#设置 要安装,请确保您有 ( curl http://npmjs.org/install.sh | sh ),然后: npm install 。 该项目使用 bower 进行 javascript 依赖管理。 如果你没有安装 bower,你可以通过 npm 安装它 npm install -g bower 。 然后在该项目的根目录中,执行bower install以拉入必要的依赖项。 该项目还使用而不是 css 作为样式表,因此您需要运行gulp sass来运行将 sass 编译为可用 css 的任务。 或者,您可以运行gulp watch-sass来监听任何.scss文件的更改并自动编译它。 最后,要运行,请确保您有权侦听端口 80,或者只使用sudo npm start 。 #使用应用程序 该应用程序使用起来非常简单; 屏幕中央显示最近报价的提要,顶部有一个倒计时栏,屏幕
2021-07-06 17:06:42 37KB JavaScript
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在这个项目中,我们将应用自然语言处理来了解有关比特币和以太坊的最新新闻中的情绪。 我们还将应用基本的自然语言处理技术,以更好地理解与硬币价格有关的其他因素,例如文章中提到的常用单词和短语以及组织和实体。 我们将完成情感分析,自然语言处理和命名实体识别。 情绪分析 我们将使用News API,获取关于比特币和以太坊的最新新闻,并为每个硬币创建一个情感分数的DataFrame。 使用描述性统计信息来回答以下问题: 哪种硬币的平均阳性得分最高? 哪枚硬币的负分最高? 哪枚硬币的正面得分最高? 自然语言处理 在本节中,我们将使用NLTK和Python将每个硬币的文本标记化。 小写每个单词 删除标点符号 删除停用词 接下来,查看每个硬币的ngram和单词频率。 使用NLTK生成N = 2的ngram。 列出每个硬币的前10个字。 最后,为每个硬币生成词云,以总结每个硬币的新闻。 命名
2021-06-28 21:32:39 5.56MB JupyterNotebook
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初中英语重点知识总结中考英语高频短语100组解析及其练习(二) 短语、句子对于初中生英语学习来说是信息输入的重要组成部分,只有信息积累到一定程度,才能为运用打下基础。以下50组中考英语中的高频短语、词组,供大家备考用!加上之前的50组,整好100组。孩子一定要认真学哦!不会的可以加三好官网微信。 词组解析(6) 1.start off以……开始,出发;开始 They start off early,so that the
Academic Phrasebank是一个专门针对学术论文写作的词句模板库,对于专业性的论文写作有很大的帮助。该网站是由John Morley创办的,他是一位曼彻斯特大学的博士。 里面提供了丰富的学术写作短语及句型,可以在很短的时间内教会你怎么写绪论、怎么评价别人的观点、如何做总结,参考资料俱是来源与英语母语者的文章,绝对的标准地道! 这个pdf是Academic Phrasebank的2018增强版,共155页,可支持书签导航。
2021-06-22 16:03:55 1.24MB Academic Phrasebank 短语库 论文写作
大MLHW4 Hadoop 短语查找
2021-06-21 14:05:49 33KB Java
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Dictionary「博学词典」v10.1.0 for Android 一款聚合多种语言双语词典翻译短语与一身的应用
2021-06-19 09:00:52 6.5MB Dictionary「博学词典」
自动短语:从大量文本语料库中自动进行短语挖掘 刊物 如果您使用的是我们的工具,请引用以下两篇论文。 谢谢! 尚静波,刘加禄,姜萌,任翔,Clare R Voss,韩佳玮,“”,被IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2018年2月接受。 刘加鲁*,尚静波*,王驰,任翔和韩佳伟,“”,2015年ACM SIGMOD国际数据管理大会(SIGMOD'15),澳大利亚墨尔本,2015年5月。(*同样贡献, ) 近期变动 2020.06.14 用git master更新docker镜像 2018.03.04 修复了预处理和后处理过程中的一些错误,即Tokeninzer.java 。 以前,当语料库包含/之类的字符时,结果可能是错误的,或者可能发生错误。 当短语分段提供新文本时,对于知识库( wiki_quality.txt
2021-06-15 18:46:59 61.98MB text-mining automatic lexicon multi-language
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HanLP: Han Language Processing | | | | | 面向生产环境的多语种自然语言处理工具包,基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎,目标是普及落地最前沿的NLP技术。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 借助世界上最大的多语种语料库,HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德在内的104种语言上的10种联合任务:分词(粗分、细分2个标准,强制、合并、校正3种)、词性标注(PKU、863、CTB、UD四套词性规范)、命名实体识别(PKU、MSRA、OntoNotes三套规范)、依存句法分析(SD、UD规范)、成分句法分析、语义依存分析(SemEval16、DM、PAS、PSD四套规范)、语义角色标注、词干提取、词法语法特征提取、抽象意义表示(AMR)。 量体裁衣,HanLP提供RESTful和nati
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PyTextRank PyTextRank是一个Python实现TextRank作为,用于: 从文本文档中提取排名靠前的短语 对文本文档进行低成本的提取摘要 帮助推断从非结构化文本到结构化数据的链接 背景 与的更普遍用法相比, PyTextRank的目标之一是(最终)为提供支持。 这些方法可以互补的方式一起使用,以改善总体结果。 图算法的引入-特别是-为集成其他技术以增强执行的自然语言工作提供了更加灵活和强大的基础。 此处的实体链接方面仍然是计划中的后续版本,正在进行中。 在内部PyTextRank构造一个引理图以表示候选短语(例如,无法识别的实体)及其支持语言之间的链接。 一般而言,在短语排名之前丰富该图的任何方法都将倾向于改善结果。 丰富引理图的可能方法包括共和,以及在一般情况下利用知识图。 例如, 和都提供了推断实体之间链接的方法,并且可以将特定目的的知识图应用于特定的用例。 即使在文本中链接不是明确的情况下,这些也可以帮助丰富引理图。 考虑一段用不同的句子提到cats和kittens的段落:这两个名词之间存在隐含的语义关系,因为外kitten是外cat -因此可以在它
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密钥短语密码 加解密算法C语言实现!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
2021-05-18 10:46:21 7KB 加解密
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