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文本关键词提取算法 转自： http://www.cnblogs.com/a198720/p/3990666.html 1.TF-IDF 2.基于语义的统计语言模型 文章关键词提取基础件能够在全面把握文章的中心思想的基础上，提取出若干个代表文章语义内容的词汇或短语，相关结果可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。 采用基于语义的统计语言模型，所处理的文档不受行业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。 3.TF-IWF文档关键词自动提取算法 针对现有TF-IWF的领域文档关键词快速提取算法.该算法使用简单统计并考虑词长、位置、词性等启发性知识计算词权重,并通过文档净化、领域词典 分词等方法提高了关键词提取的速度及准确度.对523篇学生心理健康领域文档的实验结果表明,该算法提取的文档关键词质量优于TF-IDF方法,且能在 O(n)时间内完成. 4.基于分离模型的中文关键词提取算法研究 关键词提取在自动文摘、信息检索、文本分类、文本聚类等方面具有十分重要的作用。通常所说的关键词实际上有相当一部分是关键的短语和未登录词,而这部分关 键词的抽取是十分困难的问题。该文提出将关键词提取分为两个问题进行处理:关键单词提取和关键词串提取,设计了一种基于分离模型的中文关键词提取算法。该 算法并针对关键单词提取和关键词串提取这两个问题设计了不同的特征以提高抽取的准确性。实验表明

本小节，我们仅考虑一种特征词选择框架IG（infomation Gain）。 采用两种概率建模 第一种我们称之为经典的概率建模。也就是被公认采纳的那一种。 也就是说该种方法认为 每个类别的概率可以根据训练语料中两个类别的文章数目来估计，由于我的实验中两类数目相等所以各为二分之一。 文章是连接词语与类别的桥梁。因此在计算 TF（t,C）的时候，有可以根据文档是由多变量伯努利分布生成（一），还是多项式分布生成（二）。有两种概率计算方式。在（一）的情况下，仅考虑一个词在文章中是否出现，出现则为1,否则则为0。在（二）的情况下不仅要考虑一个词在文章中是否出现，而且要考虑其出现的次数。 下面给出情况一和情况二下的实验结果： 情况一： 情况二 对比后发现，取得最高准确率的值和维度都是一样的。不仅如此， 其实在两种情况下计算的各个文档规模，在各个特征维度上的5次交叉验证的平均准确率也是惊人的一致 （大家不要怀疑我伪造数据哈，没有这个必要） 两种方法计算的平均准确率如下（图片只显示了部分，最后我会将准确率数据打包上传） 来源： https://www.cnblogs.com/finallyliuyu/archive/2010/08/30/1812924.html

上一节（也就是在四中）我们谈了在经典概率框架下，采用两种方法估算p(t|ci)，得出的结论是这两种方法对最后准确率没有显著影响。下面我们在给出一个菜鸟的naiva概率框架。 该框架 用概率归一化词袋子中所有词在训练文档集中出现的情 况。即 p(t) 由词袋子模型中的统计信息直接归一化计算，并假设 P(C1)=P(c2)=1/2 P(C|t) 也直接计算。 比如词袋子中有三个词 {[家务： class1:(1,3)(2,1) class2:(4,1)][俄罗斯： class2:(2,3),(4,1),(5,1)][健康: class1:(2,4),(3,2)]} 那么p(t=家务)=（3+1+1）/[(3+1+1)+(3+1+1)+(2+4)] 注意：（四）中的经典概率模型求p(t)是通过p(t|c)计算的，它认为只有p(t|c)可以通过当前语料库直接得出，其他的概率都要通过此概率推导得出. 在我们的假设中p(c|t)也直接计算。再举个例子p（class=class1|t=“家务”）=(3+1)/(3+1+1) 那么我这个菜鸟这么假设的概率模型合理吗？ 会不会导致准确率降低。那么请实验结果来说话吧。 同样我们根据是否计算词在文章中出现的重数，又分为两个情况。 情况一不考率重数；情况二，考虑重数。（上边为情况一的实验结果，下边为情况二的结果） 种概率框架下，从最后的实验结果（平均准确率

