文本分类

# -*- coding: utf-8 -*- # time: 2019-08-13 11:16 # place: Pudong Shanghai from kashgari.tasks.classification import CNN_LSTM_Model # 获取数据集 def load_data(data_type): with open('./data/cnews.%s.txt' % data_type, 'r', encoding='utf-8') as f: content = [_.strip() for _ in f.readlines() if _.strip()] x, y = [], [] for line in content: label, text = line.split(maxsplit=1) y.append(label) x.append([_ for _ in text]) return x, y # 获取数据 train_x, train_y = load_data('train') valid_x, valid_y = load_data('val') test_x, test_y = load_data('test') # 训练模型 model = CNN_LSTM_Model() model.fit(train_x, train_y,

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情感分析 本教程源代码目录在 book/understand_sentiment ,初次使用请您参考 Book文档使用说明 。 # 背景介绍 在自然语言处理中，情感分析一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中，一段文本可以是一个句子，一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类，如（正面，负面），（高兴，悲伤）；也可以是三类，如（积极，消极，中性）等等。情感分析的应用场景十分广泛，如把用户在购物网站（亚马逊、天猫、淘宝等）、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论；或为了分析用户对于某一产品的整体使用感受，抓取产品的用户评论并进行情感分析等等。表格1展示了对电影评论进行情感分析的例子： 电影评论 类别 在冯小刚这几年的电影里，算最好的一部的了 正面 很不好看，好像一个地方台的电视剧 负面 圆方镜头全程炫技，色调背景美则美矣，但剧情拖沓，口音不伦不类，一直努力却始终无法入戏 负面 剧情四星。但是圆镜视角加上婺源的风景整个非常有中国写意山水画的感觉，看得实在太舒服了。。 正面 表格 1 电影评论情感分析 在自然语言处理中，情感分析属于典型的文本分类问题，即把需要进行情感分析的文本划分为其所属类别。文本分类涉及文本表示和分类方法两个问题。在深度学习的方法出现之前，主流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words)，话题模型等等；分类方法有SVM(support

个人博客地址： http://xurui.club/ 最近在做一个动因分析的项目，自然想到了主题模型LDA。这次先把模型流程说下，原理后面再讲。 lda实现有很多开源库，这里用的是gensim. 大概说下文本的样子，LDA是无监督模型，也就是说不需要标签，只要传入文本就好。LDA要学习文档-主题分布和主题-词分布，所以我们把一个人的数据join在一起作为一条文档。对文档进行分词，使用的jieba分词工具包。注意，这里要做去停用词处理，包括标点和一些没用的词，如“呵呵”，“哈哈”。做项目时，第一版没有去无用词，最后提出的主题都是“你”“我”“他”“你好”这样的东西，去掉之后可以较好提高结果质量。 即将所有文档数表示成m*n的矩阵D,m表示有m篇文档，n表示这篇文档有n个词，n不定长。 用gensim.corpora.Dictionary包 这个包讲下吧 from gensim.corpora import Dictionary text = [['我', '想吃', '大龙虾', '和', '烤猪蹄']] dictionary = Dictionary(text) print ((dictionary)) doc = dictionary.doc2bow([ '我' , '想吃' , '大龙虾' , '和' , '我' , '你' , '烤猪蹄' ]) print (doc) ###

概述 前面 New UWP Community Toolkit 文章中，我们对 V2.2.0 版本的重要更新做了简单回顾，其中简单介绍了 MarkdownTextBlock 和 MarkdownDocument，本篇我们结合代码详细讲解一下 Markdown 相关功能。 Markdown 是一种非常常用的标记语言，对于编写文档或者文章排版等有很大帮助： Markdown 维基百科 。关于 Markdown 语法，大家可以去网络查询，很容易上手，一次书写，到各个平台都能有一样的操作体验，非常的简便实用。而 UWP Community Toolkit 对 Markdown 的解析和渲染提供了完整的支持，即使复杂的 Markdown 文本，也可以在低配置的硬件上获得流畅的体验。UWP Community Toolkit 完成 Markdown 整个功能的两个重要组成部分就是：MarkdownTextBlock 和 MarkdownDocument。 MarkdownDocument 提供了对 markdown 的解析操作，传递给 MarkdownTextBlock，负责 markdown 解析后内容的渲染操作，然后显示在界面。 MarkdownTextBlock Source: https://github.com/Microsoft/UWPCommunityToolkit/tree

目录 前言 一、Attention Is All You Need Attention机制 Transformer 成绩 二、Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context Vanilla Transformer 循环机制 相对位置编码 Transformer-XL 成绩 RECL 三、XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding BERT 有序因子排列 双流自注意力 XLNet 成绩 预训练参数 前言 正当 GPT-2 还拿着 15 亿参数的模型吊着人们的胃口时，XLNet 带着开源的代码和 20 项 SOTA 的成绩悄悄发布了。从 BERT 到 XLNet，大一统预训练模型的成功，无疑昭示着行业的快速进步。现在是最好的时机。回到正题，本文虽篇幅较长，但能提供不一样的视角，帮你迅速理清模型的细节。废话不多说，笔者这就将带你快速品读，XLNet 诞生之路上最重要的三篇论文： Attention Is All You Need (12 Jun. 2017) Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length

