二元语法(2-gram)分词中的平滑算法_光环大数据培训
文本分析平台TextMiner_光环大数据培训
文本分析平台TextMiner_光环大数据培训互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等，给我们提出了挑战。
例如在效果广告系统中，需要将Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Query 是网页，则需要离线或实时做网页语义分析。
文本语义分析（又称文本理解、文本挖掘）技术研究基于词法、语法、语义等信息分析文本，挖掘有价值的信息，帮助人们更好的理解文本的意思，是典型的自然语言处理工作，关键子任务主要有分词、词性标注、命名实体识别、Collection 挖掘、Chunking、句法分析、语义角色标注、文本分类、文本聚类、自动文摘、情感分析、信息抽取等。
（摘自https:///nlp/，稍作修改）在解决文本处理需求过程中，我们发现保证文本分析相关的概念、数据和代码的一致性，避免重复开发是非常关键的，所以设计并搭建一套灵活、可扩展、通用的文本分析底层处理平台，供上层应用模块使用，是非常必要的。
既然是文本分析，我们很自然的想到是否可以使用已有的自然语言处理开源代码呢？为此，我们不妨一起了解下常见的相关开源项目：Natural Language Toolkit（NLTK），/，In Python，主要支持英文Stanford CoreNLP，/software/index.shtml，In Java，主要支持英文，阿拉伯语，中文，法语，德语哈工大-语言技术平台（Language Technolgy Platform，LTP），/，In C/C++，支持中文ICTLAS 汉语分词系统，/，In C/C++，支持中文遗憾的是，我们发现尽管这些项目都极具学习和参考价值，和学术界研究结合紧密，但并不容易直接用于实际系统。
R语言与数据分析之三：分类算法_光环大数据培训
R语言与数据分析之三：分类算法_光环大数据培训分类算法与我们的生活息息相关，也是目前数据挖掘中应用最为广泛的算法，如：已知系列的温度、湿度的序列和历史的是否下雨的统计，我们需要利用历史的数据作为学习集来判断明天是否下雨；又如银行信用卡诈骗判别。
分类问题都有一个学习集，根据学习集构造判别函数，最后根据判别函数计算我们所需要判别的个体属于哪一类的。
常见的分类模型与算法传统方法1、线性判别法；2、距离判别法；3、贝叶斯分类器；现代方法：1、决策树；2、支持向量机；3、神经网络；线性判别法：天气预报数据(x1,x2分别为温度和湿度，G为是否下雨)G=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2)x1=c(-1.9,-6.9,5.2,5.0,7.3,6.8,0.9,-12.5,1.5,3.8,0.2,-0.1,0.4,2.7,2.1 ,-4.6,-1.7,-2.6,2.6,-2.8)x2=c(3.2,0.4,2.0,2.5,0.0,12.7,-5.4,-2.5,1.3,6.8,6.2,7.5,14.6,8.3,0.8, 4.3,10.9,13.1,12.8,10.0)a=data.frame(G,x1,x2)plot(x1,x2)text(x1,x2,G,adj=-0.5)观察上图可以1点分布在右下方区域，2点主要分布在上方区域，肉眼可见这两个集合分离的比较明显，线性判别法的原理就是在平面中找出一条直线，使得属于学习集1号的分布在直线一侧，属于学习集2号的分布在直线另一侧。
判别式是允许有出差的，只要在一定的范围内即可。
R语言的表达如下：library(MASS)z=predict(ld)newG=z$classy=cbind(G,z$x,newG)由上左图可以看出，首先计算先验概率，数据中1，2各占50%，然后计算x1和x2的平均值，最后给出了判别函数的代数表达：观察上右图可见，newG为预测的判别，可见两类分别只有一个判错，同时可以见判别函数的值为正值时判为第2类，判别函数值为负值时判为第1类。
N-Gram及其平滑技术
式中对空的等价类没有估计概率，因为空等价类并没 有对应任何有效事件。
Turing-Good估计的优缺点 和适用范围
缺点：( 1 )无法保证概率估计的“有序 性”，即出现次数多的事件的概率大于 出现次数少的事件的概率。(2)pr与r/N不 能很好地近似，好的估计应当保证 pr<=r/N。 优点：其它平滑技术的基础。 适用范围：对0<r<6的小计数事件进行估 计。
r =0
对pr求偏导，得到交叉检验估计：
1 Cr pr = , 其中 µ = µ nr
∑ Cr
r
= 保留部分语料的大小
如果测试部分也作为保留部分的话，就是典型的 极大似然估计：
C r = r ⋅ nr ⇒ p r = r / N
留一估计
