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tf idf 关键词下载_ai代码生成器免费(2024年12月最新版)

内容来源：我赢网所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

tf idf 关键词

多语种关键词提取：4种方法大比拼【需求】需要从文本中自动提取关键词，包括短文本（一句话）和长文本（几百字），支持多种语言。【Python库选项】有几种常见的关键词提取方法，如TF-IDF、RAKE、TextRank和keybert。以下是两种方法的详细介绍： TF-IDF：这是一种经典的关键词提取方法，基于词频统计。它的优点是速度快，但需要依赖文档集，适用于语料库。对于短文本，可以通过设置停用词来提高提取效果。在设备配置较低的情况下，TF-IDF是一个不错的选择。 Keybert：这是一种基于BERT的关键词提取方法，通过向量化和余弦相似度来提取关键词。它的优点是准确度高，关键词长度可控，但缺点是速度较慢。Keybert在短句和长语篇中都有较好的表现。如果使用内置的停用词列表，可能会遇到问题，因此建议使用自定义的停用词列表。此外，还有其他几种方法值得了解： TextRank：这种方法与PageRank算法类似，基于权重算法。它不需要依赖文档集，但更适合长文本。 RAKE：这种方法比TextRank更快，但效果有待考量。如果对关键词的数量没有特别要求，可以多提取一些关键词，总会有有用的信息。希望这些方法能帮到你！

腾讯金融风险管理面试全攻略最近经历了一场腾讯金融风险管理岗位的面试，真是挑战满满啊！面试官的问题涵盖了编程、数据分析、机器学习等多个领域。为了帮助大家更好地准备，我整理了一些面试问题及其答案，希望对你们有帮助！实习经历介绍 𐟓… 首先，面试官让我介绍一段我认为最有成就感的实习经历。我选择了一段能体现我技能和学习能力的实习经历，重点介绍了我的角色、项目、使用的技术和取得的成果。 TF-IDF 𐟓š 接下来，面试官问了我关于TF-IDF的了解。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的加权技术，主要用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的重要程度。 SMOTE算法 𐟤– 然后，面试官问了我关于SMOTE算法的了解。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种处理不平衡数据集的过采样方法，通过在现有少数类样本之间进行插值来生成新的样本。如何量化新旧分布差异？ 𐟓Š 面试官还问了我如何量化新旧分布之间的差异。这个问题需要用到一些统计学知识，比如通过计算均值、方差等统计量来比较新旧分布的差异。最熟悉的分类模型 𐟓ˆ 接着，面试官问了我一个我最熟悉的分类模型。这个问题比较直接，我选择了逻辑回归作为我的答案。文本分析任务 𐟓– 面试官还问了我如何处理文本分析任务，特别是识别机器和人工文本的方法。这个问题需要用到一些特征工程和机器学习模型，比如通过提取关键词、词频等特征来进行分类。 LSTM原理 𐟕𐯸 然后，面试官问了我关于LSTM的原理。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。它通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来避免梯度消失或爆炸问题。 LSTM与RNN的区别 𐟔„ 最后，面试官问了我LSTM和RNN的区别。LSTM是RNN的一种改进，主要区别在于LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序列数据时的梯度问题。反问环节 𐟤” 在面试的最后，我反问了一下面试官期待怎样的候选人。他说他们更倾向于有统计学背景、具备统计学思维且理论扎实的候选人，同时对风控相关的业务知识也有一定了解。总结 𐟓 虽然这次面试已经结束了，但每次面试都是一次学习和成长的机会。希望这些反馈能帮助你在未来的职业道路上更加顺利！加油！

