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人工智能自然语言技术练习(习题卷9)
人工智能自然语言技术练习(习题卷9)第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]如何理解NNLM这个模型，它是一个什么样的模型A)基于统计的语言模型B)基于神经网络的语言模型C)预训练模型D)编解码模型答案:C解析:2.[单选题]文本文件中存储的其实并不是我们在编辑器里看到的一个个的字符，而是字符的（）。
A)内码B)外码C)反码D)补码答案:A解析:3.[单选题]数据可视化data visualization，导入_哪个包？A)A: sklearn.linear_modelB)B: sklearn.model_selectionC)C: matplotlib.pylabD)D: sklearn.metrics答案:D解析:4.[单选题]dropout作为常用的函数，它能起到什么作用A)没有激活函数功能B)一种正则化方式C)一种图像特征处理算法D)一种语音处理算法答案:B解析:5.[单选题]以下四个描述中，哪个选项正确的描述了XGBoost的基本核心思想A)训练出来一个一次函数图像去描述数据B)训练出来一个二次函数图像去描述数据C)不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数f(x)，去拟合上次预测的残差。
D)不确定答案:C解析:C)LSTM 神经网络模型使用门结构实现了对序列数据中的遗忘与记忆D)使用大量的文本序列数据对 LSTM 模型训练后，可以捕捉到文本间的依赖关系，训练好的模型就可以根据指定的文本生成后序的内容答案:B解析:7.[单选题]relu函数的作用是可以将小于（）的数输出为0A)-1B)0C)1D)x答案:B解析:8.[单选题]以下不是语料库的三点基本认识的是A)语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现出的语言材料。
B)语料库是以电子计算机为载体承载语言知识的基本资源，并不等于语言知识。
C)真实语料需要经过加工（分析和处理），才能成为有用的资源。
基于Python影评数据挖掘与分析 以《你好 李焕英》为例
总结来说，《大家好，李焕英》是一部集娱乐性、艺术性和情感力于一体的优 秀华语电影。通过Python影评数据挖掘与分析，我们可以清晰地看到这部电 影在观众中引发的强烈共鸣。母爱的伟大与无私是电影的核心，也是触动人心 的关键所在。希望未来的华语电影能继续出产更多如《大家好，李焕英》一样 有深度、有情感、有口碑的作品。
参考内容二
基本内容
随着科技的快速发展，大数据分析在许多领域都得到了广泛的应用。其中，基 于文本挖掘的影评数据情感分析是一个重要的研究方向。本次演示以《我和我 的祖国》为例，探讨了这一方法的应用。
ห้องสมุดไป่ตู้
《我和我的祖国》是一部由陈凯歌担任总导演，黄建新担任总制片人，众多导 演联合执导，众多明星主演的剧情片。该片于2019年9月30日在中国大陆上映， 讲述了新中国成立70年间普通百姓与共和国息息相关的故事。
经过分析，我们发现《我和我的祖国》的影评总体上呈现出积极的情感态度。 大部分观众对这部电影持正面评价，认为该片在讲述新中国成立70年间普通百 姓与共和国息息相关的故事方面做得很好，演员的表演也非常出色。然而，也 有一部分观众对该片表达出了消极的情感态度，认为该片在某些情节安排和人 物塑造方面存在问题。
本次演示利用基于文本挖掘的影评数据情感分析方法，对《我和我的祖国》的 影评数据进行了深入的分析。首先，收集了大量的影评数据，包括各大电影评 论网站、社交媒体以及相关新闻报道等。然后，利用自然语言处理技术，对影 评数据进行预处理，包括分词、去停用词、词干化等。接着，利用情感词典和 机器学习算法，对预处理后的数据进行情感分析。
使用Python进行影评数据挖掘和分析，可以更加深入地理解观众对这部电影 的看法。首先，我们可以通过爬虫技术抓取网络上的影评数据。例如，我们可 以使用BeautifulSoup或者Scrapy等Python库，来爬取豆瓣、猫眼等电影评价 网站上的影评。
pandas cut用法
pandas cut用法Pandas是一种快速、强大且灵活的Python数据分析库。
它提供了各种功能和工具来处理和操作数据，使数据分析和数据处理变得更加简单和高效。
Pandas中的cut函数是一个非常有用的工具，用于将连续的数据按照一定的间隔划分成离散的区间，从而方便我们进行数据分析和可视化。
在本篇文章中，我将一步一步地回答关于Pandas cut函数的使用方法和应用场景，帮助您更好地理解和掌握这个功能强大的工具。
第一步：导入必要的库和数据首先，在使用Pandas的cut函数之前，我们需要导入必要的库——Pandas和NumPy，并准备好我们的数据。
假设我们有一个包含身高数据的数据集，如下所示：pythonimport pandas as pdimport numpy as np# 创建一个包含身高数据的数据集data = pd.DataFrame({'height': [165, 170, 160, 175, 180, 155, 165, 185]})第二步：了解cut函数的基本语法和参数接下来，让我们了解一下Pandas cut函数的基本语法和参数。
cut函数的语法如下：pythonpandas.cut(x, bins, labels=None, ...)其中，`x`是要划分的数据，可以是一个Series对象或DataFrame的某一列；`bins`是用于划分的区间，可以是一个整数、一个数组或一个定义区间的字符串；`labels`是可选的，用于对划分后的区间进行标记。
