 下面是下载Word2Vec的整体流程,我们将使用表格展示每个步骤。 | 步骤 | 描述 | | ------ | -----
原创 2023-12-14 08:37:25
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## Python 训练 Word2Vec 的指南 在自然语言处理(NLP)领域,Word2Vec 是一种用于将单词转换为向量的技术,这些向量可以捕捉到单词间的关系和语义信息。实施 Word2Vec 的过程不是很复杂,下面我将为刚入行的朋友们详细讲解训练 Word2Vec 的流程和步骤。 ### 流程概述 我们可以将训练 Word2Vec 拆分为以下几个步骤: | 步骤 | 说明
原创 7月前
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135编辑器好久没更新了,因为最近学校这边事情有点多。不过这两天还是花了点时间,陆陆续续将代码和这篇文章写出来。写这个例子其实是最近需要用到几次word转为pdf格式,然后突发奇想,然后尝试用python实现一下。我们先来看一下实现效果。接下来来看一下怎么实现安装配置在 python做一个翻译小软件 这篇文章中,界面我们用的是tk模块。但本例子用的是pyqt5这个模块,
Python编写Word的SEO指南在当今信息时代,搜索引擎已经成为了人们获取信息的主要渠道。那么,作为一名Python工程师,在编写Word文档的同时,如何才能更好地优化SEO,提升页面的搜索排名呢?接下来,让我们来一起探讨一下Python编写Word的SEO指南。什么是SEO?SEO(Search Engine Optimization)即搜索引擎优化,是指通过了解搜索引擎的工作原理,优化网站
前言在看完沐神的 Dive-into-Deep-Learning 中的 Word2vec 之后自己也尝试动手实践了一遍,把一些不太好理解的代码转换成比较好理解的代码(虽然损失了一些速度),下面是结合自己的理解的一次记录。这里粘上 pytorch 的版本的 Dive 的来源https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter10_natural-l
三体链接下载三体文件,将其从命名为santi.txt 将其放在程序的统一目录下#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Aug 1 10:13:28 2018@author: luogan"""#!/bin/bash# -*-coding=utf-8-*-import jiebaim..
原创 2023-01-26 14:05:11
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# 使用 Python 2Word 文档添加水印 在现代文档处理工作中,水印的使用逐渐变得普遍。无论是为了保护版权,还是为了传达其他信息,水印都能在不干扰文档的主要内容的情况下,提供额外的上下文信息。在这篇文章中,我将会教你如何在 Python 2 中给 Word 文档添加水印。通过这个流程,你将能够掌握在 Word 文档中添加简单文本水印的基本技能。 ## 整体流程 在开始实现之前,
原创 10月前
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