2020-06-10 17:28发布
先分清自然语言处理工作一般是干嘛的。底层技术有分词，词性标注，命名实体识别，句法分析，语义消岐。不要以为分词，词性标注有结巴，，哈工大发布的nlp工具可以直接拿来用，其实对于一些专业的，特定的领域，分词和词性标注还是要自己动手去解决的。而这些所有底层技术是很多自然语言处理处理任务的基础，这些做不好，nlp效果也不会好。要解决上述问题，先把概率图模型搞懂，比如隐马尔科夫模型，贝叶斯网络，条件随机场，最大熵模型，EM算法，维特比算法等等…语言模型：根据你的任务不同语言模型叫法也不同，比如翻译模型，纠错模型等等。传统的方法要学好n-gram模型，目前深度学习比较火，学好word2vec，dov2vec，也就是词向量句子向量模型，了解理论是什么，知道怎么去训练一些词向量句子向量模型。自然语言处理的高层应用：机器翻译，文本分类，信息检索，问答系统，自动摘要，信息抽取等。这里就有涉及到传统机器学习算法了，比如做文本分类，那些分类算法如决策树朴素贝叶斯支持向量机逻辑回归k近邻等算法你得懂吧，做信息检索tfidf的概念你得懂吧，句子相似度的算法你需要了解吧…等等。另外rnn lstm cnn肯定也得懂吧，现在去找工作，即使他们公司不用深度学习，这些还是会问你一下的，因为实在是太火了。题主问有没有推荐的书，我这里就介绍一下吧…李航的《统计学习方法》后面几章简直就是专门为自然语言处理所写的，吹上天的神作PRML里面概率图部分写的很详细，这本书简直是贝叶斯方法的机器学习，我现在还没看，打算后期好好看看…另外深度学习方向自然语言处理，斯坦福的cs224d这个课程我看了目录和他的部分材料ppt和notes觉得不错，后期实习结束后打算踏实的学完这个课程。另外吴军的《数学之美》绝对是本好书，建议优先看看这本。
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
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先分清自然语言处理工作一般是干嘛的。
底层技术有分词，词性标注，命名实体识别，句法分析，语义消岐。不要以为分词，词性标注有结巴，，哈工大发布的nlp工具可以直接拿来用，其实对于一些专业的，特定的领域，分词和词性标注还是要自己动手去解决的。而这些所有底层技术是很多自然语言处理处理任务的基础，这些做不好，nlp效果也不会好。
要解决上述问题，先把概率图模型搞懂，比如隐马尔科夫模型，贝叶斯网络，条件随机场，最大熵模型，EM算法，维特比算法等等…
语言模型：根据你的任务不同语言模型叫法也不同，比如翻译模型，纠错模型等等。传统的方法要学好n-gram模型，目前深度学习比较火，学好word2vec，dov2vec，也就是词向量句子向量模型，了解理论是什么，知道怎么去训练一些词向量句子向量模型。
自然语言处理的高层应用：机器翻译，文本分类，信息检索，问答系统，自动摘要，信息抽取等。这里就有涉及到传统机器学习算法了，比如做文本分类，那些分类算法如决策树朴素贝叶斯支持向量机逻辑回归k近邻等算法你得懂吧，做信息检索tfidf的概念你得懂吧，句子相似度的算法你需要了解吧…等等。另外rnn lstm cnn肯定也得懂吧，现在去找工作，即使他们公司不用深度学习，这些还是会问你一下的，因为实在是太火了。
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