NumPy
NumPy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包。它提供了以下功能(不限于此): (1)快速有效的多维数组对象ndarray。 (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。 (3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具。 (4)线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成。 (5)成熟的C API, 用于Python插件和原生C、C++、
六万字长文!让你懂透编译原理(七)——第七章 语义分析和中间代码产生编译原理最后一篇,完结撒花,555,马上考试了,学不完了,同样长文预警! 文章目录六万字长文!让你懂透编译原理(七)——第七章 语义分析和中间代码产生7.1.2 图表示法7.1.3 三地址代码7.2 赋值语句的翻译7.2.1 简单算术表达式及赋值语句7.3.2 数组元素的引用7.3 类型转换7.4 布尔表达式的翻译计算布尔表达式的
# Python实现语义分析
## 1. 引言
在自然语言处理(NLP)领域中,语义分析是一个重要的任务。它的目标是理解和解释人类语言的含义,使计算机能够更好地处理文本数据。本文将介绍如何使用Python实现语义分析的步骤和相关代码。
## 2. 流程概述
下面是实现语义分析的整体流程。
```mermaid
flowchart TD
A[数据预处理] --> B[特征提取]
原创
2024-01-26 03:28:20
157阅读
用python从零开始搭建神经网络python用python从零开始搭建人工神经网络什么是人工神经网络?分类神经网络主要是处理分类问题,比如垃圾邮件识别:现在有一封电子邮件,把其中的所有词汇提取出来,放到机器里,机器判断这封邮件是否垃圾邮件。这种能自动对输入的东西进行分类的机器,就叫做分类器(classifier)。分类器的输入是一个数值向量,叫做特征向量。比如在垃圾邮件识别例子中,用0,1分别代
# 用Python实现语义分析
## 1. 介绍
在自然语言处理中,语义分析是一项重要的任务,它能够帮助计算机理解文本中的含义。在本文中,我将教你如何使用Python实现语义分析。
## 2. 流程
下面是实现语义分析的整个流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备语料库 |
| 2 | 进行文本预处理 |
| 3 | 提取特征 |
| 4 | 构建模型 |
原创
2024-02-25 03:53:55
255阅读
## 潜在语义分析的实现流程
潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)是一种文本挖掘技术,用于从大规模语料库中发现隐藏的语义关系。在本文中,我们将介绍如何使用Python实现潜在语义分析。
### 1. 数据预处理
在进行潜在语义分析之前,我们需要对原始文本数据进行预处理。预处理步骤包括以下几个方面:
- 文本分词:将文本拆分成单词或短语的序列。
- 去除停
原创
2023-12-15 05:57:27
140阅读
上回我们已经用VBF的Parsers.Combinators库生成了miniSharp的语法分析器,并且能够将miniSharp的源代码翻译成抽象语法树(AST)。这一回我们要继续进行下一步——语义分析。就目前大家接触的编程语言,如C#、VB、C++来说,语义分析是编译器前端最复杂的部分。因为这些编程语言的语义都非常复杂。语义分析不像之前词法分析、语法分析那样,有一些特定的工具来帮助。这一部分通常
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2023-12-15 15:19:42
105阅读
之前曾写过一篇语义分析的概念性介绍:。最近,终于开发完了一套基于SQL的语义分析器,算是对之前学习到的理论的一次工程实践。本文只是点出一下实践时的一些关键点和经验,具体细节还请看这里的设计文档:https://github.com/opendistro-for-elasticsearch/sql/blob/master/docs/dev/SemanticAnalysis.md。类型检查作为语义分析
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2023-12-31 22:59:59
59阅读
本学期编译原理的一个大作业,我的选题是算术表达式的词法语法语义分析,当时由于学得比较渣,只用了递归下降的方法进行了分析。 首先,用户输入算术表达式,其中算术表达式可以包含基本运算符,括号,数字,以及用户自定义变量。词法分析,检查单词变量是否正确;语法分析,检查算术表达式语法是否正确并输出生成语法树;语义分析,输出四元表达式。 最终效果图:例如输入: 词法分析结果:语法
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2024-01-03 22:23:50
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本文代码开源在:DesertsX/gulius-projects哈工大语言云的官网有一篇名为《使用语言云分析微博用户饮食习惯》的文章,里面讲到了借助分词、词性标注和依存句法分析等NLP技术,可以从微博文本内容中提取出用户饮食习惯等数据。进而可以结合用户性别、地区、发微博时间等不同维度信息,展现出许多有趣的结果,比如下图分别是上海、重庆、以及广东(男性)的特色饮食习惯: 那么如何抽取出上述食物呢
