数据整形（结构化）手术刀——Python语言精要。 参考：《利用Python进行数据分析》 Contents: Python解释器基础知识语言语义1 缩进而不是大括号2 万物皆对象3 注释4 函数调用和对象方法调用5 变量和按引用传递6 动态引用强类型7 属性和方法8 类型9 引入import10 二元运算符和比较运算符11 严格与懒惰12 可变和不可变的对象 Python解释器Python为一
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2024-06-13 16:59:25
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由于最近在做一些无监督的关键词短语(实体)抽取工作,其实最大的背景还是没有标注好的实体识别训练数据；所以想到采用无监督的关键短语抽取算法折中去抽取一些实体，于是调研了一波关键短语抽取算法和工具。目前无监督关键短语抽取算法和关键词抽取算法差不多：主要是TFIDF，Textrank 等特征为候选短语的打分。然后抽取得分高的候选短语。算法流程关键词短抽取成算法主要分为两部分：1.候选短语抽取；2.候选短
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2024-05-20 16:31:22
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目录一、python条件和if语句if语句：elifelseAndor嵌套ifpass语句二、Python 循环1.While 循环break 语句continue语句else语句2. For 循环循环遍历字符串continue语句range() 函数For循环中的Else嵌套循环pass 语句 一、python条件和if语句python支持来自数学的常用逻辑条件：等于： a == b 不等于：
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2024-05-31 13:06:37
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python中yield关键字有什么用？它能做什么？比如说，我在尝试理解下面的代码：def node._get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
yield self._leftchild
if sel
0、语义分析发展过程：依存句法分析-》语义角色标注-》依存语义分析-》抽象语义表示【依存句法分析，Dependency Parsing, DP】分析句子里的词语之间的依存关系，如SBV主语关系，VOB动宾关系，ATT修饰关系，常用标记：例子：from ltp import LTP
ltp = LTP()
seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
dep =
依存句法分析的效果虽然没有像分词、NER的效果来的好，但也有其使用价值，在日常的工作中，我们免不了要和其打交道。如何分析依存句法分析的结果，一个重要的方面便是其可视化和它的图分析。 我们使用的NLP工具为jie
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2024-02-04 01:57:27
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最近在做一个应用依存文法分析来提取文本中各种关系的词语的任务。例如：text=‘新中国在马克思的思想和恩格斯的理论阔步向前’：我需要提取这个text中的并列的两个关系，从文中分析可知，“马克思的思想”和“恩格斯的理论”是两个并列关系的短语，所以想要将其提取出来；首先大致了解一下依存文法分析的前提条件，将句子分词并进行词性标注，这一步非常关键，直接决定分析结果的好坏。看一下不修改分词字典情况下直接进
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2023-08-17 16:34:28
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协程与yield表达式函数内，yield语句还可以用作出现在赋值运算符右边的表达式， 例如def receiver():
print("ready to receive")
while True:
n = (yield)
print("got %s" % n)以这种方式使用yield语句的函数被称为协程， 它的执行是为了响应发送给它的值。它的行为也十
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2023-12-15 10:25:15
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# ATANZA 依存分析 Python 实现教程
## 1. 概述
在本文中，我将教你如何使用 Python 实现 ATANZA 依存分析。ATANZA 依存分析是一种用于计算句子中每个单词之间依赖关系的方法，可以帮助我们理解句子的结构和语法。在这个教程中，我们将使用 Python 编写一个简单的程序来实现 ATANZA 依存分析。
## 2. 整体流程
下面是实现 ATANZA 依存分析的
原创
2024-01-07 10:09:27
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# roslaunch 进阶
roslaunch在一次传递中计算XML文件。包含按深度第一遍历顺序处理。标记按顺序计算，最后一个设置获胜。因此，如果一个参数有多个设置，则将使用为该参数指定的最后一个值。依赖覆盖行为可能很脆弱。不能保证正确指定了重写（例如，如果在包含的文件中更改了参数名）。相反，建议使用$（arg）/设置完成覆盖行为。替代参数Roslaunch标记属性可以使用替换参数，Ro
