一直以来都有一种困惑，想做的事情特别多而总是觉得抽不出时间来完成，行动永远跟不上思想的步伐，因此，总是被一种惭愧和自责的情绪萦绕着，后悔为什么不早点开始行动。而这一切的根源我...
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如何做好时间管理-《小强升职记》读书笔记
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TensorFlow读取MNIST数据集问题解决方法TensorFlow实现Softmax Regression识别手写数字是学习TensorFlow的第一个小实验，按照书本中方法第一次对MNIST数据集进行加载时会碰到无法找...
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循环神经网络（RNN）浅析RNN是两种神经网络模型的缩写，一种是递归神经网络（Recursive Neural Network），一种是循环神经网络（Recurrent Neural Network）...
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@北海bei 运行完后会生成4个文件（其中包括两个.npy文件），这个是不能缺少的，你看看是不是少了npy文件。
利用Python实现wiki中文语料的word2vec模型构建
本实例主要介绍的是选取wiki中文语料，并使用python完成Word2vec模型构建的实践过程，不包含原理部分，旨在一步一步的了解自然语言处理的基本方法和步骤。文章主要包含...
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@北海bei 3_train_word2vec_model.py文件里的就是模型训练代码
利用Python实现wiki中文语料的word2vec模型构建
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@温水酒馆 这个实验并没有分训练集和测试集，是直接拿训练集训练模型，后又用训练集当做测试集来验证准确率的，你可以根据自己的需求进行划分。
利用Python实现中文情感极性分析
情感极性分析，即情感分类，对带有主观情感色彩的文本进行分析、归纳。情感极性分析主要有两种分类方法：基于情感知识的方法和基于机器学习的方法。基于情感知识的方法通过一些已有的情感...
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@cunteng008 之前是打算再用深度学习的算法执行一遍，要用到tensorflow库，后来实验没有用那个算法，你可以忽略掉
利用Python实现中文情感极性分析
情感极性分析，即情感分类，对带有主观情感色彩的文本进行分析、归纳。情感极性分析主要有两种分类方法：基于情感知识的方法和基于机器学习的方法。基于情感知识的方法通过一些已有的情感...
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@流川枫AI 不是因为word2vec导致的效果差，是因为聚类算法选择聚类中心作为关键词本身就不一定不准确。
利用Python实现中文文本关键词抽取的三种方法
文本关键词抽取，是对文本信息进行高度凝练的一种有效手段，通过3-5个词语准确概括文本的主题，帮助读者快速理解文本信息。目前，用于文本关键词提取的主要方法有四种：基于TF-ID...
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我之前在4GWin7的电脑中报内存的错误，更换成8G内存的Mac后就好了，你应该也是内存的问题。
利用Python实现中文情感极性分析
情感极性分析，即情感分类，对带有主观情感色彩的文本进行分析、归纳。情感极性分析主要有两种分类方法：基于情感知识的方法和基于机器学习的方法。基于情感知识的方法通过一些已有的情感...
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利用Python实现中文文本关键词抽取的三种方法文本关键词抽取，是对文本信息进行高度凝练的一种有效手段，通过3-5个词语准确概括文本的主题，帮助读者快速理解文本信息。目前，用于文本关键词提取的主要方法有四种：基于TF-ID...
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Python网络数据采集之审查元素
普通的网络数据可使用get或post方法来采集得到，而有些网站源代码只能通过审查元素的方式才可以看到，本文介绍如何使用Python代码实现审查元素的网络数据采集方法。 使用P...
