摘要： 之前上课的时候老师要求写了一个石家庄地铁的最短线路的售票系统，后来又要求写一个天津市的地铁java售票系统。两个系统其实都差不多，主要是当时是在线路的搜索上遇到了很多问题（当时还没有学到迪杰斯特拉算法），所以经过了那两次测试后我想着能不能把线路的构建的类单独提取取来，以后要弄什么地铁的系统都能通过自 阅读全文

摘要： 文本的聚类，就是为了解决大批量文本的自动分类的问题。 之前遇到过这样一个问题，就是有一堆文章的数据，想要得到这些文章对应的类别。但是这堆文章的数据里面并没有分类的信息，要是按照传统方式，需要人工对每篇文章都进行分类处理，但是这样的分类处理的速度太慢了，而且对于人工来说，工作量也是极其庞大的。是典型的 阅读全文

摘要： 通过这几天对于知识图谱的简单构建，简单地了解到了对应的知识图谱中相关的工作原理。 对于networkx构建知识图谱的学习本来打算是昨天就完结了，可是在昨天的最后测试中发现了对应添加动态知识的过程还存在bug，因此今天对其进行最终的改进。 昨天对之前编写的知识图谱添加了动态提取知识的功能，其中对应的动 阅读全文

摘要： 昨天通过networkx自己构建了一个简单的知识图谱，但是遇到了一个问题，就是昨天构建的知识网络只适用于静态的知识提取，相对应的那种动态的知识需要额外进行一个设定。今天就学习如何提取动态的知识并将其添加到对应的问答之中进行测试。 个人暂定的方法（等待分析得到较优的解）： 1.利用全局替换，当检测到某 阅读全文

摘要： 昨天学习到对应的知识图谱在networkx的构建，在此先前的代码上，添加一部分的代码，用来完成静态知识的提取。 通过昨天的代码，已经有了基础的节点的增删功能，现在再添加对于节点之间关系的判断，还有一些简单的自然语言的处理如下。 因为现在的关系并没有知识提取的功能，我们现在来添加一些回答的规则用来让回 阅读全文

摘要： 分析报表内容，将报表内容里面的数据得出对应报表内容里面的数据和成果对比，构建知识（算法）库--知识算法网络 3项...如何定位是关键。安装oracle 导入数据库之后再将对应的数据分析了解。查看报表后如何才能得到对应的数据，含义的理解？如何对含义进行理解。第一步是对问题进行分类？关注问题的点 --确 阅读全文

摘要： 知识图谱，在经过一个大体的网上资料的搜索之后，简单的来说它是由实体节点和实体之间的关系组成的一个图结构。 根据网上了解到的这种关系，在使用neo4j构建知识图谱之前，我决定利用python中的networkx工具来自己构建一个知识图谱，以此来加深自己对于知识图谱的关系之后，再学习neo4j构建知识图 阅读全文

摘要： 昨天在情感处理的学习中了解到了关于word2vec的用法，今天我们继续康康doc2vec究竟在情感分类的过程中是如何使用的。 doc2vec，也就是常说的文档向量，根据网上查阅到的零碎的资料，大概可以了解到，文档向量其实是词向量的拓宽层面上的应用，是词向量的基础上进行延伸的一种应用方式。文档向量能够 阅读全文

摘要： 昨天学习了简单的文本处理，之后在课后的练习中实现了包括了对tf-idf的处理和基于朴素贝叶斯简单的文本分类 基于tf-idf的数据集在出现多个关键词的时候一般能够相对准确对文本进行分类，但是对于相对具有深层含义的内容，例如情感的积极，情感的消息这方面的分类来说，就显得有些乏力的。根据昨天构建的文本分 阅读全文

摘要： 参考教程--python机器学习基础教程 首先在对应目录创建一个文件夹，里面放上对应分类名称(非中文)的文件夹,这个步骤是要读取对应类型的数据。 结构如下图所示： 我在txttype中放置了两个分类的文件夹，每个类别的文件夹中放置了对应类型的文本(数量不限)，每个需要训练的语句都单独作为一个文本，文 阅读全文