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语言工具相关知识

  • Python自然语言工具库NLTK快速入门教程1简介
    什么是自然语言处理?自然语言处理是指通过软件或机器理解并操作文本或语音。 人类互动,了解彼此的观点,并用适当的答案作出回应。 在NLP中,这种交互,理解,响应是由计算机而不是人类完成的。什么是NLTK?NLTK代表Natural Language Toolkit。它包使计算机理解人类语言并使用适当的响应回复它。 本教程中将讨论标记,粉刺,词形还原,标点,字符计数,字数统计等。自然语言库介绍NLTK  最有用,且是是所有NLP库中的鼻祖。spaCy 这是完全优化和高度准确的库,广泛用于深度学习Stanford CoreNLP Python 基于C-S的体系结构,用JAVA编写的,但它提供了在Python APITextBlob 处理文本数据,主要以API的形式提供所有类型的操作。Gensim    强大、非常高效且可扩展。Pattern 个轻量级NLP模块。 这通常用于Web挖掘,爬虫。 pPolyglot  轻松处理多语言应用程序,基于身份和实体方式的特征提取。PyNLPl    又名Pineapple。
  • 使用Spark分析拉勾网招聘信息(四): 几个常用的脚本与图片分析结果
    概述前一篇文章,已经介绍了BMR的基础用法,再结合Spark和Scala的文档,我想应该是可以开始你的数据分析之路的.这一篇文章,着重进行一些简单的思路上的引导和分析.如果你分析招聘数据时,卡在了某个环节,可以试着阅读本文. 在继续下面的各种分析前,请确保已经读完了本系列文章的第三篇,并正确配置了BMR,同时导入了需要的真实招聘数据.如果用传统编程语言工具?假设我们从数据的采集,存储到数据的读取与使用,都是使用传统的语言工具,比如nodejs.我们如果想知道到底有不同的薪水段有多少招聘职位并从多到少排序,我们可能需要:新建对象,存储各个公司的数据;循环读取数据,丰富各个公司的数据;以薪水为分组,记录各个公司各个职位的信息;以招聘数量为标准排序;步骤,还算简单.暂且不提数据集再大些时,内存是极有可能吃不消;但是第2,3步的逻辑细节,就需要不少代码判断,比如如何循环读取文件数据?如果文件名命名是不规律的呢?如果文件数据是损坏的不规律数据呢?文件数据的json,并不是一个直接可用的职位数组,json结构转换的操作
  • 寻找接地气的Python实战项目-基于股票的金融数据量化分析
    Python作为一门高级语言是非常好用的,语法简单,通俗易懂,非常容易上手,丰富的第三方库支持使得开发速度非常快,相对于其他编程语言来说,初学者入门并不困难。 大部分从零基础开始学习Python的同学,学完了基础会开始迷茫了……接下来去怎么进阶Python呢? Python只是一门语言工具,最终还是要将这门工具应用到一个领域中。Python的存在就是为了帮助我们快速解决实际问题,因此选择一个接地气的练手项目比什么都重要。 适合应用Python开发的项目有很多,比如WEB开发、爬虫开发、云计算、
  • Swift开源带来的思考
    苹果全球开发者大会总能掀起一股旋风,虽然今年大会的“猛料”不如往期,但Swift在今年晚些时候开源的消息,却足以赚足开发者眼球。其实苹果的行事风格,我还是蛮喜欢的:“苹果把自家的事情做好,给用户最酷的体验,他的实力就是我行我素的资本,而用户也欣然接受这样的苹果。”不过,苹果有自己的平台、软硬件,Swift也才发布将近一年的时间,这么快就开源Swift?关于苹果为什么开源Swift的分析已是铺天盖地,就无需多言,我觉得最重要的一点还是——通过吸引更多的开发者使用Swift,获得更多的支持以及创意,能够为苹果带来更大的商业利益。在这里,我更想由此思考一下语言发展的趋势及伴随的现象。一、语言/工具的封闭模式已经落伍了十来年前的软件公司还有封闭资本,那时候的VB、Delphi足够好用,尽管盗版也很普遍,但光靠卖这些工具就能赚到盆满钵满。到了后来,Delphi几经挣扎还是没落了。当年李维在《Borland传奇》里将主要原因归咎于管理层接二连三失策,而从历史轨迹来看,靠封闭单一的工具类产品支撑业务发展,路口必将越收越窄

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