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标签: 文本挖掘 共 29 个结果.
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使用Python自动提取内容摘要
https://www.biaodianfu.com/automatic-text-summarizer.html利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的…- 1年前
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如何挖掘网民意见？评价对象抽取综述
来自 36大数据 作者：学飞 从坠落开始 本篇综述主要参考了Liu Bing的《Sentiment analysis and opinion mining》，增加了一些自己的观点。…- 1年前
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TF-IDF与余弦相似性的应用
一 自动提取关键词 作者： 阮一峰 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase…- 1年前
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用R进行文本挖掘与分析：分词、画词云
要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频…- 1年前
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金融行业的数据挖掘实践
本文根据工商银行技术经理张佶在ArchSummit深圳2015大会的演讲整理而成，略有修改，感兴趣的读者可以关注10月份QCon上海2015大会的精彩内容。 工商银行文本挖掘技术应…- 1年前
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文本分类与SVM
from http://blog.csdn.net/zhzhl202/article/details/8197109 之前做过一些文本挖掘的项目，比如网页分类、微博情感分析、用户评…- 1年前
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Twitter是怎么做情感分析的？长文解读！
from https://yq.aliyun.com/articles/65239?spm=5176.100239.bloglist.88.nNDnFz 如今，微博已…- 1年前
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LSTM文本情感分析/序列分类Keras
from http://blog.sina.com.cn/s/blog_735f29100102wjwu.html 请参考 http://spaces.ac.cn/archives…- 1年前
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运用SAS文本分析，海量资料秒分析
我们常常会因为会议笔记内容过多难以归整而发愁？会因为论文众多却无暇浏览而苦恼？会因为短时间内处理巨大数据而绝望？面对这些困扰，SAS北京研发中心分析产品开发部总监高燕女士运用SAS…- 1年前
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Python的十个自然语言处理工具
from http://www.kawabangga.com/posts/1264 1.NLTK NLTK 在使用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 Wo…- 1年前
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淘宝吴雪军：自然语言处理技术在搜索和广告中的应用
本文为淘宝广告技术部广告算法负责人、淘宝网研究员吴雪军在8月3日CTO俱乐部沙龙演讲实录，全文如下： 我今天演讲的题目是自然语言处理技术在搜索和广告中的应用。搜索和广告是技术非常密…- 1年前
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97.5%准确率的深度学习中文分词（字嵌入+Bi-LSTM+CRF）
摘要 深度学习当前在NLP领域发展也相当快，翻译，问答，摘要等基本都被深度学习占领了。 本文给出基于深度学习的中文分词实现，借助大规模语料，不需要构造额外手工特征，在2014年人民…- 1年前
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作为个性化推荐系统中重要的一环，构建一个成熟、健全、相互关联的标签体系至关重要。相较于粗粒度分类，标签可以更为灵活、精准地定义某个人或物的多属性，宛若一根根线头，穿穿绕绕，勾连起这个世界。程序眼中万物皆对象，而在标签建设者眼中，则万物皆可有标签。 现实搜房场景中，客户的找房意图多种多样，不同阶段对房 ....
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11款开放中文分词引擎大比拼
在逐渐步入DT（Data Technology）时代的今天，自然语义分析技术越发不可或缺。对于我们每天打交道的中文来说，并没有类似英文空格的边界标志。而理解句子所包含的词语，则是理解汉语语句的第一步。汉语自动分词的任务，通俗地说，就是要由机器在文本中的词与词之间自动加上空格。- 1年前
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基于统计学模型的无指导中文文本分析
摘要：以下为清华大学统计学研究中心邓柯分享的主题为“基于统计学模型的无指导中文文本分析”的演讲。 邓柯：今天下午非常荣幸参加这样的活动，也非常感谢活动的主办方，清华大学数据科学研究院的邀请。今天给大家分享一个我们最近做的工作。 刚才主持人介绍了我的教育背景。我本科和博士都是在北大念的，拿的统计学博士。北大毕业之后到哈佛大学统计系，做了几年博士后，做了一些研究…- 1年前
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R语言数据挖掘实战案例：电商评论情感分析
随着网上购物的流行,各大电商竞争激烈,为了提高客户服务质量,除了打价格战外,了解客户的需求点,倾听客户的心声也越来越重要,其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例：电商评论与数据分析，从目标到操作内容分享给大家。 本文的结构如下 1.要达到的目标 通过对客户的评论,进行一系列的方法进行分析,得出客户对于某个…- 1年前
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大数据建模实操案例分析
在大数据的时代，企业和消费者的接触点变得越来越多，企业要实现它的业务需求，首先要从接触点上采集消费者的数据，然后去进行分析和挖掘，以满足不同业务部门的需求，这个是业务层或者说需求层要解决的一些问题。- 1年前
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