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基于机器学习和TFIDF的情感分类算法,详解自然语言处理

摘要:这篇文章将详细讲解自然语言处理过程,基于机器学习和TFIDF的情感分类算法,并进行了各种分类算法(SVM、RF、LR、Boosting)对比 本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 二十三.基于机器学习和TFIDF的情感分类(含详细的NLP数据清洗)》,作者: eastmount。 在数据分析和数据挖掘中,通常需要经历前期准备、数据爬取、数据预处理、数据分析、数据可视化、评估分析等步骤,而数据分析之前的工作几乎要花费数据工程师近一半的工作时间,其中的数据预处理也将直接影响后续模型分析的好坏。图是数据预处理的基本步骤,包括中文分词、词性标注、数据清洗、特征提取(向量空间模型存储)、权重计算(TF-IDF)等。 一.中文分词 当读者使用Python爬取了中文数据集之后,首先需要对数据集进行中文分词处理。由于英文中的词与词之间是采用空格关联的,按照空格可以直接划分词组,所以不需要进行分词处理,而中文汉字之间是紧密相连的,并且存在语义,词与词之间没有明显的分隔点,所以需要借助中文分词技术将语料中的句子按空格分割,变成一段段词序列。下面开始详细介绍中文分词技术及Jiaba中文分词工...

北海(Kraken)构建大前端混合渲染技术体系 —— Web 与 Flutter Widget 混合渲染方案

背景 组件(模块)封装与开发可以给前端业务开发的过程带来非常大的研发效能的提升,各个业务域的开发者会定制开发许多符合自己业务场景的基础组件(模块)沉淀一套快速复用的物料体系,以保证业务开发的研发效能。同样,在各个 Flutter 团队,也有大量的 Flutter Widget 的物料,以及各种基于 Flutter 场景做的性能优化。在大前端的视角下,我们期望在端内拥有 Web 开发的研发效能以及动态性的同时,也期望通过一些 Native 的优化手段让应用拥有媲美原生的体验与性能。 北海(Kraken) 作为一款高性能、易扩展的 Web 标准渲染引擎,通过上层实现 W3C 标准以提供前端开发者较低的学习成本以及快速复用已有的前端研发体系的能力。众所周知,除了根据前端框架做一些业务组件开发,在前端有一套为容器(浏览器)标准的扩展定制能力的技术 —— Web Components。Web Component 更多地提供开发者创建可重用的定制 element 的能力,而它本身基于 Web 技术栈还是存在一些限制,比如说无法直接管理 Render Object 达到在长列表下一个动态回收能力等。...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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