第三步：使用cut函数进行数据划分现在，我们可以使用cut函数来将身高数据划分成几个区间。
假设我们希望将身高划分成三个区间：矮、中等和高。
我们可以使用如下代码来实现：python# 使用cut函数划分身高数据data['height_category'] = pd.cut(data['height'], bins=[0, 165, 175, np.inf], labels=['short', 'medium', 'tall'])在这个例子中，我们使用`bins`参数将身高划分成了三个区间。
使用pytorch框架实现使用MF模型在movielen数据集上的电影评分预测
使用pytorch框架实现使用MF模型在movielen数据集上的电影评分预测使用PyTorch框架实现电影评分预测的MF模型可以帮助我们根据用户的历史评分数据来预测用户对未评分电影的喜好程度。
本文将从数据预处理、模型构建以及训练过程几个方面介绍如何在MovieLens数据集上实现电影评分预测。
1.数据预处理：MovieLens数据集是一个经典的电影评分数据集，其中包含了用户对电影的评分、电影信息等。
我们可以使用pandas库来读取数据集，然后进行预处理。
首先，我们对数据集进行索引重置，并将用户和电影的id 进行映射。
另外，我们可以将数据集分成训练集和测试集，通常可以按照80%的比例划分。
最后，我们计算训练集和测试集中用户和电影的数量。
```pythonimport pandas as pdimport numpy as np#读取数据集ratings = pd.read_csv('ratings.csv')#重置索引ratings = ratings.reset_index(drop=True)# 用户和电影id映射user_ids = ratings['userId'].uniqueuser_to_idx = {old: new for new, old in enumerate(user_ids)} movie_ids = ratings['movieId'].uniquemovie_to_idx = {old: new for new, old inenumerate(movie_ids)}#划分训练集和测试集train_ratio = 0.8np.random.seed(0)mask = np.random.rand(len(ratings)) < train_ratiotrain_ratings = ratings[mask]test_ratings = ratings[~mask]#计算用户和电影数量num_users = train_ratings['userId'].nuniquenum_movies = train_ratings['movieId'].nunique```2.模型构建：在MF模型中，用户的评分由用户特征向量和电影特征向量的内积决定。
基于数据挖掘的电影评分预测研究
基于数据挖掘的电影评分预测研究电影评分是了解观众对电影的态度和喜好的重要指标之一。
在过去的几年中，随着大数据和数据挖掘技术的迅速发展，电影行业也越来越依赖于这些技术来预测和分析观众的评分。
本文将着重研究基于数据挖掘的电影评分预测，并讨论该方法在电影行业中的应用。
首先，我们需要明确数据挖掘在电影评分预测中的作用和重要性。
数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和模式的过程。
对于电影评分预测，数据挖掘可以帮助我们挖掘出观众喜好的关键特征和规律，从而准确预测观众可能给出的评分。
这对电影行业来说具有重要意义，可以帮助制片方更好地了解观众需求，优化电影制作和推广策略。
其次，我们需要介绍数据挖掘在电影评分预测中的具体方法和步骤。
在实际应用中，电影评分预测可以通过以下几个步骤来完成：第一步，数据获取和清洗。
获取电影评分数据是进行预测的前提。
我们可以从电影评价网站、社交媒体等渠道获取相关数据。
然后需要对数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
第二步，特征选择和提取。
在评分预测中，观众的个人信息和电影的特征是非常关键的。
因此，我们需要选择和提取出能够反映观众喜好和电影特征的关键特征。
这可以通过统计学方法、机器学习算法和专家经验等多种手段来完成。
第三步，建模和算法选择。
在电影评分预测中，我们可以使用多种机器学习算法来构建模型，如线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
选择合适的算法和模型可以提高预测准确度。
第四步，模型训练和验证。
建立模型后，我们需要将数据分为训练集和测试集。
使用训练集对模型进行训练，并使用测试集对模型进行验证。
通过评估模型的准确度和性能指标，可以确定模型的优劣。
第五步，预测和应用。
在完成模型训练和验证后，我们可以使用该模型对新的电影或观众进行评分预测。
这些预测结果可以帮助电影制片方更好地了解观众喜好和需求，从而优化电影制作和推广策略。
接下来，我们需要讨论基于数据挖掘的电影评分预测在电影行业中的应用。
Python案例分析科学计算库练习之电影数据分析
Python案例 --电影数据分析Python案例 --电影数据分析一、课前准备二、课堂主题三、课堂目标四、案例-----电影数据分析1、项目背景2、概览数据3、分析过程,拆解项目3.1、读取数据3.2、数据清洗3.3、数据分析1. 电影发展趋势2. 电影情况分析3. 盈利问题4.电影评分及票房因素五、总结一、课前准备1. 复习之前知识点，特别是Pandas；2. 熟悉数据表；二、课堂主题本小节主要通过前面阶段知识内容, 完成Python案例分析。
