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tokenizer相关知识

Spark MLlib机器学习开发指南(7)--特征转换--Tokenizer
Spark MLlib机器学习开发指南(7)--特征转换--Tokenizer翻译自Tokenizer,基于最新2.2.0版本翻译,转载注明出处 xcrossed 机器学习TokenizerTokenization（这个可以翻译成标记，或者分词）是一个接受文本（通常是句子）输入，然后切分成词汇（通常是单词）。Tokenizer类可以提供这个功能。下面的示例展示了将句子切分成单词序列。RegexTokenizer（可以翻译成正则化分词器或者正则化标记）基于正则表达式匹配提供了更多高级的分词功能。默认情况下，使用空格作为分隔符来分陋输入的文本。或者，用户可以将gaps参数设置为false,表明使用正则表达式匹配标记，而不是使用分隔符，并找到所有匹配到标记结果。详细API参考Tokenizer Scala docs和RegexTokenizer Scala docsExamplesimport org.apache.spark.ml.feature.{RegexTokenizer, Token
通过字符串的指定字符转成集合
public static List<String> changeStrToListByReg(String str,String delim){ List<String> list=null; if (StringUtils.isNotEmpty(str)) { StringTokenizer tokenizer=new StringTokenizer(str, delim); int count=tokenizer.countTokens(); if (count>1) { list=new ArrayList<String>(); while (tokenizer.hasMoreTokens()) { list.add(tokenizer.nextToken()); } } } return list; }```
基于Keras的文本语料处理
Demo1: from keras.preprocessing.text import text_to_word_sequence,one_hot,Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences s1 = 'hello this is xiaoming! How are you ?' s2 = 'I am fine thank you and you ?' s3 = 'I am fine too !' #英文分词 wordslist1 = text_to_word_sequence(s1) wordslist2 = text_to_word_sequence(s2) wordslist3 = text_to_word_sequence(s3) print(wordslist1) #one-hot #vocab_size =
利用Keras加载预训练的Glove词向量模型并训练CNN网络
词向量模型下载地址：http://nlp.stanford.edu/projects/glove/ 数据集下载地址：http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/data/news20.html 完整代码：详情参见注释 from __future__ import print_function import os import sys import numpy as np from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical from keras.layers import Dense,Input