杂货店 基于LibLinear的简单高效的短文本分类工具 嵌入作为默认标记器，以支持中文标记化 其他语言： 表现 火车组合：48个带有32个标签的新闻标题 测试集：带有32个标签的16k新闻标题 与svm和朴素贝叶斯进行比较 分类器 准确性 时间成本 scikit学习（nb） 76.8％ 134 scikit学习（svm） 76.9％ 121 杂货店 79.6％ 49 样例代码 >> > from tgrocery import Grocery # Create a grocery(don't forget to set a name) >> > grocery = Grocery ( 'sample' ) # Train from list >> > train_src = [ ( 'education' , 'Student debt to cost Brit

针对互联网不良信息检测这一业务场景，探讨了基于网站文本内容进行检测的方法。回顾了经典的文本分析技术，重点介绍了Bert模型的关键技术特点及其两种不同用法。详细描述了利用其中的特征提取方法，进行网站不良信息检测的具体实施方案，并且与传统的TF-IDF模型以及word2vec+LSTM模型进行了对比验证，证实了这一方法的有效性。

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由于近期需要将一份Word文档转到Markdown格式，但是文件内容较大，自动转换工具转换不能完全满足我的要求，存在问题如下：导出的图片名乱码，一部分换行存在问题。 针对图片名乱码的问题，由于word中的图片拥有一定的顺序，所以根据该顺序对导出的md文件中图片语法识别进行更换合适的文件名。 其次，由于我需要将该文件根据章节进行拆分，这部分的内容程序也已经完成， 程序中实现了UTF-8格式转GBK格式，使用stream对TXT进行读取并识别，获取到需要的信息后对信息进行更改，最后依据一级标题对文件进行拆分。

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