python中文分词方法之基于规则的中文分词 目录 常见中文分词方法 推荐中文分词工具 参考链接 一、四种常见的中文分词方法: 基于规则的中文分词 基于统计的中文分词 深度学习中文分词 混合分词方法 基于规则的中文分词 包括, 正向最大匹配法,逆向最大匹配法和双向最大匹配法。 最大匹配方法是最有代表性的一种基于词典和规则的方法,其缺点是严重依赖词典,无法很好地处理分
Keras网络可视化方法 Keras模型可视化 Keras可视化依赖的两个包 参考链接 Keras模型可视化代码: from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='model.png') plot_model接收两个可选参数: show_shapes:指定是否显示输出数据的形状,默认为Fal
正常安装流程 1、安装anaconda 必备条件 2、安装jupyter notebook 一般anaconda自带安装 如没有,则在终端安装 conda install jupyter notebook 3、安装nb-conda 接下来安装nb_conda conda install nb_conda 4、创建虚拟环境 conda create -
自顶向下构建中药知识图谱初探 摘要:当前,知识图谱已在金融、电商和医疗等领域开展了诸多实践性探索,并被广泛的应用在了智能问答、知识搜索、个性化推荐和辅助诊断等知识型驱动的任务中。本文从中药和知识图谱研究视角出发,对所收集中药相关数据进行预处理与实体关系抽取,自顶向下构建中药知识图谱。同时利用neo4j对部分数据进行了可视化分析。 本文目录 自顶向下构建中药知识图谱初探 1、知识
趁热打铁,再构建百万节点关系中药方剂趁热打铁,再构建百万节点关系中药方剂知识图谱 前文自顶向下构建中药知识图谱初探中,已经介绍了知识图谱和中药知识图谱构建的相关基础概念,本文将研究中药方剂数据,趁热打铁,再构建百万节点关系中药方剂知识图谱。该图谱能够让中医药知识图谱更加完善与全面。详细内容请看全文。 本文目录 趁热打铁,再构建百万节点关系中药方剂知识图谱 1、中药方剂 2、构
基于pyecharts的中医药知识图谱可视化 关键词: pyecharts;可视化;中医药知识图谱 摘要: 数据可视化是一种直观展示数据结果和变化情况的方法,可视化有助于知识发现与应用。Neo4j数据库对于知识图谱的展示形式过于单调。因此,本文基于pyecharts对当前处理的中药知识图谱数据进行分析与可视化。以利用图形传递和表达更清晰的中药知识图谱信息,发掘有潜在价值的内容。 本文目录
Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo4j的方式 Py2neo是一个可以和Neo4j图数据库进行交互的python包。虽然py2neo操作简单方便,但是当节点和关系达几十上百万时,直接创建和导入节点、关系的方式会越来越耗时。本文提供一个py2neo小技巧,通过简单的代码,能够以每秒1万节点/关系的速度快速将数据导入Neo4j。 本文目录 Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo
文章目录 1、背景 2、数据获取 3、文本分析与可视化 3.1 短评数据预处理 3.2 词云图可视化 3.3 top关键词共现矩阵网络 3.4 《狂飙》演职员图谱构建 4、短评相关数据分析与可视化 5、总结 原文请关注:实用自然语言处理 作者:风兮 建议查看原文: https://mp.weixin.qq.com/s/nURcYK
文章目录 1、文本数据获取 2、常规文本数据预处理 2.1 将文本数据清洗干净 2.2 将文本数据格式化 3、任务相关的文本数据预处理 3.1 不平衡问题 3.2 数据增强问题 3.3 数据标注问题 4、一些可用的文本预处理工具 5、总结 本文关键词: 文本数据预处理、中文文本预处理、自然语言处理 摘要
积分
粉丝
勋章
TA还没有专栏噢
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信