说起这次的语义分析,不得不说的是我的重大的改变。上一次的语法分析是利用了预测分析法来实现的,经过多方考证,发现用预测分析法的语法分析器基础来实现语义分析的困难重重,例如在语法指导翻译的时候那个栈的变化和各种属性的传递就已经让我头晕脑胀了。无奈之下,只好重写语法分析,用了递归下降来实现语法分析进而实现我的语义分析。使用递归下降的最大好处就是思路特别清晰,一旦开始写了,就特别明确接下来要做什么。这就是
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2023-09-22 14:07:22
325阅读
作者 | Adrien Treuille 参与 | 魔王、一鸣
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难?事实上,你只需要会 Python 代码就可以了,剩下的工作都可以交给一个工具。近日,Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit,这是一款专为机器学习工程师
本节主要内容是通过编码实现上几节中定义的文法,同时也包含部分语义的分析。通过本节内容,可以完成以下自定义代码的文法解析和语义分析。int test(int x){
int y = 10;
int n = 2;
int z = x + y * 2;
return z;
}
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2023-12-15 19:11:48
131阅读
## Python实现社交网络语义分析
社交网络语义分析是指从社交网络数据中提取和分析文本的意义和情感。在当今社交媒体的高度普及下,对社交网络语义分析的需求日益增加。本文将介绍如何使用Python实现社交网络语义分析,并提供相应的代码示例。
### 1. 数据收集
在进行社交网络语义分析之前,我们首先需要收集相关的社交网络数据。以Twitter为例,我们可以使用Twitter API来获取用
原创
2023-09-29 05:22:03
187阅读
众所周知,Python在诸多领域都有非常优异的表现,比如:人工智能、机器学习、深度学习、网络爬虫、游戏开发、数据分析等,而在不同的领域中Python还内置了很多第三方库,拿来即用,十分方便,也正因如此Python在机器学习和深度学习领域得到了很好的应用。那么Python常用的深度学习及机器学习库有哪些?本文为大家介绍10个python常用机器学习及深度学习库! 1、Ilastik Ilas
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2023-10-10 10:48:22
293阅读
《精通Python自然语言处理》Deepti Chopra(印度) 王威 译第六章 语义分析:意义很重要语义分析(意义生成)被定义为确定字符或单次序列意义的过程,可用于执行语义消歧任务。6.1语义分析简介名词解释:语义解释:将意义分配给句子上下文解释:将逻辑形式分配给知识表示语义分析的原语或基本单位:意义或语义(meaning或sense)语义分析用到的Python库:Python库说明TextB
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2023-08-11 15:43:24
239阅读
本文是回过头来对python中基本语言语义的一个总结。目录 数值类型字符串类型 布尔型 标量类型 类型转换二元运算符和比较运算符 可变和不可变对象 None空值类型 日期和时间 万物皆对象函数调用和对象方法调用 &nb
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2024-02-27 20:23:20
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python语义分析 Discovering topics are very useful for various purposes such as for clustering documents, organizing online available content for information retrieval and recommendations. Various content
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2023-08-22 21:15:03
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随着现代信息传播技术手段和方式不断丰富,信息获取、信息传递、信息处理、信息再生、信息利用等功能应用日益多样化,智能化信息系统逐渐形成一个信息网络体系,人类社会的生产方式、工作方式、学习方式、交往方式、生活方式、思维方式等发生了极其深刻的变革,互动化、即时性、全媒体等成为常态性的信息生态环境,传统的数据库组织架构和信息服务模式己经难以适应信息社会现实需要,整个信息技术架构的革命性重构势在必行,大
语法分析(英语:syntactic analysis,也叫 parsing)是根据某种给定的形式文法对由单词序列(如英语单词序列)构成的输入文本进行分析并确定其语法结构的一种过程。 语法分析器使用由词法分析器生成的各个词法单元的第一个分量来创建树形的中间表示。 语义分析是审查源程序有无语义错误,为代码生成阶段收集类
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2023-07-01 12:54:32
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