背景：为什么需要特征抽取？ 基于的向量空间模型有个缺点，即向量空间中的每个关键词唯一地代表一个概念或语义单词，也就是说它不能处理同义词和多义词，然而实际情况是：一个词往往有多个不同的含义，多个不同的词可以代表一个概念。在这种情况下，基于的向量空间模型不能很好的解决这种问题。 特征抽取方法则可以看作从测量空间到特征空间的一种映射
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2024-02-23 22:56:50
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目录一、datasheet是什么？二、阅读datasheet1.General description2.Features3.Block diagram和Pinning information4.具体功能描述5.静态特性（DC特性）6.动态特性总结三、实际datasheet理解MAX20303PAN1326BBMP280BMI160 MX25U12835FZ2I-10G MAX
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2024-04-20 10:50:19
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关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，关键词是为了文献标引工作，从报告、论文中选取出来用以表示全文主题内容信息的单词或术语，在现在的报告和论文中，我们依然可以看到关键词这一项。因此，关键词在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用，它不仅是进行这些工作不可或缺的基础和前提，也是互联网上信息建库的一项重要工作。 关键词
1、选择 LDO的基本要素 包括输入电压范围、预期输出电压、负载电流范围以及其封装的功耗能力。此外，地脚电流 Ignd 或静态电流 Iq、电源波纹抑制比 PSRR、噪声及封装等也是 LDO 选择时的应关注的因素。 2、输入输出电压差 输入输出电压的差值是 LDO 最重要的参数之一
自然语言处理历史阶段时间发展意义早期阶段1956 年以前香农曾提出过概率模型来描述语言，乔姆斯基提出了基于规则的上下文无关文法。阶段还没有太明确的产出，只有一些简单的拼凑快速发展1957-1970两大派别分别从概率模型和规则模型分别进行了深入的研究，使用规则构建机器翻译已经小有成效瓶颈期1971-1993研究停滞，产出的隐马尔科夫模型（HMM）再次爆发1994 年之后运力设备提升，互联网崛起，飞速
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2024-08-23 17:33:19
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前期回顾：TF-IDF算法介绍及实现
仅仅从词的统计信息出发，而没有充分考虑词之间的语义信息。现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系、基于图排序的关键词提取算法TextRank。简述：用TextRank提取来提取关键词，用PageRank的思想来解释它：如果一个单词出现在很多单词后面的话，那么说明这个单词比较重要一个TextRank值很高的单词后面跟着的一个单词，那么这个单词的TextRan
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2024-03-27 11:05:20
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目录介绍主题数确认代码实现它们是直接从文本中提取关键词，如果想基于一些潜在语义，可以用 LDA，但不是真正会识别语义，介绍如下。介绍LDA（Latent Dirichlet Allocation）确实是一个用于从大量文档中提取关键词的算法，但它并不是直接基于语义去提取关键词，而是通过建立文档主题的概率分布模型来间接揭示文档的关键词结构。LDA是一种统计模型，特别是一种主题模型，由Dav
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2024-08-18 10:02:59
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# 如何实现Python LDA中文关键词抽取
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你将要教会一位刚入行的小白如何实现Python LDA中文关键词抽取。在本篇文章中，将会详细介绍整个实现过程的流程和每一步所需做的事情，包括需要使用的代码和注释。
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建词袋模型 |
| 3 | 训练L
原创
2024-02-19 03:10:38
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前言：我大致介绍一下TextRank算法的实现，对于细节和相关公式的介绍不做过多的介绍，感兴趣的同学可以去看TextRank算法的论文（英文版）里面有具体的实现，文章下载地址一、TextRank算法简介TextRank算法主要用于文档的关键词抽取和摘要的抽取，TextRank主要借鉴了PageRank的思想来实现的。PageRank是由Google用来体现网页之间的相关性和重要性，它是通过网页之间
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2024-06-04 07:40:29
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数据挖掘 作业一题目简述LDA与NCA是两种常用的降维方法，请将二者与PCA对比并回答他们对数据降维的基本原理基本原理LDALDA的原理是将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类别的点，将会在投影后的空间中更接近。 LDA最求的目标是，给出一个标注了类别的数据集，投影到了一条直线之后，能够使得点尽量的按类别区分开。假
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2024-06-05 12:59:32
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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。 关键词的提取方法主要分为以下四类(1)基于语义的方法 在词典的帮助下，通过词法与句法分析进行自动分词、词性标注，使计算机能够理解多种信息片段、词汇间的语义关系，进而通过复杂计算来获得关键词。 例如：SKE算法，该算法运用词语语义相似度构建一个词语语义
