文本分析

3 月，跳不动了？>>> 我们之前讨论了卷积神经网络，从局部可以提取出特征，用于小猫小狗的图片识别处理，非常有效；也讨论了循环神经网络进行文本的处理，因为文本的顺序是顺序相关的。基于以上特点，我们把时间或者说文本的前后看做一个维度，那一段文本就是一个一维空间，相比图片的二维空间，变得更加简单了，那卷积神经网络是否可以处理这样的情况呢？ 先亮出结论，答案是肯定的。图片是二维的数据，文本是一维的数据，因此我们可以对训练的神经网络进行简化，让网络去提取一维的特征。既然如此，一维神经网络与二维的神经网络是类似的，因此我们可以把二维卷积神经网络的特性迁移到一维的卷积神经网络上。 我们在讨论神经网络的时候，我们知道了卷积神经网络具有平移不变性，非常好的特性，这个特性可以抓住问题的关键，识别出特殊的特征。在一维的卷积神经网络（用到的方法：Conv1D）中，一小段文本所具有的特性，进行学习后，在文本的其他位置仍然可以被识别出来。可以这样理解，一句话在开头说与在结束的时候说，表达的感情应该是一致的，效果也是一样的（绝大多数情况下），这就是文本的平移不变性。 同样的，在处理图片的时候，为了防止数据量过大，防止过拟合，我们需要进行池化的操作，在一维的神经网络中，我们也需要进行池化操作（用到的方法：MaxPooling1D）。 说到这里，大概的主要内容我们就说完了，比较简单，我们该举一个例子了

引自　 http://www.cnblogs.com/surfsky/archive/2007/03/13/673625.html example <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinkLibrary xmlns:xsd=" http://www.w3.org/2001/XMLSchema " xmlns:xsi=" http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance "> <Link Cat="aa" Url="aa" Desc="aa" /> <Link Cat="bb" Url="aa" Desc="aa" /> <Link Cat="cc" Url="aa" Desc="aa" /> <Link Cat="aa" Url="aa" Desc="aa" /> <Link Cat="aa" Url="aa" Desc="aa" /> <Link Cat="aa" Url="aa" Desc="aa" /> <Link Cat="aa" Url="aa" Desc="aa" /> <Link Cat="aa" Url="aa" Desc="aa" /> <Link Cat="aa" Url="aa" Desc="aa" /> <Link Cat="aa" Url="aa" Desc="aa" />

码云项目地址 https://gitee.com/holmec/PersonalProject-Java PSP表格 PSP2.1 个人开发流程 预估耗费时间（分钟） 实际耗费时间（分钟） Planning 计划 20 15 · Estimate 明确需求和其他相关因素，估计每个阶段的时间成本 20 15 Development 开发 350 390 · Analysis 需求分析 (包括学习新技术) 40 35 · Design Spec 生成设计文档 20 15 · Design Review 设计复审 20 15 · Coding Standard 代码规范 20 10 · Design 具体设计 30 50 · Coding 具体编码 120 180 · Code Review 代码复审 40 15 · Test 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 60 70 Reporting 报告 90 90 · 测试报告 40 40 · 计算工作量 20 20 · 并提出过程改进计划 30 30 解题思路描述 刚看到题目的时候先分析了一下这道题的需求： 统计文本的字符数 统计合法的单词数 统计合法行数 统计最多的10个单词及其词频 可见要统计首先得先从文件中获取数据，因为考虑到需要统计合法行数，所以我是想按行读取数据，而不是全部读取再来判断换行符之类的

Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。 读者福利，想要了解python人工智能可直接点击链接即可领取相关学习福利包： 石墨文档 是安全网站放心，继续访问就可以领取了哦 这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。 为了区分不同对象的来源和类型，本文将在描述中通过以下方法进行标识： Python内置函数： Python自带的内置函数。函数无需导入，直接使用。例如要计算-3.2的绝对值，直接使用abs函数，方法是 abs(-3.2) Python标准库：Python自带的标准库。Python标准库无需安装，只需要先通过import方法导入便可使用其中的方法。例如导入string模块，然后使用其中的find方法： importstringstring.find('abcde','b') 第三方库：Python的第三方库。这些库需要先进行安装（部分可能需要配置）。 外部工具：非Python写成的库或包，用于Python数据工作的相关工具。 「推荐度」3星最高，1星最低。 01 文件读写 文件的读写包括常见的txt、Excel

awk简介 awk: 中文意思是报告生成器 能够根据我们输入的信息，将信息格式化以后显示，将定义好的信息以比较美观（ 直观）的方式显示出来出现比较早，继而出现了new awk（nawk）在windows上实现，gawk, awk实现在linux上。 awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件， 或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具 。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方式是这样的，它逐行扫描文件，从 第一行到最后一行，寻找匹配的特定模式的行，并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作，则把 匹配的行显示到标准输出(屏幕)，如果没有指定模式，则所有被操作所指定的行都被处理。awk分别代表其作者 姓氏的第一个字母，分别是Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。gawk是awk的GNU版本，它提供 了Bell实验室和GNU的一些扩展。下面就对awk进行介绍。 awk使用的基本格式： 1 2 3 # awk [options] 'script' file1 file2, ... # awk [options] 'PATTERN { action }' file1

awk简介 awk: 中文意思是报告生成器 能够根据我们输入的信息，将信息格式化以后显示，将定义好的信息以比较美观（直观）的方式显示出来出现比较早，继而出现了new awk（nawk）在windows上实现，gawk, awk实现在linux上。awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方式是这样的，它逐行扫描文件，从第一行到最后一行，寻找匹配的特定模式的行，并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作，则把匹配的行显示到标准输出(屏幕)，如果没有指定模式，则所有被操作所指定的行都被处理。awk分别代表其作者姓氏的第一个字母，分别是Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。gawk是awk的GNU版本，它提供 了Bell实验室和GNU的一些扩展。下面就对awk进行介绍。 awk使用的基本格式： 1 2 3 # awk [options] 'script' file1 file2, ... # awk [options] 'PATTERN { action }' file1 file2, ..