留一方法是交叉检验方法的扩展，基本思想是 将给定N个样本分为N-1个样本作为训练部分， 另外一个样本作为保留部分。这个过程持续N 次，使每个样本都被用作过保留样本。 优点：充分利用了给定样本，对于N中的每个 优点： 观察，留一法都模拟了一遍没有被观察到的情 形。 对于留一方法，pr的极大似然估计为：
R R r =1 r r =0 r r
∑
R
r =1
r ⋅ nr = N 或
∑
R
r=0
pr ⋅ nr = 1
交叉检验（1）
交叉检验就是把训练样本分为m份，其中一份
作为保留部分，其余m-1份作为训练部分。训 练部分作为训练集估计概率pr，保留部分作为 测试集进行测试。 我们使用Cr表示保留部分中计数为r的计数等价 类的观察个数。对于保留部分使用最大似然法 对进行概率pr进行估计，即使对数似然函数最 大化：
留一估计可以利用计数r=1的事件来模拟未现 事件，对于未现事件有如下估计：
机器学习算法应用中常用技巧_深圳光环大数据人工智能培训
机器学习算法应用中常用技巧_深圳光环大数据人工智能培训1. 取样数据量很大的时候，想要先选取少量数据来观察一下细节。
indices = [100,200,300]# 把sample原来的序号去掉重新分配samples = pd.DataFrame(data.loc[indices], columns = data.keys()).reset_index(drop = True)print "Chosen samples:"display(samples)2. Split数据用 sklearn.cross_validation.train_test_split 将数据分为 train 和test 集。
sklearnfrom sklearn import cross_validationX = new_datay = data['Milk']X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)print len(X_train), len(X_test), len(y_train), len(y_test)分离出 Features & Label有时候原始数据并不指出谁是label，自己判断# Store the 'Survived' feature in a new variable and remove it fromthe datasetoutcomes = full_data['Survived']data = full_data.drop('Survived', axis=1)3. 用 train 来训练模型，用 test 来检验用 Decision Tree 来做个例子sklearnfrom sklearn import treeregressor = tree.DecisionTreeRegressor()regressor = regressor.fit(X_train, y_train)score = regressor.score(X_test, y_test)4. 判断 feature 间的关联程度pd.scatter_matrix(data, alpha = 0.3, figsize = (14, 8), diagonal = 'kde');5. scaling当数据不符合正态分布的时候，需要做 scaling 的处理。
语法速览跟机器学习开发环境搭建_光环大数据Python培训新
t = Truef = Falseprint type(t) # Prints "<type 'bool'>"print t and f # Logical AND; prints "False"print t or f "True"print not t XOR; prints "True" # Logical OR; prints # Logical
光环大数据
光环大数据--大数据培训&人工智能培训 Linux, OS X: source activate snowflakes Windows: activate snowflakes
我们也可以在创建环境的时候指明是用 python2 还是 python3:
def quicksort(arr): = arr[len(arr) / 2]
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot middle =
left = [x for x in arr if x < pivot]
[x for x in arr if x == pivot] return quicksort(left) +
# String length; prints "5"hw = hello + # prints "hello world"hw12
# String concatenationprint hw
= '%s %s %d' % (hello, world, 12) hw12 # prints "hello world 12"
