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搜索资源列表

  1. 智能问答,自然语言处理相关资源与源码

  2. 34张史上最全IT架构师技术知识图谱.rar PYTHON自然语言处理_中文版.pdf Python进行NLP分析基础示例.zip Python网络数据采集.pdf Tensorflow Tensorflow 基于BM25F模型的Web文本挖掘个性化推荐研究_邵康.pdf 基于Spark的舆情分析架构研究_谭造乐.caj 问答系统研究综述_毛先领 统计自然语言处理（第2版）.mobi 人物评价文本情感分析研究_朱晓旭.caj 公安网络舆情分析系统的研究_王磊.caj 基于互联网技术的问答系统研

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-08
    • 文件大小：85983232
    • 提供者：donglx2004

  1. python文本挖掘

  2. 相似度分析、文本情感分析 、文本过滤、词云、皮尔逊原理

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-11-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：juzhong0521

  1. python文本相似度分析

  2. python爬虫，以及相似度分析，可以分析两个文本字符串的相似度

  3. 所属分类：机器学习

  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：240640
    • 提供者：lingfeian

  1. Python-使用word2vectordoc2vectorlstm和其他方法进行语义分析

  2. 使用word2vector，doc2vector，lstm和其他方法进行语义分析。 主要用于文本相似度分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_39840515

  1. Python实现简单的文本相似度分析操作详解

  2. 主要介绍了Python实现简单的文本相似度分析操作,结合实例形式分析了Python基于分词API库jieba及文本相似度库gensim针对文本进行相似度分析操作的实现技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_38720009

  1. Python实现爬取并分析电商评论

  2. 现如今各种APP、微信订阅号、微博、购物网站等网站都允许用户发表一些个人看法、意见、态度、评价、立场等信息。针对这些数据，我们可以利用情感分析技术对其进行分析，总结出大量的有价值信息。例如对商品评论的分析，可以了解用户对商品的满意度，进而改进产品；通过对一个人分布内容的分析，了解他的情绪变化，哪种情绪多，哪种情绪少，进而分析他的性格。怎样知道哪些评论是正面的，哪些评论是负面的呢？正面评价的概率是多少呢？ 　　利用python的第三方模块SnowNLP可以实现对评论内容的情感分析预测，SnowNL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：163840
    • 提供者：weixin_38657457

  1. Python实现简单的文本相似度分析操作详解

  2. 本文实例讲述了Python实现简单的文本相似度分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 学习目标： 1.利用gensim包分析文档相似度 2.使用jieba进行中文分词 3.了解TF-IDF模型 环境： Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit) 工具： jupyter notebook 注：为了简化问题，本文没有剔除停用词“stop-word”。实际应用中应该要剔除停用词。 首先引入分词API库jieba、文本相似度库gensim import jieba

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_38583286

  1. 潜在语义分析（LSA）的原理讲解以及python实现

  2. 在传统的文本信息处理中，以单词向量表示文本的语义内容，以单词向量空间的度量来表示文本之间的语义近似度。这种方法不能准确表示语义。 潜在语义分析试图从大量的文本数据中发现潜在的话题，以话题向量来表示文本的语义内容，以话题向量的空间度量更准确地表示文本之间的语义相似度。 潜在语义分析使用的是非概率的话题分析模型，具体来说，就是将文本集合表示为单词-文本矩阵，对单词-文本矩阵进行奇异值分解，从而得到话题向量空间，以及文本在话题向量空间的表示。可采用的矩阵分解方法有：奇异值分解、非负矩阵分解。 给定一个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：112640
    • 提供者：weixin_38689338

  1. TextCluster：短文本聚类预处理模块-源码

  2. 短文本聚类 项目介绍 短文本聚类是常用的文本预处理步骤，可以用于洞察文本常见模式，分析设计语义解析规范，加速相似句子查询等。本项目实现了内存友好的短文本聚类方法，并提供了相似句子查询接口。 依赖库 点安装tqdm解霸 使用方法 聚类 python cluster.py --infile ./data/infile \ --output ./data/output 具体参数设置可以参考cluster.py文件内_get_parser()函数参数说明，包含设置分词词典，重置词，匹配采样数，匹配度阈值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42131414

  1. 在线社交网络：使用scikit-learn，networkx，scipy，numpy和nltk进行数据实时分析-源码

  2. 在线社交网络 使用scikit-learn，networkx，scipy，numpy和nltk进行数据实时分析。 最初，使用文件中配置的关键字从twitter api收集推文。 使用jaccard相似度和girvan_newman算法来查找社区。 使用文本分类器将推文分为正面情绪和负面情绪两类。 有关更多信息，请参考descr iption.txt。 按以下顺序执行： python collect.py python cluster.py python classify.py pyth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42125826

  1. Python Gensim文本分析——从文本预处理到TFIDF、LDA建模分析

  2. 基于Gensim的Python的文本分析方法：TFIDF LDA1、简介2、中文文本预处理3、Gensim文本挖掘3.1 TFIDF文本分析3.2 LDA文本分析4、总结 1、简介 文本数据的挖掘在当今互发达的联网环境下显得越来越具有价值，数据分析师Seth Grimes曾指出“80%的商业信息来自非结构化数据。本文以中文文本数据作为分析对象，针对中文文本存在的特征进行文本预处理，并调用Gensim工具包实现对文本的TFIDF建模已经LDA建模，从文本中抽取出的特征进行表征文本信息，可用于后续文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：106496
    • 提供者：weixin_38589314

  1. ByteCog:使用Shannon熵，Hausdorff距离和Jaro-Winkler距离来分析恶意软件和/或好软件样本之间如何变化的方法-源码

  2. 一种使用， 和来分析恶意软件和/或良好软件样本彼此之间如何变化的方法 • 介绍 ByteCog是一个python脚本，旨在帮助安全研究人员和其他类似人员与其他样本相比，根据要测试的未知文件对恶意软件进行分类。 如果您愿意，可以将该脚本扩展为使用机器学习模型对恶意软件进行分类。 ByteCog使用多种方法对提供给它的样本进行分析和分类，例如使用为研究人员提供可视化的外观，供研究人员在分析代码并查找样本中可能的可读代码/文本时查看。 ByteCog还使用来基于两个样本的熵图差异计算“原始相似度”值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42165980

  1. altair:评估无监督学习的源代码语义相似度-Source code learning

  2. 牵牛星 在上阅读我们的项目发现，然后尝试下面的演示 通过无监督学习评估源代码的相似性 您如何确定一段源代码呢？ 如何在语料库中搜索要使用的源代码？ Altair是Lab41在矢量空间中表示源代码及其相关功能的探索。 我们感兴趣的是为Python生成健壮的源代码嵌入，例如为书面文本创建单词嵌入。 您可以在Lab41 上了解我们对单词嵌入进行早期实验的源代码。 我们的源代码表示和相似度计算的主要用例是为编码人员提供有意义的代码建议。 我们认为类似的技术可能对代码安全性分析，代码作者身份和代码c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：127926272
    • 提供者：weixin_42166623