自然语言处理NLP学习路线指南探索自然语言处理（NLP）的世界充满了挑战，但回报也是巨大的。以下是一条精心设计的NLP学习路线，从基础到高级，带你逐步掌握这个领域的精髓。 1️⃣ 基础准备 𐟓š 数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量。概率与统计：基本概率分布、贝叶斯定理、期望和方差。微积分：函数导数、梯度计算、极值问题。编程基础： Python：熟悉Python编程语言，包括常用数据处理库，如NumPy、Pandas。 2️⃣ 学习基础NLP技术 𐟒𛊦–‡本处理基础：文本预处理：分词、去停用词、词形还原、处理标点符号。词向量表示：one-hot编码、词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF。基础语言模型： n-gram模型：语料中词汇的条件概率模型。平滑技术：处理n-gram模型中的零概率问题。 3️⃣ 经典机器学习算法在NLP中的应用 𐟓ˆ 回归模型：用于情感分析等回归任务。朴素贝叶斯：常用于文本分类。支持向量机（SVM）：分类问题中的应用。决策树和随机森林：多用途分类和回归模型。 4️⃣ 深度学习基础 𐟌 神经网络基础：多层感知机（MLP）：了解基本神经网络的构造和训练。反向传播算法：神经网络权重更新的核心算法。工具和框架： TensorFlow或PyTorch：深度学习的主流框架。 Keras：TensorFlow的高级API，便于快速构建和实验。 5️⃣ 深度学习在NLP中的应用 𐟚€ 神经网络模型：词嵌入（Word Embeddings）：Word2Vec、GloVe、FastText。卷积神经网络（CNN）：文本分类、情感分析。循环神经网络（RNN）：处理序列数据，了解LSTM和GRU。高级模型：编码器-解码器模型：用于机器翻译等序列到序列任务。注意力机制（Attention Mechanism）：提高长文本依赖的捕捉能力。这条学习路线将带你从零开始，逐步掌握NLP的核心技术和最新进展。准备好迎接挑战了吗？𐟌Ÿ

𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵（Kullback-Leibler Divergence）相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应，熵越大，函数越分散。如果相对熵等于0，说明两个函数完全相同。应用场景相对熵可以用于衡量两个常用词（在语法和语义上）在不同文本中的概率分布，查看它们是否同义。词频率_逆向文档频率（TF-IDF） TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型，应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差（即词在不同语境下意思不同的二义性），需要采用相对熵。语言模型复杂度贾里尼克从条件熵和相对熵出发，提出了语言模型复杂度（perplexity）来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上，句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小，每个位置的词就越确定，模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法，用于最大化纠错编码的后验概率，主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要，包括Turbo码和低密度部分检错编码。布尔代数和搜索引擎搜索引擎可以类比之前的图书索引，每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡，而信息时代我们采用SQL语句进行查询。搜索引擎的原理搜索引擎的原理是下载足够多的网页，建立索引，对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎，我们输入关键词，由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式，通过逻辑运算的结果来进行核对。思考我们平常在使用计算机时，为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西，访问对应的页面，提交一些信息就可以解决一些问题，游戏中的操作等等……我们作为用户，在操作的时候易于上手，觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现，以我现在的程度的理解，觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问，一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤，结合强大的算力缩短时间，最后呈现在我们的面前，即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍，涵盖了信息论的基础知识。总结第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。

如何用Python绘制更有意义的词云图？在文本分析的领域里，机器分析和人工分析各自扮演着重要的角色。虽然自动文本分析在深度上还有待提高，但在处理大规模数据和分析速度方面已经表现得非常出色。随着深度学习和大模型的不断发展，文本智能分析在数据处理的精度和深度上将取得显著进步。词云图的绘制是探索文本主题的一种有效方式。通过结合gensim的主题建模和networkx的社交网络图绘制，我们可以更深入地理解文本主题。词云作为文本数据可视化的重要工具，通过不同字体大小和颜色的词语展示文本中的权重，这些权重是基于词频统计的。在我们这次的分享中，我们展示了中英文小说以及中文诗歌的词云图，揭示了文本的核心概念和主要内容。在处理中文诗歌时，我们使用了最全中文诗歌古典文集数据库，并创建了三个txt文档来存储作者、内容等信息。由于原文为繁体中文，我们使用了TextEditor文本整理器进行转换。最终，我们得到了作者和内容的词云图，并通过TF-IDF算法调整了词语的重要性，使得词云图更能表达主题意义。在实践中，我们面临了计算机处理能力的挑战。例如，使用正则表达式匹配简体中文字符时，处理大量文本数据对本地计算机而言是一项挑战。这表明，在处理大规模文本时，提高计算机性能是提升文本分析效率的关键。同时，我们也关注到词云图的优化问题。为了提升词云图的美观度和意义表达，我们需要调整诸如词语数量、方向、间距等参数，并应用TF-IDF算法。通过这次实践，我们不仅展示了文本分析技术的应用，也发现了在处理和可视化大规模文本数据时提高计算机性能和优化可视化参数的重要性。随着技术的不断进步，我们期待文本分析能够达到更高的深度和精度。总的来说，文本分析技术的发展需要在机器学习和人工分析之间找到平衡点。尽管目前自动文本分析在深度上尚有不足，但其在处理大规模数据集和分析速度方面的优势显著。与此同时，词云图作为一种有效的文本数据可视化手段，能够直观地揭示文本的主题和核心概念。然而，面对大规模文本数据，提高计算机的处理能力和优化词云图的可视化效果是提升文本分析效率和准确性的关键所在。