大数据培训好就业吗 NLP入门之语音模型原理_光环大数据培训
大数据培训好就业吗 NLP入门之语音模型原理_光环大数据培训光环大数据培训机构了解到，这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习.1:传统的语音识别方法:这里我们讲解一下是如何将声音变成文字,如果有兴趣的同学,我们可以深入的研究.首先我们知道声音其实是一种波,常见的MP3等都是压缩的格式,必须要转化成非压缩的纯波形的文件来处理,下面以WAV的波形文件来示例: 在进行语音识别之前,有的需要把首尾段的静音进行切除,进行强制对齐,以此来降低对于后续步骤的干扰,整个静音的切除技术一般称为VAD,需要用到对于信号处理的一些技术.如果要对于声音进行分析,就需要对于声音进行分帧,也就是把声音切成一小块一小块,每一小块称为一帧,分帧并不是简单地切开,而是使用的移动窗函数来实现的,并且帧和帧之间一般是有交叠的就像上图这样分帧之后,语音就变成了很多个小段,但是波形在时域上是没有什么描述能力的,因此就必须要将波形进行变换,常见的一种变换方法就是提取MFCC特征,然后根据人耳的生理特性,把每一帧波变成一个多维度向量,这个向量里是包含了这块语音的内容信息,这个过程叫做声学特征的提取,但是实际方法有很多,基本类似.至此，声音就成了一个12行（假设声学特征是12维）、N列的一个矩阵，称之为观察序列，这里N为总帧数。
观察序列如下图所示，图中，每一帧都用一个12维的向量表示，色块的颜色深浅表示向量值的大小。
接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。
首先要介绍两个概念：1:音素：单词的发音由音素构成。
对英语，一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集，参见The CMU Pronouncing Dictionary。
汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还分有调无调，不详述。
1. 状态：这里理解成比音素更细致的语音单位就行啦。
教你用Python进行自然语言处理_光环大数据python培训
教你用Python进行自然语言处理_光环大数据python培训自然语言处理（NLP）是数据科学中最有趣的子领域之一，越来越多的数据科学家希望能够开发出涉及非结构化文本数据的解决方案。
尽管如此，许多应用数据科学家（均具有STEM和社会科学背景）依然缺乏NLP（自然语言处理）经验。
在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。
这篇文章适合NLP初学者阅读，但前提是假设读者具备Python的知识。
你是在说spaCy吗？spaCy是一个相对较新的包，“工业级的Python自然语言工具包”，由Matt Honnibal在Explosion AI.开发。
它在设计时目标用户以应用数据科学家为主，这也意味着它不需要用户来决定使用哪个算法来处理常见任务，而且它非常地快—快得难以置信（它用Cython来实现）。
如果你熟悉Python数据科学栈，spaCy 就是NLP的numpy，它虽然理所当然地位于底层，但是却很直观，性能也相当地高。
那么，它能做什么呢？spaCy为任何NLP项目中常用的任务提供一站式服务.包括：符号化(Tokenizatioin)词干提取(Lemmatization)词性标注(Part-of-speech tagging)实体识别(Entity recognition)依存句法分析(Dependency parsing)句子的识别(Sentence recognition)字-向量变换(Word-to-vector transformation)许多方便的清除文本和标准化文本的方法(cleaning and normalizing text)我会对这些功能做一个高层次的概述，并说明如何利用spaCy访问它们。
那我们就开始吧。
首先，我们加载spaCy的管线，按照约定，它存储在一个名为nlp的变量中。
需要花几秒钟时间声明该变量，因为spaCy预先将模型和数据加载到前端，以节省时间。
手把手教你分析携程网评论数据_光环大数据培训
手把手教你分析携程网评论数据_光环大数据培训首先评论数据如何获取？一般通过网络爬虫的方式抓取各大网站的评论数据，本次分析数据就来源于携程网某酒店的评论，在同事的协助下，成功爬取该酒店的评论数据，于是我开始使用这些数据做相关的分析。
