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了解python最高效的语言处理库,提升你的个人能力

前言 今年Python愈来愈火,据了解今年5月份超越JAVA成为语言榜NO.1,今天为大家介绍几个Python的高效语言处理库,下面分享给大家。 1.NLTK NLTK是构建Python程序以处理人类语言数据的领先平台。它提供了易于使用的界面,以及用于分类、标记化、词干化、标记、分析和语义推理的一套文本处理库。用于工业强度NLP库的包装器。 2.Pattern Pattern是Python编程语言的Web挖掘模块。它多有用于数据挖掘、自然语言处理、机器学习网络分析 小编推荐一个学python的学习qun 740322234无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!裙内有开发工具,很多干货和技术资料分享! 3.Jieba“结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件。精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;搜索引擎模式,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。 4.TextBlobTextBlob是一个用于处理文本数据的Python库。...

语音情感计算理论基础

1.语音情感计算中情感的建模方法有哪些?有什么区别?情感计算主要应用于哪些领域? 支持向量机(SVM)、隐马尔可夫模型(HMM)、人工神经网路(NN)等。 SVM:基音+SVM算法=统计特征→识别语音状态; HMM:输入特征矢量序列+训练=统计信号→识别语音状态; NN:多层神经网路+训练=模拟人脑组织→识别语音状态。 虚拟人物、身份验证、智能用户界面、交互式感性图像检索、多功能机、语音识别、面部识别、军用可穿戴计算机等等。 2.列举三种以上的用于语音情感计算的声学特征,并解释其物理含义。 声学特征: 音色。发音体形状、质地、构造不同,决定了音色的不同。 音调。发音体声音频率的高低。 音强。发音体振动的幅度特征。 音长。发音体振动延续的时间特征。 语句特征: 基频。基音的频率,决定了音高。在不同情感状态说,说同一段话,基频是不同的。一般研究基频的峰值、均值、方差等特征。 低于250HZ的谱能量。根据parseval定理,信号傅氏变换模平方被称为谱能量。带有情绪的状态下谱能量和低于250HZ的谱能量时的存在一些规律。 语速。讲一个语句的速度。不同情绪下的语速有规律性差异。 能量。生气和高...

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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。