机器学习-文本分析

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随着医疗行业信息技术的引入，该行业的信息化和自动化水准不断提高。医学 文本信息处理技术正逐渐成为一个新的研究热点。医疗文本，以电子病历为代表， 包含了大量丰富的医疗信息，是进行疾病预测、个性化信息推荐、临床决策支持、 用药模式挖掘等的重要资源，并且可以以此为基础进行医院机构服务价值的衡量。 医学文本中尽管蕴藏着丰富的医疗知识，但处理起来也更加困难。由于以电子病历 为主的医疗文本中包括大量非结构化的自由文本以及图像影像信息，且医生自行 录入可能导致文本的拼写错误、医学名词简写以及不同医生不同地区的惯用语，电 子病历中所包含的医疗信息还不能被计算机有效利用。因此，机器学习和自然语言 处理相关技术将在医学文本的分析和挖掘中发挥重要作用。 为了更好地探索和利用医学文本，特别是电子病历的半结构化和非结构化信 息，对其中非结构化自由文本进行标准化和结构化非常的重要，而医疗信息对时间 特征具有较高的敏感性，使得时间信息也成为了更好分析医疗文本必不可少的因 素。传统的文本分类需要先进行一系列预处理和特征工程的建模，在医疗文本中存 在大量的专业术语和知识、不准确的分词或难以理解的语义特征会影响分类的正

人工智能_项目实践_上市公司年报_基于python的上市公司年报分析（pdf转txt，停用词过滤，关键词分析，文本分析）

经典数独是数独的基本类型，它要求您填写数字1-9，以便每个数字在每一行，每一列和3x3框中仅出现一次。每个数独都有一个唯一的解决方案。 每行代表一个数独谜题及其相应的解决方案。数字的顺序是从左到右和从上到下，其中0表示拼图中的空白单元格。 经典数独是数独的基本类型，它要求您填写数字1-9，以便每个数字在每一行，每一列和3x3框中仅出现一次。每个数独都有一个唯一的解决方案。 每行代表一个数独谜题及其相应的解决方案。数字的顺序是从左到右和从上到下，其中0表示拼图中的空白单元格。 题目 07000004304000961080 06349000940520003584 60020000800530080070 09190210000500704080 2 答案： 67951824354372961882 16349577943521863584 61729216897534485276 39196218347513794586 2 数据集可用于文本分析。

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Twitter情绪分析 这是一种自然语言处理问题，其中通过使用机器学习模型对消极消息中的消极消息进行归类来进行情感分析，以进行分类，文本挖掘，文本分析，数据分析和数据可视化 介绍 如今，自然语言处理（NLP）成为数据科学研究的温床，而NLP的最常见应用之一就是情感分析。 从民意测验到制定完整的营销策略，该领域已完全重塑了企业的运作方式，这就是为什么这是每个数据科学家都必须熟悉的领域。 与一组人手动完成相同任务所需的时间相比，可以在几秒钟内处理成千上万个文本文档的情感（以及其他功能，包括命名实体，主题，主题等）。 我们将按照解决一般情感分析问题所需的一系列步骤进行操作。 我们将从预处理和清理