（本文摘自MSDN） XmlReader 类是一个提供对 XML 数据的非缓存、只进只读访问的抽象基类。该类符合 W3C 可扩展标记语言 (XML) 1.0 和 XML 中的命名空间的建议。 XmlReader 类支持从流或文件读取 XML 数据。该类定义的方法和属性使您可以浏览数据并读取节点的内容。当前节点指读取器所处的节点。使用任何返回当前节点值的读取方法和属性推进读取器。 XmlReader 类使您可以： 检查字符是不是合法的 XML 字符，元素和属性的名称是不是有效的 XML 名称。 检查 XML 文档的格式是否正确。 根据 DTD 或架构验证数据。 从 XML 流检索数据或使用提取模型跳过不需要的记录。 使用XmlReader读取XML文档之前，我们有必要了解一下这个类的属性和方法，以及节点XmlNode的类型。 1. XmlReader类的属性 名称 说明 AttributeCount 当在派生类中被重写时，获取当前节点上的属性数。 BaseURI 当在派生类中被重写时，获取当前节点的基 URI。 CanReadBinaryContent 获取一个值，该值指示 XmlReader 是否实现二进制内容读取方法。 CanReadValueChunk 获取一个值，该值指示 XmlReader 是否实现 ReadValueChunk 方法。 CanResolveEntity

本次项目的目标是搭建一个基于检索式的简单的问答系统。至于什么是检索式的问答系统请参考课程直播内容/PPT介绍。 通过此项目，你将会有机会掌握以下几个知识点： 字符串操作 2. 文本预处理技术（词过滤，标准化） 3. 文本的表示（tf-idf, word2vec) 4. 文本相似度计算 5. 文本高效检索 此项目需要的数据： dev-v2.0.json: 这个数据包含了问题和答案的pair， 但是以JSON格式存在，需要编写parser来提取出里面的问题和答案。 glove.6B: 这个文件需要从网上下载，下载地址为：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/， 请使用d=100的词向量 检索式的问答系统 问答系统所需要的数据已经提供，对于每一个问题都可以找得到相应的答案，所以可以理解为每一个样本数据是 <问题、答案>。 那系统的核心是当用户输入一个问题的时候，首先要找到跟这个问题最相近的已经存储在库里的问题，然后直接返回相应的答案即可。 举一个简单的例子： 假设我们的库里面已有存在以下几个<问题,答案>： <"贪心学院主要做什么方面的业务？”， “他们主要做人工智能方面的教育”> <“国内有哪些做人工智能教育的公司？”， “贪心学院”> <“人工智能和机器学习的关系什么？”, “其实机器学习是人工智能的一个范畴

文本匹配相关方向探讨 转载： https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-10-18-14 因为本人毕设做到了和文本匹配相关方向的研究，所以转发此博客探讨文本匹配的方向。 Motivation 前不久小夕在知乎上写了一个回答《NLP有哪些独立研究方向》[1]，于是有不少小伙伴来问分类和匹配的参考资料了，鉴于文本分类的资料已经超级多了，就不写啦（不过分类相关的tricks可以看之前写的这篇文章 《文本分类重要tricks总结》 ）。匹配问题由于场景比较多，相关的文章不多，所以本文就致力于总结一下文本匹配问题上可以打卡的相关资料啦。 文本匹配是一个很宽泛的概念，只要目的是研究两段文本之间的关系，基本都可以把这个问题看作是文本匹配问题。由于在不同的场景下对”匹配“的定义可能非常不同，因此文本匹配并不是一个完整独立的研究方向。不过有相当多的NLP任务可以建模成文本匹配问题，当它们建模成文本匹配问题时，当然会发现模型结构、训练方法等是高度高度相似的，却又有着微妙的不同。所以这个问题虽然跑个baseline简单，但是把具体的匹配问题中做好却并不容易（尤其是在有BERT之前）。 下面就来具体说说可以打卡的内容。 本文目录 打卡的baseline模型 打卡的任务场景和数据集 a. 相似度计算&复述识别 b. 问答匹配 c. 对话匹配 d. 自然语言推理

转自: http://www.cppblog.com/biao/archive/2009/05/15/83048.html 文本语音（Text-to-Speech，以下简称TTS），它的作用就是把通过TTS引擎把文本转化为语音输出。本文不是讲述如何建立自己的TTS引擎，而是简单介绍如何运用Microsoft Speech SDK 建立自己的文本语音转换应用程序。 　　 Microsoft Speech SDK简介 　　 Microsoft Speech SDK是微软提供的软件开发包，提供的Speech API （SAPI）主要包含两大方面： 　　 1． API for Text-to-Speech 　　 2． API for Speech Recognition 　　 其中API for Text-to-Speech，就是微软TTS引擎的接口，通过它我们可以很容易地建立功能强大的文本语音程序，金山词霸的单词朗读功能就用到了这写API，而目前几乎所有的文本朗读工具都是用这个SDK开发的。至于API for Speech Recognition就是与TTS相对应的语音识别，语音技术是一种令人振奋的技术，但由于目前语音识别技术准确度和识别速度不太理想，还未达到广泛应用的要求。 　　 Microsoft Speech SDK可以在微软的网站免费下载，目前的版本是5.1，为了支持中文