将脚本切换回代码界面， 在光标闪烁的上行，添加如下的代码： 　　添加的代码根据你检查的方式不同而不同， 你可以选择其中之一即可。 　　代码一： 　　web_reg_find("Text=Payment Details",LAST); 　　注：“Payment Details” 为你要检查的文本； 　　脚本执行到此处，若在页面上找到了这几个字符串，那脚本继续执行下去；若没有找到，脚本将在此报错并且结束。 　　代码二： 　　web_reg_find("Text=Payment Details", "SaveCount=para_count", LAST); //check 的函数 　　这里是要运行的页面脚本 　　if (atoi(lr_eval_string("{para_count}"))>0) //验证是否找到了页面上的要检查的字符串 　　lr_output_message("Pass!"); 　　else 　　lr_output_message("Failed!"); 　　注意： 　　“Payment Details” 为你要检查的文本； 　　脚本执行到此处，不管页面上是否存在你要检查的字符串，脚本都不会报错，而是执行下去。 　　此段代码将找到的你要检查的字符串的个数，存为一个参数。 然后在页面代码的后面，通过检查这个参数的值是否大于0，来判断是否找到了你所要检查的字符串。 　

学习的初期，我们就要知道，标准文档流等级森严。标签分为两种等级： 行内元素 块级元素 比如h1标签和span，同时设置宽高，来看浏览器效果，那么你会发现： 行内元素和块级元素的区别： （非常重要） 行内元素： 与其他行内元素并排； 不能设置宽、高。默认的宽度，就是文字的宽度。 块级元素： 霸占一行，不能与其他任何元素并列； 能接受宽、高。如果不设置宽度，那么宽度将默认变为父亲的100%。 块级元素和行内元素的分类： 在以前的HTML知识中，我们已经将标签分过类，当时分为了：文本级、容器级。 从HTML的角度来讲，标签分为： 文本级标签：p、span、a、b、i、u、em。 容器级标签：div、h系列、li、dt、dd。 　　PS：为甚么说p是文本级标签呢？因为p里面只能放文字&图片&表单元素，p里面不能放h和ul，p里面也不能放p。 现在，从CSS的角度讲，CSS的分类和上面的很像，就p不一样： 行内元素：除了p之外，所有的文本级标签，都是行内元素。p是个文本级，但是是个块级元素。 块级元素：所有的容器级标签都是块级元素，还有p标签。 块级元素和行内元素的相互转换 我们可以通过 display 属性将块级元素和行内元素进行相互转换。display即“显示模式”。 块级元素可以转换为行内元素： 一旦，给一个块级元素（比如div）设置： display: inline; 那么

空间数据管理平台总体设计 随需而变 柔性再造 成都领 君科技有限公司 http:// www. linjon .cn 2012 年 11 月 目录 1. 引言 ... 1 1.1. 编写目的 ... 1 1.2. 背景 ... 1 1.3. 定义 ... 1 2. 总体设计 ... 1 2.1. 系统总体目标 ... 1 2.2. 系统总体构架 ... 2 2.3. 数据组织模型 ... 2 2.4. 系 统总体功能设计 ... 3 2.5. 系统运行环境 ... 4 2.6. 系统网络结构 ... 4 2.7. 系统软件开发环境 ... 5 2.8. 系统开发技术路线 ... 6 3. 各子模块功能设计 ... 6 3.1. GIS 基本工具 ... 6 3.1.1. 图形显示 ... 6 3.1.2. 图形输出 ... 6 3.2. 数据库管理维护功能 ... 7 3.2.1. 添加数据库 ... 7 3.2.2. 添加文件夹 ... 9 3.2.3. 版本管理 ... 9 3.2.4. 注册版本 ... 10 3.2.5. 附加要素集 ... 10 3.2.6. 附加要素类 ... 11 3.2.7. 节点重命名 ... 11 3.2.8. 数据入库管理 ... 11 3.2.9. 数据建库方案管理： ... 13 3.2.10. 数据加载 ... 15 3.2.11.

离过年又近了一天，回家已是近在咫尺，有人欢喜有人愁，因为过几天就得经历每年一度的装逼大戏，亲戚朋友加同学的各方显摆，所以得靠一剂年终奖来装饰一个安稳的年，在这里我想起了一个题目“论装逼的技术性和重要性”。 都是老司机了，不扯淡，站在外面的都进来，然后请后面的把门关一下，我们接着出发。 上一篇主要介绍.NET的散列加密，散列算法主要用于签名等操作，在我们的项目中，如果对加密没有特别的要求，一般都是采用的对称加密方式，因为这种加密方式相较其他加密方式较为简单，但是这种加密方式比较的高效，所以今天就介绍一下.NET的对称加密方式。 一.DotNet对称加密概述： 对称加密是采用单密钥加密方式，这也就意味着加密和解密都是用同一个密钥。根据密码学的相关定义，对称加密系统的组成部分有5个，分别是明文空间，密文空间，密钥空间，加密空间，解密算法。接下来用一个示意图来表示一下： DotNet对称加密算法的核心是一个密码函数，该函数将固定大小的消息数据块（纯文本）转换成加密数据库（加密文本）。转化为加密文本或重建为纯文本都需要密钥，加密是可逆的，或者说是双向的过程，可以使用密钥来反转加密效果并重建纯文本。 大多数对称加密算法是在不同的密码模式下运行，在密码函数处理数据之前，这些模式指定了准备这些数据的不同方式。密码模式有：电子代码薄模式，密码块链接，密码反馈模式。 有关块值填充的内容在下面会讲解到。