三、课堂目标1. 掌握解决项目问题的能力；2. 掌握Python及科学计算的知识点；四、案例-----电影数据分析1、项目背景互联网电影资料库（Internet Movie Database，简称IMDb）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
IMDb的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDb评分。
数据源:movie_metadata.csv字段解释：-----------------------------------------电影描述字段------------------------------------------movie_title 电影题目language 语言country 国家 content_rating 电影分级 title_year 电影年份color 色彩 duration 片长genres 电影体裁/类型 plot_keywords：剧情关键字-----------------------------------------电影描述字段-----------------------------------------------------------------------------------电影制作字段------------------------------------------budget：制作成本gross 总收入 aspect_ratio ：画布比例-----------------------------------------电影制作字段-----------------------------------------------------------------------------------电影阵容字段-----------------------------------------facenumber_in_poster海报中的人脸数量director_name 导演director_facebook_likes 导演facebook粉丝数actor_1_name 主演1姓名actor_1_facebook_likes 主演1Facebook粉丝数actor_2_name 主演2姓名actor_2_facebook_likes 演员2 的facebook粉丝数actor_3_name 演员3名字actor_3_facebook_likes 主演3Facebook粉丝数-----------------------------------------电影阵容字段----------------------------------------------------------------------------------电影评论字段-----------------------------------------num_voted_users 投票人数num_user_for_reviews 用户的评论数量num_critic_for_reviews 评论家评论数movie_facebook_likes脸书上被点赞的数量cast_total_facebook_likes Facebook上投喜爱的总数movie_imdb_link 电影数据链接imdb_score：imdb上的评分-----------------------------------------电影评论字段-----------------------------------------2、概览数据查看概览数据，熟悉字段，以及相应格式。
人工智能深度学习技术练习(习题卷5)
人工智能深度学习技术练习(习题卷5)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]反向传播算法一开始计算什么内容的梯度，之后将其反向传播？A)预测结果与样本标签之间的误差B)各个输入样本的平方差之和C)各个网络权重的平方差之和D)都不对2.[单选题]在典型的Batch归一化运用中需要用什么来估算A)一个指数加权平均B)平均值C)方差D)最大值3.[单选题]pytorch中，LSTM输入尺寸参数为A)input_sizeB)batch_firstC)biasD)hidden_size4.[单选题]学习率的作用是（）A)控制参数更新速度B)减少过拟合C)减少偏差D)以上都不是5.[单选题]基于切比雪夫距离的单位园是一个A)圆形B)45度的正方型C)正方形,其边与xy轴平行D)不确定6.[单选题]梯度消失的现象是A)导数为0B)参数不再更新C)达到最优梯度D)到达最优解7.[单选题]一个32X32大小的图像,通过步长为2,尺寸为2X2的池化运算后,尺寸变为A)14X14C)28X28D)16X168.[单选题]什么是卷积？A)缩小图像的技术B)放大图像的技术C)提取图像特征的技术D)过滤掉不需要的图像的技术9.[单选题]在TF框架中,激活函数tf.nn.relu的作用是?A)用于卷积后数据B)用于卷积核C)用于步长D)不能用到全连接层10.[单选题]不是随机梯度下降的特点是:A)批量数值选取为1B)学习率逐渐减小C)可以达到最小值D)在最小值附近波动11.[单选题]百度飞桨中训练过程流程的内层循环是指（）。
A)负责整个数据集的二次遍历，采用分批次方式（batch）B)负责整个数据集的一次遍历，采用分批次方式（batch）C)定义遍历数据集的次数，通过参数EPOCH_NUM设置D)负责整个数据集的多次遍历，采用分批次方式（batch）12.[单选题]编码器-解码器模式属于以下哪种模式?A)一对一B)一对多C)多对一D)多对多13.[单选题]双向循环神经网络的英文缩写是?A)RNNB)SRNNC)TRNND)Bi-RNN14.[单选题]如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么？（）A)神经网络会收敛B)不好说C)都不对D)神经网络不会收敛15.[单选题]动态图处理中，无序开启A)求导B)会话C)自动微分D)反向传播16.[单选题]pandas的常用类不包括（）。
