nlp 包含自然语言处理的一些代码 包括英语的转换（分割为句子，token）

颜色分类leetcode 用于文本的 Grad-CAM 这是文本分类模型的实现。 使用的模型是用于文本分类的 1D-CNN，在 . 使用的数据是重新精炼的版本，其重新标记以进行二元分类。 输入功能是 word2vec 的精简版。 它特别需要 python>=3, tensorflow>=1.4,<2>>> pip3 install -r requirements.txt 特征 在训练之前，它需要 word2vec 二进制文件。 通过word2vec.sh下载，会下载到 word2vec/ 目录下。 >>> ./word2vec.sh 所有 word2vec 二进制文件都必须位于 word2vec/ 目录中。 word2vec/GoogleNews-vectors-negative300-SLIM.bin 训练时会自动下载。 训练 usage: train.py [-h] [--epoch EPOCH] [--batch-size BATCH_SIZE] [--lea

针对模糊C均值本文提出将基于蚁群算法的模糊聚类算法应用于文本聚类中,聚类采用二级结构,蚁群算法(ACA)作为一级结构,模糊C均值聚类FCM用于二级结构。将此算法对文本集合进行聚类实验,并用分离系数、分离熵来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的聚类效果。

提供了一个用C#语言实现的txt文件操作类，实现了写入txt、读取txt、读取指定行、删除指定行、查询txt指定内容，按照给定条件查询、删除txt文件内容等功能。调用方便，操作简单，附有使用说明，及源码。

医学stop_words.txt，这个版本适合医学数据的数据，EMR以及相关文献和书籍数据，医学文本stop_words集合；医学stop_words.txt，这个版本适合医学数据的数据，EMR以及相关文献和书籍数据，医学文本stop_words集合；医学stop_words.txt，这个版本适合医学数据的数据，EMR以及相关文献和书籍数据，医学文本stop_words集；医学stop_words.txt，这个版本适合医学数据的数据，EMR以及相关文献和书籍数据，医学文本stop_words集合；医学stop_words.txt，这个版本适合医学数据的数据，EMR以及相关文献和书籍数据，医学文本stop_words集合

基于训练好的语言模型（使用gensim的word2vecAPI），编写了一个情感分类模型，包含一个循环神经网络模型（LSTM）和一个分类器（MLP）。首先，将一个句子中的每个单词对应的词向量输入循环神经网络，得到句子的向量表征。然后将句向量作为分类器的输入，输出二元分类预测，同样进行loss 计算和反向梯度传播训练，这里的 loss 使用交叉熵 loss。

基于python的GPT2中文文本生成模型项目实现

两个版本的数据库对比,同时支持sqlserver,oracle,MySql ,代码差异高亮显示 具体功能 介绍博客有图片 :https://blog.csdn.net/wwja_chen/article/details/89336728 如开发库和正式库之间的结构和数据同步，此工具可以告诉您哪个表结构有字段的增加减少,存储过程,视图,函数修改比较，或者字段类型的改变，并生成sql进行结构的同步 Json XML,SQL 文本格式化 文本差异对比 根据 Word表格生成Model. 比如做接口:人家给你一个word文件,你需要 建模 就方便很多 介绍博客有图片

功能强大，支持 word to latex, latex to word, mathtype to equation, equation3 to equation 之间的转换。

介绍文本向量化、tfidf、主题模型、word2vec，既会涉及理论，也会有详细的代码和案例进行讲解，希望在梳理自身知识体系的同时也能对想学习文本挖掘的朋友有一