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2023-08-05 15:08:10
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本文介绍的是提取文本关键词的方法，包括tfidf以及textrank1 tfidftfidf内容原理比较简单，先简单讲一下，有空再细化 tfidf分为tf和idf，其中tf指的是词频，idf指的是逆文档频率。tf词频，顾名思义，就是某个词在文档中的出现次数。而idf逆文档频率，则是某个词在多少篇文档中出现过公式 P.S. 分母的加1，起到的是平滑的作用，避免出现某个词在每篇文章里都没出现过，导致分
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2024-08-23 17:43:15
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1 理论介绍 LDA(Latent Dirichlet Allocation)于2003年BLei在论文中提出，该模型立足于LSA(Latent Senmantic Analysis与pLSI(probabilistic Latent Senmantic Analysis)模型，是一种更完善、成熟的概率主题模型。即LDA模型通过引入超参数的概念，使得整个模型较之pLSI更加概率化，形成了
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2024-07-22 19:57:59
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目录：一、TF-IDF基础知识
1.TF-IDF2.举例介绍二、TF-IDF调用两个方法
1.CountVectorizer2.TfidfTransformer3.别人示例一、TF-IDF基础知识 1.TF-IDF TF-IDF（Term Frequency-Inver
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2024-04-05 22:20:23
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TextRank算法是什么TextRank算法是由 Google 搜索的核心网页排序算法（PageRank算法） 改编的，通过词语的共现窗口构建共现网络计算词语的得分。把文本拆分成词语作为网络节点，组成词语网络图模型，将词语间的相似关系看成是一种推荐或投票关系，使其可以计算每一个词语的重要性（得分），以此来提取文本中的关键词。（1） 对文本进行jieba分词、词性标注和去除停用词等数据预处理操作
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2024-08-23 18:44:06
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每种编程语言都会有一些特殊的单词，称为关键词。对待关键词的基本要求是，你在命名的时候要避免与之重复。本文将介绍一下Python中的关键词。关键词不是内置函数或者内置对象类型，虽然在命名的时候同样也最好不要与这些重名，但是，毕竟你还可以使用与内置函数或者内置对象类型重名的名称来命名。关键词则不同，它是不允许你使用。在Python3.8中提供了35个关键词，如下所示：如果打算在交互模式里面查看关键词，
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2023-09-28 17:04:46
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# Python实现LDA中文关键词提取
## 整体流程
首先，我们需要了解LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文本主题模型，用于识别文本中的主题，并从中提取关键词。下面是实现LDA中文关键词提取的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据预处理，包括中文分词和停用词处理 |
| 2 | 构建词袋模型（Bag of Words）
原创
2024-03-03 04:47:14
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PS：我非常有幸请到一位IT女神，为我们分享自然语言处理的相关实践，希望大家踊跃使用图灵搜索或者关注图灵搜索微信平台，获取女神的第一手技术分享。 主题词提取算法LDA -- Latent Dirichlet Allocation 在自然语言处理中，文本的主题词提取一直都是重要的技术之一。在不清楚语言的语法和结构的情况下，我们一般可以按照统计学的方式来操作。从最简单的单一图模型开
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2024-04-23 15:38:59
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用关键词描述主题，----实际上这里是指叙词(descriptor)，为了更一般化和更易懂，我还是用关键词(key word)来代替----是通行的文献分类和检索方法之一。但是，一个困难的问题却是，如何确定一个主题的关键词呢？国内外有很多种确定关键词的规范。比如，印度著名图书馆学家阮冈纳赞(Shiyali Ramamrita Ranganathan，1892-1972)就提出用5种基本分面(fac
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2024-08-01 13:29:58
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词的向量化就是将自然语言中的词语映射成是一个实数向量，用于对自然语言建模，比如进行情感分析、语义分析等自然语言处理任务。下面介绍比较主流的两种词语向量化的方式： 第一种即One-Hot编码，，是一种基于词袋(bag of words)的编码方式。假设词典的长度为 N 即包含 N 个词语，并按照顺序依次排列。One-Hot 编码将词语表示成长度为 N 的向量，每一向量分量代表词典中的一个词语，
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2024-08-29 19:44:26
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