词典

人工智能与游戏

权威辞书《韦氏大词典》的
人机与认知实验室·2023-01-16 00:19

基于BiLSTM+CRF的医疗领域命名实体识别

其他训练技巧4.结果1.数据介绍原始数据集主要包括病例和医疗命名实体字典，病例数据如下图所示，每份病例都存储在一个txt文件中医疗命名实体字典如下所示2.项目任务2.1数据标注本次使用双向最大匹配+实体词典进行实体自动标注
orangerfun·2023-01-15 14:58

《实战》基于情感词典的文本情感分析与LDA主题分析

——基于电商领域的文本情感分析与LDA主题分析——一、情感分析1.1词典导入1.2增加新词1.3合并到review_long_clean中1.4修正情感倾向1.5计算每条评论的情感值1.6查看情感分析效果二
驭风少年君·2023-01-15 13:14

实战五十：基于机器学习朴素贝叶斯的微博评论情感分析实战（毕设项目 完整的代码+数据集）

项目概述：通过对微博评论进行预处理、分词以及特征选择等，建立特征词典，构建每条评论的特征向量。
甜辣uu·2023-01-14 21:04

UDS诊断系列之十三 例程控制（31）服务 上

routineAroutineistheusualseriesofthingsthatyoudoataparticulartime.Aroutineisalsothepracticeofregularlydoingthingsinafixedorder.以上是柯林词典给出的例程的
ChenglimK·2023-01-14 06:27

SCI论文写作的过程中，功能强大工具有哪些？ - 易智编译EaseEditing

论文写作的过程中，常常需要用到一些工具，易智编译整理了一些有助于提高论文写作效率的软件工具，包括思维工具、词典类、制图工具类、文献生成类这四个方面，大家可以根据自己的需求合理的选择适合自己的工具，从而提高论文写作的质量和效率
易智编译·2023-01-13 13:59

python和苹果_苹果手机评论情感分析(附python源码和评论数据)

以下采用既有词典的方式：准备四本词典，停用词，否定词，程度副词，情感词，链接也给出来：回复公众号datadw关键字“苹果”获取。
weixin_39942318·2023-01-13 11:48

「转」plt.legend()简明使用教程

，仅作笔记使用，侵删1.图例legend基础语法及用法legend语法参数如下:matplotlib.pyplot.legend(*args,**kwargs)注：*代表接受一个元组，**代表接受一个词典
江南蜡笔小新·2023-01-13 11:15

美赛部分python代码-情感分析源码(中文)

，标准差写在前面：其实实现的思路很清晰：分词-词语分析(正面词/负面词/程度词/否定词)-按打分规则评分||导入jieba库和numpy矩阵importjiebaimportnumpyasnp||打开词典文件
fang0jun·2023-01-13 11:15

基于Python的酒店评论情感分析 报告+PPT+项目源码

资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85638252酒店评论情感分析摘要：本文采用酒店评论数据集进行情感分析，通过机器学习和基于情感词典两种方法进行分析比较
biyezuopinvip·2023-01-13 11:14

基于机器学习算法的微博评论情感分析实战（毕设项目）

项目概述：通过对微博评论进行预处理、分词以及特征选择等，建立特征词典，构建每条评论的特征向量。
数学是算法的灵魂·2023-01-13 10:21

高中必备学习软件_学霸必备app有哪些高中生必备app排行

高中生必备的学习软件app有：印象笔记、作业帮、有道词典、扇贝单词等。
MireskaSunbreeze·2023-01-13 10:49

Hanlp使用Bug记录

-Predefine类的好多预定义tag没有在核心词典中。这个造成的问题就是函数/**获取词语的ID@parama词语@returnID,如果不存在,则返回-1*/publicst
lanlantian123456·2023-01-12 19:17

Python-从txt中获取所有带有书名号的内容，并去除重复内容

读取文件+筛选出书名号内容2.存入新文档3.剔除重复内容+存文件方法二用正则的方法可以一步到位文本预处理我需要做的是：读取txt文件，提取文本中所有带有书名号的内容，并存在一个txt文件里，做我的专有名词词典
在楼梯口吃芒果的是我·2023-01-12 08:00

jieba中文分词

学习jieba最好的参考资料是readme文件，在官方readme中除了以上4种模式还详细介绍了词性、关键词提取、修改词频suggest_freq、命令行分词、动态修改词典add_word等等方法https
北落师门XY·2023-01-12 07:27

HanLP的依存分析

#前言HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德在内的104种语言上的10种联合任务：分词（粗分、细分2个标准，强制、合并、校正3种词典模式）、词性标注（PKU、863、CTB、UD四套词性规范）、命名实体识别
Dawn_www·2023-01-11 18:55