Beyond Compare是一款功能强大、省时高效的文件和文件夹比较工具，可以用来管理源代码、保持文件夹同步、比较程序输出并验证数据有效性。当使用 Beyond Compare 软件执行文本比较会话操作时，如果对比文件内容过于冗长和繁杂，限制比较窗格每行的字符数，将会更加直观和清晰的展示文本内容，以下内容将讲解文本比较限制每行字符数的方法。 具体操作步骤如下所示 步骤一：打开Beyond Compare软件，选择文本比较会话，打开会话操作界面。单击“打开文件”按钮，选择需要比较的文本文件。 步骤二：单击文本比较会话菜单栏“视图”按钮，在展开的菜单中选择“文件格式”选项，打开文本比较—文件格式窗口界面。 Beyond Compare文本比较工具菜单图例 步骤三：在文件格式窗口右侧切换到“转换”页面，页面底端设有“每行字符数限制”栏目，您可以根据个人文本比较内容的多少设置相对的行字符数值，单击“确定”按钮，关闭文件格式窗口页面。 Beyond Compare文本格式转换页面图例 完成每行字符数限制数值的设置后，再次回到文本比较会话操作界面，如下图图例所示，左右两侧的窗格中，文本内容清晰，差异明显。您也可以单击工具栏“差异”或者“相同”按钮，进一步分类查看对比的文本内容。 Beyond Compare文本比较会话操作界面图例 以上内容简单清晰的讲解了，在使用Beyond

HTML HTML 超文本标记语言 HTML特征: 对换行和空格不敏感 空白折叠 标签也称为标记。 标签的种类： 1.双闭合标签 2.单闭合标签 meta 提供基本网站元信息的标签 <meta charset="UTF-8"> <!--标签的属性：使用的编码―'utf-8'--> title 显示网站的标题 link 链接css资源文件、网站图标 <link rel="stylesheet" href="css/index.css"> script 链接脚本js(JavaScript)文件 <script src="js/index.js"> style 内嵌样式 h1~h6标题标签 例： 标题1 p标签 段落标签 <p> 人们感动于老英雄淡泊名利无私奉献的精神，敬佩老党员一辈子深藏功名、坚守初心的境界大家纷纷表示。 </p> &nbsp；空格字符 a （anchor 锚点）超链接标签 href : 链接到一个新的地址 回到顶部 跳转邮箱 下载文件 title 鼠标悬浮上的标题 style 行内样式 target 目标 默认是_self ，在当前页面中打开新的链接 _blank 在新的空白页面打开新的链接 <a href="https://www.apeland.cn" style="text-decoration:none;color:red; " title="小圆圈">小猿圈

HTML简介 什么是HTML 超文本标记语言（Hyper Text Markup Language） ，这种语言给我们提供一种建立结构性文档的方法。通过表示结构性的标签语法，我们可以创建包含标题，段落，列表，图片以及其他内容的文档。简而言之，HTML语法是用来描述文档内容的。 HTML发展历程 HTML文档结构 要创建一个HTML文档，最简单的方法是创建一个文本文件，然后将其扩展名保存成.html。 组成文档结构的元素只有4个，这也是任何HTML文档都必须有的元素。 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <title>首页</title> </head> <body> <p>My cat is very grumpy</p> </body> </html> HTML元素 开始标签（Opening tag）： 开始标签有标签名和尖括号组成。 闭合标签（Closing tag）： 闭合标签在标签名之前多了一个斜线（/）。 内容（Content）： 元素的内容。 元素（Element）： 由开始标签、闭合标签以及标签之间的内容组成。 空元素 并不是所有的元素都由开始标签、内容、闭合标签3部分组成，有些元素只有一个单标签，这些元素通常用来在文档中插入一些东西，比如： 元素会在页面上嵌入一张图片。 <img src="./images/imgdemo

原文地址：https://www.cnblogs.com/Fighting365/p/6132707.html 开始学习Python，之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是Java，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。这些年来，接触和使用了很多Python工具包，特别是在文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘领域，有很多很多优秀的Python工具包可供使用，所以作为Pythoner，也是相当幸福的。如果仔细留意微博和论坛，你会发现很多这方面的分享，自己也Google了一下，发现也有同学总结了“Python机器学习库”，不过总感觉缺少点什么。最近流行一个词，全栈工程师（full stack engineer），作为一个苦逼的程序媛，天然的要把自己打造成一个full stack engineer，而这个过程中，这些Python工具包给自己提供了足够的火力，所以想起了这个系列。当然，这也仅仅是抛砖引玉，希望大家能提供更多的线索，来汇总整理一套Python网页爬虫，文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘的兵器谱。 1. Python网页爬虫工具集 一个真实的项目，一定是从获取数据开始的。无论文本处理，机器学习和数据挖掘，都需要数据，除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外，常常需要大家自己动手爬数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了，幸好