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解决了IDE中文显示的问题，通过print(soup.head.title).encode('gb18030')解决了中文路径无法打开的问题，通过file=open(u"D:/users/nancy/share/sae6depart/6系资料/python/crawl.txt","w")import urllibfrom urllib import urlopenc=urrllib.u

梯度法是从初值开始按照负梯度方向一步一步走,确定方向、确定步长、再确定方向、再确定步长.只顾眼前情况,大局观念差~牛顿法是令目标函数梯度等于零,直接解方程,求方向,目的就是一步就跨到最优解,只不过由于求解是近似的,导致这一步走得不太准,还需要在迭代,但是已经能说明目标观念很强了~http://zuoye.baidu.com/question/5e1c59091fb9dc8e8264

看到这篇 http://argcv.com/articles/2104.c 觉得不错后来到官网上看了下http://www.cnts.ua.ac.be/conll2000/chunking/output.html最后用博文中的方法-r -d "\t"试了下crf++的输出，跟自己程序算的结果真是一模一样呢=。=好开心。。。。。。

http://entopix.com/so-you-need-to-understand-language-data-open-source-nlp-software-can-help.htmlSo, you need to understand language data? Open-source NLP software can help!Understanding language

原文： http://licstar.net/archives/328Deep Learning in NLP （一）词向量和语言模型Posted on 2013 年 7 月 29 日by licstar　　这篇博客是我看了半年的论文后，自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结，在此分享。其中必然有局限性，欢迎各种交流，随便拍。　　De

http://licstar.net/archives/620《How to Generate a Good Word Embedding?》导读Posted on 2015 年 7 月 21 日by licstar　　自认为这是一篇有用的文章，因此在发表之前先放到 arXiv 上，供大家参考，请批评指正。　　论文地址：http://arxiv.org/abs/15

原本是用来柔化输出值，减小值之间的差。p[i]=exp(y[i]);S是所有p[i]的和;但是当我们需要 L=p[i]/S，而全体p[i]都是0，就会报错，所以实际中我们采用的是：p[i]=exp(y[i]-max_y_i);用来归一化p[i]到0~1之间. 论文在此：http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengi

http://www.cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE574/Chap5/Chap5.3-BackProp.pdf

转载的编号 缩写 英文 中文1 CC Coordinating conjunction 并列连接词2 CD Cardinal number 基数3 DT Determiner 限定词4 EX Existential there 存在型there5 FW Foreign word 外文单词6 IN Preposition/subord, conjunction 介词/从属

http://blog.youkuaiyun.com/songzitea/article/details/18087401

Install Rouge and PyrougeStep 1: Create a new conda virtual envconda create -n py27env python=2.7 pipsource activate py27env# use " source deactivate" to deactivate the env

http://www.cslu.ogi.edu/~sproatr/Courses/TextNorm/tutorial.html话说原文里面在给openfst的./configure的时候加了个=true，千万不要加这个“=true”另外，在configure threx的时候不要开启readline

http://www.linuxdiyf.com/linux/8637.html

The Enron dataset seems to be popular, email often has privacy restrictions, and the Enron set has no restrictions. The Enron stuff will be 2001 and earlier.The Enron datasets at CMU:http://

今天做了一些小的尝试，算作技术铺垫

Bablefish Online Translator : http://www.bablefishfx.com/translate-plugin/

　　这篇博客是我看了半年的论文后，自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结，在此分享。其中必然有局限性，欢迎各种交流，随便拍。　　Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果，但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果。关于这个原因，引一条我比较赞同的微博。@王威廉：Steve Renals算了一下icassp录取文章

From:http://www.xperseverance.net/blogs/2013/07/2124/

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emmaemma=nltk.corpus.gutenberg.words('austen-emma.txt')#192427len(emma)#同样利用

SyntaxError: Non-ASCII character '\xe5' in file



#coding=utf-8import nltkfrom nltk.corpus import brownnews_text=brown.words(categories='news')fdist=nltk.FreqDist([w.lower() for w in news_text])modals1=['can', 'could', 'may','might','mu

统计工具#coding=utf-8def lexical_diversity(my_text_data): word_count=len(my_text_data) vocal_size=len(set(my_text_data)) diversity_score=word_count/vocal_size return diversity_score my_text_data=

public List SpliteToSentences(string para, List segrules) { string input = para; List quotePos = new List(); int pos = 0; while (pos < input.Len