Kaggle假新闻检测：NLP实战指南 𐟓š 探索Kaggle上的自然语言处理（NLP）项目，特别是假新闻检测的案例。通过这个项目，我们可以深入了解文本分类的基本原理。 𐟓Œ 数据初步分析首先，获取Kaggle上的数据集，并进行初步探索。这包括数据的获取、展示、描述，以及对真假新闻进行标注和整合。 𐟓Œ 文本数据清洗清洗文本数据是关键的一步。这可能包括将文本转换为统一的大小写、去除URL链接和HTML标签、移除标点符号和特定词汇，以及扩展缩写词等。 𐟓Œ 文本数据特征提取特征提取是文本分类的核心。常用的方法包括词袋模型、TF-IDF，以及更复杂的词嵌入方法，如Word2Vec和GloVe。词袋模型和TF-IDF适合简单的文本分类任务，而词嵌入和句子嵌入则更适合需要捕捉复杂语义关系的任务。 𐟓Œ 各类二分类模型比较在Kaggle上，我们可以尝试多种二分类模型，如逻辑斯蒂回归、支持向量机（SVM）、随机森林和XGBoost等。通过比较这些模型的性能，我们可以选择最适合当前任务的模型。 𐟓Œ 预测结果的评估评估模型的性能至关重要。常用的评估指标包括精确度、召回率、F1分数和混淆矩阵图。这些指标可以帮助我们了解模型在不同情况下的表现。 𐟓Œ 优化角度最后，我们还可以从两个方面进行优化：如何更好地处理文本数据？如何选择更优的模型并进行优化？通过这些步骤，我们可以更好地理解和应用自然语言处理技术，特别是在假新闻检测这样的实际任务中。

Python编程：从爬虫到深度学习全攻略 𐟌 爬虫编程：Python在爬虫编程领域有着广泛的应用。通过编写爬虫程序，可以获取网页上的数据，进行数据抓取和清洗。 𐟓Š 数据分析：Python提供了丰富的数据分析工具。数据处理、模型评估、FP-growth等算法都可以用Python实现。 𐟖‹️ 文本分析：文本分析是自然语言处理的重要部分。Python支持多种文本分析工具，如BERTopic、TF-IDF、文本主题聚类、情感分析、LDA聚类、词云图、去停用词和Word2vec等。 𐟎蠨œ𚨧†觉：Python在计算机视觉领域也有广泛应用。图像分类、目标检测、图像增强、目标跟踪、图像分割等任务都可以通过Python实现。 𐟓ˆ 时间序列分析：时间序列分析是金融和经济领域的重要应用。Python支持多种时间序列分析工具，如ARIMA、LSTM、CNN、GNN、GAN、Informer、Transformer、Autoformer、Fedformer、VAR和注意力机制等。 𐟌𓠦œ𚥙襭椹：Python是机器学习领域的首选编程语言。决策树、随机森林、贝叶斯、逻辑回归、SVM、LightGBM、XGBoost、KNN和Apriori等算法都可以用Python实现。 𐟔 深度学习：Python在深度学习领域也有着强大的支持。CNN、LSTM、BiLSTM、TextCNN、DeepFM和注意力机制等深度学习模型都可以用Python构建。

Python集：AI全攻略 𐟓š 人工智能Python代码，支持中英文。 𐟔 深度学习与机器学习 𐟎蠦•𐦍﨧†化（使用Matplotlib、Pyechart、Seaborn等工具） 𐟓Š 文本分析（数据处理、BERTopic、TF-IDF、文本主题聚类、情感分析、LDA聚类、词云图、去停用词、Word2vec等） 𐟓ˆ 数据分析（数据处理、模型评估、FP-growth等） 𐟌 深度学习（CNN、LSTM、BiLSTM、TextCNN、DeepFM、注意力机制等） 𐟖寸计算机视觉（图像分类、目标检测、图像增强、目标跟踪、图像分割、YOLO系列、R-CNN系列、孪生神经网络等）