Python计算机视觉（五）——基于BOW的图像检索

文章目录一、图像搜索二、BOW模型图像检索1.BOW（Bag-of-words）2.Bag-of-features三、算法流程1.特征提取2.学习“视觉词典”（visualvocabulary）3.针对输入特征集
LiaoNanan·2023-01-11 18:48

C++使用map容器实现电子词典

本文实现的功能读取电子词典的文件，一对一压入map容器中（即英文对应中文解释），然后通过英文，获得中文含义，以达到电子词典的功能。
·2023-01-11 05:57

pycorrector源码解读

自定义混淆集即为错误词：正确词的kv对，这里是遍历词典对句子用find，个人认为可以做一些优化：先分词然后用最大后向匹配去找词典中的词，这样时
Cracks_Yi·2023-01-10 15:34

python词典（Dictionary）的get()用法

get()方法语法：dict.get(key,default=None)1.先定义字典>>>dict={'A':1,'B':2}2.当key值存在于dict.keys()中时，调用get()方法，返回的是对应的value值>>>print(dict.get('A'))返回为：13.当key值不存在于dict.keys()中时，调用get()方法，返回的是None>>>print(dict.get(
Python热爱者·2023-01-10 11:29

Real-Time Rendering 4th Edition 实时渲染第四版 读书及翻译计划

学习目标：完整阅读Real-TimeRendering4thEdition英文原版，并在词典、翻译软件以及他人的技术博客的基础上尝试完成整书翻译工作。
Claude的羽毛·2023-01-10 10:29

python的中文分词

中文分词这里写目录标题中文分词基于词典的分词方法最大匹配算法：（正向/逆向）预处理优化基于统计的分词方法基于语义、理解的分词方法分词工具jieba算法：thula分词工具包练习基于词典的分词方法机械分词方法
许可可可可·2023-01-10 06:22

一文看懂 NLP 中的情感分析任务

情感倾向分析的方法主要分为两类：基于情感词典的方法；基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情
深度学习技术前沿·2023-01-09 12:33

想要学习NLP情感分析，你竟然没看过这篇文章！

情感倾向分析的方法主要分为两类：基于情感词典的方法；基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情
csdn人工智能头条·2023-01-09 12:57

Python的jieba分词及TF-IDF和TextRank 算法提取关键字

1.基于词典：基于字典、词库匹配的分词方法；（字符串匹配、机械分词法）2.基于统计：基于词频度统计的分词方法；3.基于规则：基于知识理解的分词方法。
sunshine_9990·2023-01-07 15:05

基于jieba分词的TF-IDF和TextRank提取关键字

1.基于词典：基于字典、词库匹配的分词方法；（字符串匹配、机械分词法）2.基于统计：基于词频度统计的分词方法；3.基于规则：基于知识理解的分词方法。
禾火心白尤·2023-01-07 15:04

关键词提取-基于python实现tf-idf

self.tfs={}#语料库的词典self.termse
Jason_Honey2·2023-01-07 15:03

Python文本分析---笔记

Python文本分析格式化数据：表格、json非格式化数据：字符串、文本内容：1、中文分词2、自定义词典、去停用词3、词频统计、关键词抽取4、案例：招聘需求关键词抽取一、中文分词分词：就是将0维的非格式化文本转化为格式化
我是刘管家·2023-01-07 14:13

Android Studio实现中华字典APP

后面成语查询就将新华字典扩充成了成语字典，再然后是图文识字，就加入了手机app的拍照机制，识别文字然后给出搜索结果，可以说这就是一份电子词典，一典在手，万词不愁
振华OPPO·2023-01-07 08:59

文本相似度算法：文本向量化+距离公式

1.1.1词袋模型的步骤第一步：构造词典根据语料库，把所有的词都提取出来，编上序号第二步：独热编码，D维向量记词典大小为D，那么每个文章就是一个D维向量：每个位置上的数字表示对应编号的词在该文章中出现的次数
==樛木==·2023-01-07 07:34

jieba基本使用过程

jieba分词0引言1jieba库安装2jieba库文件查看3基本使用4词性标注5自定义词典和加载自定义词语6关键词提取与位置查找0引言今天起正式开始对于文本挖掘相关知识的学习，之前都是东学一点，西学一点
百木从森·2023-01-06 13:58

软硬协同加速人工智能应用 探索文化保护与传承新路

英特尔协同百度飞桨软硬一体优化智能生成汉语-少数民族语言双向词典语言是人类进行沟通交流的表达方式，其储存着丰富的文化信息，传承着民族血脉，也支撑着文明的发展与演进。
飞桨PaddlePaddle·2023-01-06 12:27

维特比算法 python_维特比算法 实现中文分词 python实现

(1)、基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图什么是DAG(有向无环图)？
weixin_39670246·2023-01-06 09:53

中文分词算法python_维特比算法 实现中文分词 python实现

(1)、基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图什么是DAG(有向无环图)？
weixin_39602108·2023-01-06 09:23