由于下定决心开始攻克机器学习。辗转反侧，又是折腾线性代数，又是折腾概率论。然后又看了大学时候的高等数学。弄了大半天。不过今天还好有了收获，把思路进行罗列出来，与大家分享。 数学知识： 由于没法表示数学符号，我都现在这个进行罗列 向量A ①直线利用向量表示:{t*向量A | t 属性 R} 在二维平面中 当向量A和向量B不垂直时，此时。这个表达式就可以表示任意一条直线。 //由此进行推广，更高维度的直线我们该怎么去表示 ②向量的点积 向量A 内积 向量B = 向量A的摸 * 向量B的摸 *cos //没找到数学符号，先将就的这看 就这两个数学概念就可以最简单的解决：文本相似度 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 程序思路： 1.读取文本 2.文本内容转码 3.文本分词 4. 剔除 文本分词后中 包含停用词的词组 之后统计剩余分词在 对比文本中分词出现的词频--》待分类词频 5.将待分类词频比标准分类词频 利用余弦定理计算夹角，夹角的大小就是相似的大小 下面我来解释下： 第四步 作用,实质就是利用字典统计，来统计词组出现的频率，然后把词组看做成一个多维空间的直线《----

@[toc] 本文将为读者提供许多不同 Linux 命令的简要概述。 将特别强调解释如何在执行数据科学任务的上下文中使用每个命令。 我们的目标是让读者相信这些命令中的每一个都非常有用，并且让他们了解每个命令在操作或分析数据时可以扮演什么角色。 管道符号 “ | ” 许多读者可能已经熟悉了“ | ”符号，但是如果不熟悉的话，值得提前指出: 下面几节中讨论的命令的所有输入和输出都可以使用“ | ”符号自动“管道”输入到彼此中！ 这意味着每个命令完成的所有特殊任务都可以链接在一起，从而生成非常强大和简短的迷你程序，所有这些都直接在命令行上完成！ grep 什么是 grep？ “ grep”是一个可用于从文件中提取匹配文本的工具。 您可以指定许多不同的控件标志和选项，这些标志和选项允许您非常有选择性地确定希望从文件或流中提取哪些文本子集。 Grep 通常用作“面向行”的工具，这意味着在找到匹配的文本时，Grep 将打印该行上的所有文本，尽管您可以使用“-o”标志只打印匹配的行部分。 为什么 grep 是有用的？ “ grep”很有用，因为它是在大量文件中搜索特定文本块的最快方法。 一些很好的用例有: 从巨大的 web 服务器日志中过滤访问特定的 web 页面; 为特定关键字的实例搜索代码库(这比使用 Eclipse Editor 的搜索要快得多，也更可靠) ; 在 Unix

随着深度学习的发展，自然语言处理领域的难题也得到了不断突破，AlphaGo项目的主要负责人David Silver曾说“深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)”。目前深度学习在自然语言处理上主要有哪些应用？在工程实践中是否会有哪些瓶颈？以下内容是根据达观数据联合创始人高翔在《深度学习与文本智能处理》直播的总结。 一、为什么做文本挖掘 什么是NLP？简单来说： NLP的目的是让机器能够理解人类的语言，是人和机器进行交流的技术 。它应用在我们生活中，像：智能问答、机器翻译、文本分类、文本摘要，这项技术在慢慢影响我们的生活。 NLP的发展历史非常之久，计算机发明之后，就有以机器翻译为开端做早期的NLP尝试，但早期做得不是很成功。直到上个世纪八十年代，大部分自然语言处理系统还是基于人工规则的方式，使用规则引擎或者规则系统来做问答、翻译等功能。 第一次突破是上个世纪九十年代，有了统计机器学习的技术，并且建设了很多优质的语料库之后，统计模型使NLP技术有了较大的革新。接下来的发展基本还是基于这样传统的机器学习的技术。从2006年深度学习开始，包括现在图像上取得非常成功的进步之后，已经对NLP领域领域影响非常大。 达观划分的NLP技术层次 当年上小学时有一本书叫《字词句篇与达标训练》，里面讲了字、词、句、篇，我们开始学写字，词是最基础的一级