自然语言处理的基础与分词器的奥秘 𐟓š ### NLP的自然语言处理阶段 𐟌 自然语言处理的过程大致可以分为几个主要阶段：文本读取、分词、清洗、标准化、特征提取和建模。每个阶段都有其独特的作用和重要性。文本读取 𐟓– 首先，我们需要从各种来源获取大量的文本信息，比如通过爬虫从网络获取新闻信息，或者从其他渠道收集数据。分词 𐟔ꊥˆ†词是自然语言处理的第一步，也是最关键的一步。分词工具将文本分解成单个的单词或短语。不同语言有不同的分词方式，因此需要使用不同的分词库。清洗 𐟧𜊦Ž夸‹来，我们需要对分好的词库进行清洗，去除那些无用的符号、停用词等，只保留有用的信息。标准化 𐟓 标准化处理是为了减少系统消耗，比如将英文单词的大小写统一、词干还原（将复数、过去式、进行式还原成基础形式）、词形并归、去除重复词和同义词等。特征提取 𐟔슧‰𙥾提取是利用工具如TF-IDF、Word2Vec等将数据转换成词向量，为后续的建模提供基础。建模 𐟏—️ 最后，利用机器学习或深度学习等成熟框架进行建模，完成自然语言处理的任务。分词器的基本原理 𐟔 在自然语言处理中，分词器的作用是将文本拆分为更小的文本块或词语片段。每块信息都可以被看作是一个元素，这些元素的频率可以直接作为文本的向量。多国语言差异 𐟌 不同国家的语言有不同的分词方式，因此分词器的处理方式也有区别。英语单词和中文词汇常用的分词器分别是NLTK和Jieba。 NLTK的基础功能 𐟐 NLTK是Python编写的文本处理库，提供分类、标记化、词干化、标记、解析和语义推理等功能。 Jieba库的基础功能 𐟓š Jieba是专为中文设计的分词库，具有强大的分词功能。它依靠中文词库，利用汉字间的关联概率进行分词。 Jieba分词的原理 𐟧 Jieba分词的原理如下：依靠中文词库确定汉字之间的关联概率汉字间概率大的组成词组，形成分词结果用户还可以添加自定义词组 Jieba.cut是最常用的中文分词方法，返回值为generator。Jieba.cut_for_search与Jieba.cut精确模式类似，但在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。动态调节词典 𐟓š 通过Jieba.add_word和Jieba.del_word这两个方法，可以动态地调节词典，适应不同的分词需求。

数据科学家如何选择合适的机器学习模型？𐟤” 在实际工作中，很多数据科学家可能会发现，学校里学到的模型并不总是适用于特定的业务场景。而且，老师在课堂上举的例子往往更偏向学术研究或日常生活，很少有与企业业务相关的案例。因此，最近我整理了一些模型，希望通过分享这些内容，帮助大家了解在不同业务问题下如何选择合适的模型。（欢迎大家评论和吐槽𐟑𛯼‰ 聚类模型𐟓Š 问题：很多时候，我们需要了解用户的分类情况，以及不同类别用户的喜好。这就涉及到用户聚类模型的应用。 Kmeans - 基于距离的聚类模型这是我们最先尝试的一种方法。优点：可视化效果好，容易选择cluster。缺点：有时不容易找到最聚合的点，可能会不收敛。在可视化时，可以尝试选择本身不相关的维度，或者使用ploty包画一个3D图。 DBscan - 基于密度的聚类模型例如，当我们对地区进行聚类时，想要了解每个地区的用户活跃程度如何相似。优点：适用于地区聚类。缺点：可视化部分不太容易解释。 Gaussian Mixture - 基于概率密度分布的聚类模型这种方法适用于需要更复杂分布的情况。 NMF+TF-IDF（NLP迁移方法）这种方法适用于文本聚类。解释效果++模型𐟓ˆ 问题：一旦遇到需要定义阈值的问题，首先要想到的是决策树。当然，随机森林也可以用来挑选其中的一棵树。决策树优点：计算复杂性是线性的，修剪后的决策树对未来新事例的预测偏差较小。缺点：在数据量较少的情况下很少应用，因为REP方法容易过拟合。通过这些模型的介绍，希望能够帮助大家更好地理解和应用机器学习模型，解决实际业务问题。

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