《PyTorch深度学习实践》P13循环神经网络RNN高级篇

这里每一个名字实际上是一个序列，(序列长短不一致)例如Maclean，->Maclean==x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7①准备数据用ASCII码来表示;序列长短不一:用padding对标签Y也做成词典
XD101DX·2023-01-06 07:11

SCI论文写作的过程中，功能强大工具有哪些？ - 易智编译EaseEditing

论文写作的过程中，常常需要用到一些工具，易智编译整理了一些有助于提高论文写作效率的软件工具，包括思维工具、词典类、制图工具类、文献生成类这四个方面。
易智编译·2023-01-05 18:01

[数据压缩]LZW编解码算法实现与分析

目录实验目的实验原理实验结果实验目的掌握词典编码的基本原理，用C/C++/Python等语言编程实现LZW解码器并分析编解码算法。
lii_by·2023-01-05 08:11

Python 删除dict字典元素的4种方法

coding:UTF-8-*-dict={'name':'我的博客地址','alexa':10000,'url':'http://blog.csdn.net/uuihoo/'}dict.clear();#清空词典所有条目
CV矿工·2023-01-04 08:22

Python计算机视觉之基于BOW的图像检索

目录一、图像检索1.1简介1.2步骤二、BagOfWords模型(BOW)2.1简介2.2原理2.2.1特征提取2.2.2学习“视觉词典”2.2.3量化输入特征集2.2.4TF-IDF2.2.5根据TF-IDF
咸鱼不贤·2023-01-04 02:09

NLP：预训练

1.1独热编码（one-hot）简介：假设某个词典的大小为N；词典中的词从0—N-1的整数进行表示；现将词典中的每个单词用长度为N的向量进行表示。例如：“我叫菜虚空”为一
菜虚空·2023-01-03 17:01

NLP学习—11.实现基于PyTorch与LSTM的情感分类

文章目录一、文本情感分析简介二、文本情感分类任务1.基于情感词典的方法2.基于机器学习的方法三、PyTorch中LSTM介绍四、基于PyTorch与LSTM的情感分类流程这节理论部分传送门：NLP学习—
哎呦-_-不错·2023-01-03 09:25

综述：一文带你了解情感分析的方法有几种

根据使用的不同方法，将其划分为基于情感词典的情感分析方法、基于传统机器学习的情感分析方法、基于深度学习的情感分析方法。通过对这三种方法进行对比，分析其研究成果，并对不同方法的优缺点进行归纳总结。
NLP论文解读·2023-01-03 08:59

10.10_beam-search

设输出文本词典Y\mathcal{Y}Y（包含特殊符号
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:52

keras.preprocessing.sequence.pad_sequences

fromkeras.preprocessing.textimportTokenizer#文本标记实用类，允许使用两种方法向量化一个文本语料库：将每个文本转化为一个整数序列（每个整数都是词典中标记的索引）
Rouge-Eradiction·2023-01-02 12:22

8 个令人惊叹的 Python 字典处理技巧

文章目录1.使用联合运算符合并字典2.带星号的字典解包3.使用字典推导式来创建词典4.反转字典的键和值5.将列表转换为字典6.字典排序7.使用默认字典8.使
Python数据挖掘·2023-01-02 07:51

pyhanlp常用功能、实体标注、词性表

1.最短路分词（Dijkstra精度已经足够，且速度比N最短快几倍）2.N-最短路分词（与Dijkstra对比，D已够用）3.CRF分词（对新词较有效）4.索引分词（长词切分，索引所有可能词）5.极速词典分词
Panesle·2023-01-01 19:11

pyhanlp词典分词

目录1、utility.py（加载词典）2、fully_segment.py（完全切分）3、forward_segment.py（正向最长匹配）4、backward_segment.py（逆向最长匹配）
宁静_致远_·2023-01-01 19:09

词向量维与词典大小_word2vec原理 以及词向量构建中的一些体会

早期的词向量选择使用one-hot编码，就是先构建出语料中的词典，然后每一个词的向量为该词序号为一，其余位为零，长度为词典大小的一个稀疏向量，可以想像，这样一组向量相当于每个向量占一个坐标轴，那么向量会很稀疏
Rachel瑞小秋·2023-01-01 13:35

【英文文本分类实战】之一——实战项目总览

【英文文本分类实战】系列共六篇文章：  【英文文本分类实战】之一——实战项目总览  【英文文本分类实战】之二——数据集挑选与划分  【英文文本分类实战】之三——数据清洗  【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取
征途黯然.·2023-01-01 13:32

【英文文本分类实战】之五——数据加载

·请参考本系列目录：【英文文本分类实战】之一——实战项目总览·下载本实战项目资源：神经网络实现英文文本分类.zip（pytorch）[1]加载数据集  在“【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取
征途黯然.·2023-01-01 13:01
上一页 43 44 45 46 47 48 49 50 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他