python nlp 好莱坞电影 对话内容
《Python在NLP领域的应用：探索好莱坞电影对话内容》一、引言在当今信息爆炸的时代，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）作为人工智能领域的一个重要分支，正在变得越来越重要。
而好莱坞电影作为全球最具影响力的电影产业之一，其对话内容更是具有丰富的语言信息。
本文将深入探讨Python在NLP领域的应用，以及如何通过对好莱坞电影对话内容的分析来理解其中蕴含的文化和情感。
二、Python在NLP领域的应用1. 文本处理Python作为一种高效的编程语言，具有丰富的库和工具，使其成为NLP领域的首选语言之一。
通过使用NLTK（Natural Language Toolkit）等库，可以轻松实现文本的分词、词性标注、命名实体识别等常见任务，为对文本内容进行深度分析提供了强大的支持。
2. 机器学习在NLP领域，机器学习扮演着至关重要的角色。
Python中的机器学习库如scikit-learn和TensorFlow提供了丰富的算法和工具，可用于进行文本分类、情感分析、情感生成等高级NLP任务。
这使得通过Python进行NLP相关研究和应用变得更加便利和高效。
3. 数据可视化除了NLP技术本身，Python还具备强大的数据可视化能力。
使用Matplotlib、Seaborn等库，可以对NLP分析结果进行直观的展示，使得复杂的文本数据变得更加直观和易于理解。
三、好莱坞电影对话内容的深度分析好莱坞电影作为全球最具影响力的电影产业之一，其对话内容包含了丰富的文化内涵和情感表达。
通过对好莱坞电影对话内容的深度分析，可以不仅仅了解其在语言形式上的特点，更可以从中捕捉到人类文化和情感的多维度表达。
1. 词频分析通过Python的文本处理工具，我们可以对好莱坞电影的对话内容进行词频分析。
这可以帮助我们了解哪些词语在对话中出现的频率较高，从而把握到人物之间的关系、情感倾向等信息。
2. 情感分析利用Python的机器学习库，我们可以进行情感分析，从对话内容中挖掘人物的情感倾向。
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Item-CF Ridge
Multi-class LR
LDA Preprocess
Movie Topic
CV-based Ensemble
(LR+GBDT+NN) Postprocess
FM Session
FM-GI
Time Bin Implicit Feedback
Features
Test Ensemble
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Post Process (trБайду номын сангаасcks)
• User-movie pairs in “Test” also appear in “Train” • Variance of ratings in session is 0 (#ratings per session > 10)
CV Based Ensemble
Rating Meta Features FM FM-GI
……
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residual
residual
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Models CV-Ensemble GE ItemCF Multi-class LR Test Ensemble
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Thanks
Informative Boosted Collaborn Contest Pandas Team
Informative Boosted Collaborn Challenge Pandas Team
@严强Justin
Frameworks
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User Topic
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0.6449
1
Features
Cat. Meta Feature Features
#rating of user (Log-scale ,Median-Var Norm, Max-Min Norm) #rating of Movie (Log-scale , Median-Var Norm, Max-Min Norm) Mean/variance of user ratings (Median-Var Norm, Max-Min Norm) Variance of user/movie ratings (Median-Var Norm, Max-Min Norm) UserID MovieID TagID User Topics (Watch History) Movie Topics 1 (Movie Tag) Movie Topics 2 (Movie Tag + Watch History) Watch History Session Watch History Time Bin (500) Watch History