Orange3实战教程：文本挖掘---语料查看器

最新推荐文章于 2025-12-01 23:06:04 发布
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分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 数据挖掘 神经网络 人工智能 机器学习 深度学习 自然语言处理 orange3中文版
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/err2008/article/details/148912275

语料查看器

用于显示语料库内容。

输入

  • 语料库：文档集合。

输出

  • 语料库：包含查询词的文档。

语料查看器用于查看文本文件（语料库实例）。该工具始终输出语料库实例。若启用正则表达式过滤，则仅输出匹配文档。

在这里插入图片描述

  1. 信息面板：
    • 文档数量：输入中的文档总数。
    • 预处理状态：若使用了预处理器，显示“True”，否则为“False”。同时显示词元数量和类型（唯一词元）。
    • 词性标注状态：若输入包含词性标注，显示“True”，否则为“False”。
    • N-gram范围：若在文本预处理中配置了N-gram，则显示范围（默认为1-1，即一元组）。
    • 匹配文档数量
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Orange3实战教程：文本挖掘---文本预处理
err2008的专栏
06-23 471
本文介绍了文本预处理的流程和方法。预处理主要包括转换（如小写化）、分词（如按单词或句子拆分）、归一化（如词干提取）、过滤（如停用词去除）、N-gram生成和词性标注等步骤。文章详细说明了每个处理模块的功能选项，包括7种分词方式、5种归一化方法以及多种过滤规则（停用词、词频、正则表达式等）。同时强调了处理顺序的重要性，建议流程应为：转换→分词→词性标注→归一化→过滤→N-gram。最后提供了两个应用示例：图书摘要的词云分析和推文预处理，展示了预处理工具的实际使用场景。文末还附有常用正则表达式参考。
Orange3实战教程：文本挖掘---语义查看器
err2008的专栏
07-02 39
摘要（145字）： 语义查看器是一款文本分析工具，用于识别语料库中与关键词相关的文档片段。用户输入预处理后的文档集合和关键词表，系统通过计算句子级语义相似度（SBERT嵌入向量余弦值）匹配内容，并支持阈值过滤和分级显示（全文/段落/句子）。典型应用场景包括：预处理文本后提取特征词，人工补充关键词（如"princess"等），通过语义匹配定位相关文本（如标记童话故事中的皇室角色段落）。该工具可视化展示匹配文档、分数及上下文，适用于精准文本挖掘与分析。
NLP之路-查看获取文本语料库
Xia Qiaolin - 优快云
09-30 1698
继续学习NLP in Python #coding=UTF-8 #上面一句解决中文注释编码错误问题 import nltk #查看获取到的文本语料库 nltk.corpus.gutenberg.fileids() #给书名附一个简短的名字emma emma=nltk.corpus.gutenberg.words('austen-emma.txt') #192427 len(emma) #同样利用
NLTK 语料库模块深度拆解：从目录结构到全功能实战指南
佑瞻的博客
05-07 1233
当内置阅读器不满足需求时，通过继承实现自定义解析：python运行"""自定义标签格式：单词@标签 分隔（如“苹果@NN 是@VB”）"""# 使用自定义阅读器print(f"自定义标注：{first_tagged}") # 输出 ('苹果', 'NN')核心优势：按需加载数据，处理 GB 级大规模语料不占内存实战案例：处理 10GB 客服对话数据时，避免一次性加载到内存：python运行# 定义分块读取函数（每次读取1000行）# 创建流视图。
Orange3实战教程：文本挖掘---情感分析
err2008的专栏
06-25 609
本文介绍了情感分析工具的功能和应用。该工具采用多种基于词典的方法（Liu & Hu、Vader、多语言情感词典、SentiArt、LiLaH情感词典）分析文本情感倾向，支持包括英语、中文等在内的40多种语言。文章展示了使用案例：分析2016年美国大选推文的情感倾向，通过数据处理流程（采样、聚类、可视化）识别负面推文。各方法计算方式不同，如Liu Hu通过正负面词差值归一化得出百分比情感得分，Vader则提供复合情感评分。工具还支持用户上传自定义词典进行个性化分析。文末附有相关研究文献和完整支持语言列
Orange3实战教程：文本挖掘---创建语料库
err2008的专栏
06-13 51
“创建语料库”是一个便捷的工具，用于生成和管理文档样本。用户可以通过手动输入或从剪贴板粘贴内容来创建语料库，适用于教育或文档预测场景。工具界面支持添加新文档、删除文档以及输入文档内容，操作简单直观。示例展示了如何输入三个新文档并通过“语料库查看器”显示它们，帮助用户快速构建和查看语料库。
Orange3实战教程：文本挖掘---标注语料库地图
err2008的专栏
07-01 749