本次文本分析中需要使用如下3个包：1）Rwordseg包用于分词2）tmcn用于词频统计3）wordcloud用于绘制文字云library(Rwordseg)library(tmcn)library(wordcloud)#读取数据Evaluation <- read.csv(file = file.choose(), encoding = ‘UFT-8’)#剔除评论数据中含有的英文和数字text <- gsub(‘[a-zA-Z0-9]’,”,Evaluation$Evaluation)#分词segword <- segmentCN(strwords = text)#查看第一条评论的分词效果segword[1]从上图的结果中发现，经分割后的词中有许多无意义的停止词，如“是”，“只”，“了”，“也”等，这些词是需要剔除的。
关于停止词，可以到网上搜索获取。
#读取停止词mystopwords <- read.table(file = file.choose(), stringsAsFactors = FALSE)class(mystopwords)由于读入的数据为数据框格式，需要将其转换为向量格式，即：mystopwords <- as.vector(mystopwords[,1])head(mystopwords)现在有了停止词词库，接下来需要将分割后的词与停止词词库进行比对，将含有停止词的词进行剔除。
下面是自定义删除停止词的函数：removewords <- function(target_words,stop_words){target_words = target_words[target_words%in%stop_words==FALSE]return(target_words)}#将该函数应用到已分割的词中#查看已删除后的分词结果segword2[[1]]从上图中显示，一些无意义的停止词已经被剔除，下面就使用比较干净的词绘制文字云，以大致查看分词效果。
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二元语法（2-gram）分词中的平滑算法_光环大数据培训
从一年前的计算语言学作业开始，我一直没明白，为什么我写的二元语法分词要比一元语法差。
两天来我仔细分析了一下之前的实验细节，发现二元语法分词要超过一元语法，可以有两种方式：1.超大的语料；2.强大的平滑算法。
实验采用北大人民日报1-6月语料，大约700万字，选其中90%作为训练数据，另外10%作为测试数据。
先看下实验结果：
分词方法准确率召回率 F值
最大正向匹配 0.9040 0.9189 0.9114
一元语法 0.9280 0.9502 0.9389
二元语法（+1平滑） 0.9093 0.9276 0.9184
二元语法（+eps平滑） 0.9102 0.9529 0.9311
二元语法（删除插值） 0.9317 0.9615 0.9463
一元语法引入了词频信息，效果对最大正相匹配有很大的提高。
但是奇怪的是，二元语法（用前两种平滑算法）居然比一元语法的效果更差，问题在哪呢？
经过测试，在测试语料中，二元语法的最短路径（参考《SharpICTCLAS分词系统简介(2)初步分词》的思路）上，平均每个段落有12处 p(wn|wn−1)=0。
这就意味着700万字的训练数据还是不够大，平滑算法在这里需要起到非常重要的作用。
下面简单看看几种平滑算法的“含义”。
+1 平滑、+ε平滑
p(wn|wn−1)=f(wn−1wn)+1f(wn−1)+m
对于f(wn−1wn)=0的情况，式子会退化成 p(wn|wn−1)=1f(wn−1)+m。
也就是说，如果前词频率越大，则认为后词出现的概率就越小。
删除插值法
p(wn|wn−1)=(1−λ)p′(wn|wn−1)+λp′(wn)
直观地说，这就是二元语法和一元语法的简单线性融合。
这种平滑算法在p′(wn|wn−1)=0时会退化成 p(wn|wn−1)=λp′(wn)。
也就是说，后词词频越大，则认为后词出现的概率就越大。
实际上这也只是两种不同方法（一元、二元语法）的融合，因为 p′(wn|wn−1) 和p′(wn) 这一个条件概率、一个概率直接加权没有什么物理意义，只是单纯地“平滑”了一下。
总结
两种平滑方式很有意思。
当出现数据稀疏时，一种只看前词的出现频率，一种只看后词的出现频率来进行估计。
从结果看，还是后者略好。
平滑……又是一个调参的过程，参数调不好，再NB的算法也没用……简直就是NB的参数胜过NB的方法啊。
但是不管怎样，最终还是得靠好方法来撑腰。
上面的实验还停留在“远古时期”，在现在有大规模语料的实际情况下，二元语法的数据稀疏问题已经基本消失了。
在别的问题中，数据稀疏问题还是经常存在，选取好的平滑方法和参数，仍然是一个重要的问题。
to information retrieval》，传说里面对平滑参数的选取有理论的证明。
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