任务介绍句子的依存结构表达了词与词之间的依赖关系，这种关系称依存关系。它是一种二元的非对称关系（binary asymmetric relation），从依存关系的支配者head指向从属者dependent。依存句法分析旨在将输入的句子转化成依存分析树（或图），依存树中自上而下任意父子结点之间用依存关系连接。在自然语言处理中，依存句法分析属于句法层次的任务，它一般需要词法层次的词性标注（POS）的
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2023-06-13 22:02:16
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1.Aspect-Level Sentiment Analysis Via Convolution over Dependency Tree（EMNLP2019）模型将句子的依存树进行输入，然后经过Bi-LSTM进行编码，之后再经过GCN网络进一步增强，目标是提取嵌入，该嵌入对特定方面表达和意见词之间的上下文和依赖信息进行编码，为基于方面的分类任务提供监督信号。经过GCN层之后得到句子的编码，再将
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2023-07-02 19:08:03
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本文使用双仿射注意力分别预测依存关系（arc）和依存标签（label），在英语PTB数据集中0.957 UAS，0.941 UAS，使之成为graph-based依存句法解析的基准模型。
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2023-07-31 17:44:02
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Python数据分析之用户留存前言概览数据预处理和数据集探究规范列名删除多余的列dummy化类别型特征探究通话时间与费用的关系探究流失率添加平均通话时长可视化缺失值分布训练模型模型对比训练决策树网格搜索-优化决策树评判模型效果-混淆矩阵进阶分析-模型再优化网格搜索2参数选择决策树模型可视化后记 前言在产品生产力过剩的年代，由于转换成本越来越低，消费者也越来越容易放弃原来所依赖的产品而转去体验别的
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2023-09-28 16:58:44
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0. 引言本篇博客简单概述一下句法分析，感觉这个任务是一个很有趣的任务，并且可以当做很多上游任务的一个预处理工作，提取句法结构作为输入向量的一部分。在实际工程或者包括打比赛中都有可能起到意想不到的作用。1. 概述依存文法由语言学家L.Tesniere在其著作《结构句法基础》（1959年）中提出，对语言学的发展产生了深远的影响，特别是在计算语言学界备受推崇。依存句法分通过分析语言单位内成分之间的依存
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2024-05-15 10:08:25
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1.概念词法：词汇构成、变化和使用规则句法：句子各个组成部分的排列以及相互关系，研究句子类型和句子成分依存句法分析：识别句子中词汇与词汇之间的相互依赖关系使用语义依存刻画句子语义，好处在于不需要明白词汇本身的意义，而是通过词汇所承受的语义框架来描述该词汇。 依存语法存在一个共同的基本假设：句法结构本质上包含词和次之间的依存关系。依存句法通过词汇之间的依存关系表达整个句子结构，这些依存关系
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2023-09-22 17:24:18
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## 依存语法分析的实现流程
依存语法分析是自然语言处理中的一项重要任务，它可以分析句子中的词语之间的依存关系，比如主谓关系、动宾关系等。在Python中，我们可以使用开源工具包stanfordnlp来实现依存语法分析。
下面是实现依存语法分析的流程图：
```mermaid
flowchart TD;
A[准备工作] --> B[安装工具包];
B --> C[导入工具包]
原创
2023-08-31 03:29:42
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# Python句法依存分析工具简介
句法依存分析是自然语言处理（NLP）中的重要组成部分，用于揭示句子中词与词之间的依存关系。依存句法强调词之间的关系，而不是语法结构。为了实现句法依存分析，Python中有许多工具可供使用。本文将介绍Freland、spaCy等流行的Python句法依存分析工具，并提供相应的代码示例。
## 1. 句法依存分析的基本概念
在句子中，每个单词都与其他单词有一
# Python句法依存分析与LTP
在自然语言处理（NLP）领域，句法依存分析是一项重要的技术。它旨在揭示句子中单词之间的关系，帮助我们理解句子的结构。本文将介绍如何使用Python的语言处理工具包——LTP（Language Technology Platform）进行句法依存分析，并提供具体的代码示例。
## 什么是句法依存分析？
句法依存分析是将句子中的单词视为节点，单词之间的语法关
目前的 LSTM 仅能对序列信息进行建模，但是自然语言中通常由词组成短语形成了句法依存的语义树。为了学习到树结构的语义信息，论文中提出了两种 Tree-LSTM 模型：Child-Sum Tree-LSTMs 和 N-ary Tree LSTMs。实验部分 Tree-LSTMs 对比多种 LSTMs 变体，在语义相似性计算和情感分类任务中超过所有 baselines。Algorithm/Model