Oreange3，文本挖掘，标注语料库地图用于在二维投影中可视化、聚类文档，并用关键词进行标注。
Orange3实战教程：文本挖掘---主题建模
err2008的专栏
06-26 230
主题建模通过LDA、LSI或HDP算法分析文档集合，自动发现隐含主题结构。组件输入为文档语料库，输出包括带主题权重的语料库、主题词分布及完整主题数据。不同算法特性各异：LSI允许正负权重但解释性较弱，LDA更易解释，HDP参数复杂需谨慎设置。结果可结合词云、热力图等可视化工具分析主题特征及分布。示例显示如何通过预处理文本、选择算法（如提取5个LDA主题），并利用MDS和箱线图探索主题间关系及关键词分布。
Orange3实战教程：文本挖掘---文档嵌入
err2008的专栏
06-24 34
本文介绍了使用fastText预训练模型进行文档嵌入的方法。该方法通过解析文档n-grams，获取每个n-gram的向量表示，并通过聚合器合并成文档向量。文章详细说明了输入输出、控件参数设置（包括语言选择和聚合器操作），以及嵌入获取原理（包括服务器处理流程和OOV词处理）。两个应用示例展示了基础用法（生成300维文档特征）和文档分类任务（结合文本预处理和SVM分类器，提供性能评估和错误分析）。该方法特别适用于经过预处理的文本数据。
基于数据挖掘的微博情感分析及话题追踪系统
Python极客之家
12-01 334
随着社交媒体的普及，微博等平台成为了公众表达意见、宣泄情感的重要场所。海量的用户评论数据中蕴含着极具价值的舆情信息。本文介绍了一个基于Python数据挖掘技术的微博情感分析及话题追踪系统。该系统利用机器学习（XGBoost、随机森林等）和深度学习（MLP）算法对微博评论进行情感倾向判断，并结合Flask Web框架开发了可视化的舆情监控平台，实现了单条文本分析、批量历史记录管理、特定话题的舆情追踪及可视化展示功能。
Sigmoid函数：从生物生长曲线到神经网络激活的桥梁
最新发布
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
12-01 797
Sigmoid函数是机器学习历史上的一座里程碑。它凭借其直观的概率解释和平滑的性质，为逻辑回归和早期神经网络提供了关键的动力。它像一把钥匙，打开了利用非线性模型处理分类问题的大门。然而，其固有的梯度消失和计算效率问题，也促使研究者寻找更优的替代方案，如ReLU。如今，在深度神经网络的隐藏层中，Sigmoid已较少使用，但其在二分类输出层门控循环单元（如LSTM）以及需要特定输出范围的任务中，依然保有一席之地。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。
INT301 Bio-computation 生物计算（神经网络）Pt.9 自我组织特征映射（Self-Organizing Fearure Map）
sensen_kiss的博客
11-30 754
自我组织映射(SOM)是一种模拟大脑神经元自组织特性的无监督学习算法。它通过竞争学习机制将高维输入数据映射到低维(通常二维)离散空间，同时保持输入数据的拓扑结构。SOM算法包含三个核心过程：竞争(选择最佳匹配神经元)、合作(激活邻近神经元)和突触适应(调整权重)。这种机制使得相似输入在输出空间中彼此靠近，形成有序的特征映射(如音调映射、视网膜映射等)。SOM通过"墨西哥帽"函数实现短程兴奋和长程抑制，可用于数据降维和模式识别，广泛应用于数据可视化和特征提取领域。
动态神经网络时间序列预测：基于Matlab的NARX实现、应用研究及对比实验的完美运行源代码
2509_94268504的博客
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先看实战效果：用某工业园区历史电力负荷数据（含温度、湿度等外部变量）做未来24小时预测，NARX的MAPE能压到3.8%，比传统ARIMA模型提升40%以上。今天咱们直接上代码，手把手教你在Matlab里玩转带外部输入的动态神经网络预测，文末还准备了同场景下的LSTM对比彩蛋。模型保存建议用新版Matlab的exportNetworkToTensorFlow函数，直接转成ONNX格式部署到生产环境，别再用上古时代的save/load方法了，兼容性能坑到你怀疑人生。但数据量超过10万条时，LSTM开始反超。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
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向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1488
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1552
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 914
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
二哈喇子！
12-01 6182
昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要
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