原文:文本數據處理(自然語言處理基礎)

文本數據的特征提取,中文分詞及詞袋模型 .使用CountVectorizer對文本進行特征提取 導入量化工具CountVectorizer工具 from sklearn.feature extraction.text import CountVectorizer vect CountVectorizer 使用CountVectorizer擬合文本數據 en The quick brown fox ...

2019-06-04 11:54 0 1006 推薦指數:

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NLTK與自然語言處理基礎

NLTK (Natural Language Toolkit) NTLK是著名的Python自然語言處理工具包,但是主要針對的是英文處理。NLTK配套有文檔,有語料庫,有書籍。 NLP領域中最常用的一個Python庫 開源項目 自帶分類、分詞等功能 強大的社區支持 語料庫 ...

Thu Nov 15 00:43:00 CST 2018 0 783
拓端數據tecdat|R語言自然語言處理(NLP):情感分析新聞文本數據

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=19095 本文對R中的文本內容進行情感分析。此實現利用了各種現有的字典,此外,還可以創建自定義詞典。自定義詞典使用LASSO正則化作為一種​​統計方法來選擇相關詞語。最后,評估比較所有方法。 介紹 情感分析是自然語言處理(NLP ...

Sat Jan 23 04:09:00 CST 2021 0 329
自然語言處理文本分類

自然語言處理領域。文本分類的應用場景有:   1. 新聞主題分類(文章分類):根據文章內容(或者結合標題) ...

Fri Mar 12 06:19:00 CST 2021 0 756
[自然語言處理] 文本向量化技術

前期准備 使用文本向量化的前提是要對文章進行分詞,分詞可以參考前一篇文章。然后將分好的詞進行向量化處理,以便計算機能夠識別文本。常見的文本向量化技術有詞頻統計技術、TF-IDF技術等。 詞頻統計技術 詞頻統計技術是很直觀的,文本被分詞之后。 用每一個詞作為維度key,有單詞對應的位置 ...

Tue Aug 15 18:55:00 CST 2017 0 4161
自然語言處理文本情感分類

一、概述   文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然語言處理文本挖掘技術,對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理和抽取的過程。情感分析任務按其分析的粒度可以分為篇章級,句子級,詞或短語級;按其處理文本的類別可分為基於產品評論的情感分析和基於新聞評論的情感分析 ...

Fri Mar 12 18:14:00 CST 2021 0 550
自然語言處理基礎:HMM與CRF模型比較

一、HMM模型 1.HMM模型的原理? 馬爾科夫假設:當前狀態僅與上一個狀態有關; 觀測獨立性假設: 任意時刻的觀察狀態僅僅依賴於當前時刻的隱藏狀態 ...

Sun Apr 19 02:34:00 CST 2020 0 1030
自然語言處理(NLP) - 數學基礎(1) - 總述

正如我在<2019年總結>里說提到的, 我將開始一系列自然語言處理(NLP)的筆記. 很多人都說, AI並不難啊, 調現有庫和雲的API就可以啦. 然而實際上並不是這樣的. 首先, AI這個領域十分十分大, 而且從1950年圖靈提出圖靈測試, 1956年達特茅斯會議 ...

Thu Dec 12 07:45:00 CST 2019 1 691
自然語言處理任務數據

自然語言處理任務數據集 keywords: NLP, DataSet, corpus process 語料處理一般步驟 以下處理步驟出自[Mikolov T, et al. Exploiting Similarities among Languages for Machine ...

Fri Apr 20 05:43:00 CST 2018 0 844
 
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