1. 前言 隐马尔科夫HMM模型是一类重要的机器学习方法,其主要用于序列数据的分析,广泛应用于语音识别.文本翻译.序列预测.中文分词等多个领域.虽然近年来,由于RNN等深度学习方法的发展,HMM模型逐渐变得不怎么流行了,但并不意味着完全退出应用领域,甚至在一些轻量级的任务中仍有应用.本系列博客将详细剖析隐马尔科夫链HMM模型,同以往网络上绝大多数教程不同,本系列博客将更深入地分析HMM,不仅包括估计序列隐状态的维特比算法(HMM解码问题).前向后向算法等,而且还着重的分析HMM的EM训练过程,并

.python统计文本中每个单词出现的次数: #coding=utf-8 __author__ = 'zcg' import collections import os with open('abc.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数:\n %s" % collections.Counter(s

自从认识了python这门语言,所有的事情好像变得容易了,作为小白,逗汁儿今天就为大家总结一下python的文本处理的一些小方法. 话不多说,代码撸起来. python大小写字符互换 在进行大小写互换时,常用到的方法有4种,upper().lower().capitalize() 和title(). str = "www.dataCASTLE.com" print(str.upper())# 把所有字符中的小写字母转换成大写字母 print(str.lower())# 把所有字符中的大

Python Tkinter 文本框用来让用户输入一行文本字符串. 你如果需要输入多行文本,可以使用 Text 组件. 你如果需要显示一行或多行文本且不允许用户修改,你可以使用 Label 组件. 语法 语法格式如下: w = Entry( master, option, ... ) master: 按钮的父容器. options: 可选项,即该按钮的可设置的属性.这些选项可以用键 = 值的形式设置,并以逗号分隔. 方法 下表为文本框组件常用的方法: 实例 实例中点击按钮会显示一个信息:

#Python绘制 文本进度条,带刷新.时间暂缓的 #文本进度条 import time as T st=T.perf_counter() print('-'*6,'执行开始','-'*6) maxx=11 #要大1 for i in range(maxx): s1='*'*i s2='->' s3='.'*(maxx-i-1) T.sleep(0.5) #假装有延时 dur=T.perf_counter()-st print("\r%3d%%[%s%s%s] %.2fs"%(i

python根据文本生成词云图 效果 代码 from wordcloud import WordCloud import codecs import jieba #import jieba.analyse as analyse from scipy.misc import imread import os from os import path import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

Python生成文本格式的excel\xlwt生成文本格式的excel\Python设置excel单元格格式为文本\Python excel xlwt 文本格式 解决: xlwt 中设置单元格样式主要是通过 XFStyle 这个类来完成的,XFStyle 类中属性与单元格属性的对应关系如下: XFStyle属性名 对应单元格属性 值类型 num_format_str 数字 str font 字体 Font类实例 alignment 对齐 Alignment类实例 borders 边框 Borde

因业务需求,需要提取文本中带有检查字样的每一行. 样本如下: 1 投入10kVB.C母分段820闭锁备自投压板 2 退出10kVB.C母分段820备投跳803压板 3 退出10kVB.C母分段820备投合820压板 4 检查2.3号主变压器分头位置一致 5 合上820断路器 6 检查820断路器确带负荷 7 检查2号.3号主变压器负荷分配正常 8 拉开802断路器 9 检查802断路器在分闸位置 10 检查3号主变压器不过负荷 我们要用的包:re(python 强大的正则包),codecs(专门

#coding:utf-8 ''' Python生成二维码 v1.0 主要将文本生成二维码图片 测试一:将文本生成白底黑字的二维码图片 测试二:将文本生成带logo的二维码图片 ''' __author__ = 'Xue' import qrcode from PIL import Image import os #生成二维码图片 def make_qr(str,save): qr=qrcode.QRCode( version=4, #生成二维码尺寸的大小 1-40 1:21*21(21+(n-

将文本转换到NumPy 数组中,做机器学习或其他任何任务,文本处理的技能必不可少.python 实现实现了很精简强大的文本处理功能: 假设 文件 traindata.csv 中有数据 1000行,3列特征,第四列(最后一列)为类标签 1. 基本方法: def file2matrix(): dataMat = [] labelMat = [] fr = open('./traindata.csv','rb') fr.readline() for line in fr.readlines(): #读

    最近在看python标准库这本书,第一感觉非常厚,第二感觉,里面有很多原来不知道的东西,现在记下来跟大家分享一下.     string类是python中最常用的文本处理工具,在python的标准库中,有大量的工具,可以帮助我们完成高级文本处理. capwords()是将一个字符串中的所有单词的首字母大写. import string s = 'The quick brown fox jumped over the lazy dog.' print s print string.capw

参考:http://pymotwcn.readthedocs.org/en/latest/documents/StringIO.html 类StringIO提供了一个在内存中方便处理文本的类文件(读, 写等操作)API. 使用cStringIO来处理大字符串可以提高运行性能,优于其他字符串串联技术. E:使用StringIO缓冲 #!/usr/bin/env python """ Simple examples with StringIO module ""

最近写了一个python脚本,用TagMe的api标注文本,并解析返回的json数据.在这个过程中遇到了很多问题,学到了一些新东西,总结一下. 1. csv文件处理 csv是一种格式化的文件,由行和列组成,分隔符可以根据需要发生变化.只有分隔符为逗号','时,才会在excel中显示为列. python的csv模块提供了reader和writer函数来读写csv格式的数据. csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams) csv.writer(c

1.问题的叙述性说明 使用Python文本处理.文字有时被包括中国.英语.在日本和其他语言文字,进行处理.这个时候就须要判别当前文本是属于哪个语系的. Python中有个langid工具包提供了此功能.langid眼下支持97种语言的检測,很好用. 2.程序的代码 下面Python是调用langid工具包来对文本进行语言检測与判别的程序代码: import langid #引入langid模块 def translate(inputFile, outputFile): fin = open(in

#!/usr/local/env python import os, sys nargs = len(sys.argv) if not 3 <= nargs <= 5: print "usage: %s search_text replace_text [inputfiel [outputfile]] " % os.path.basename(sys.argv[0]) #友好交互性提示 else : stext = sys.argv[1] #获取当前环境参数 即为$sear

初识文本的基本操作 怎么在文件里面写内容和都内容 文件操作过程 1,找到文件 文件路径 2,打开文件 file_obj=file(文件路径,模式) 3,文件操作,读写文件 file_obj.read()  #将所有读入内存 file_obj.readlines() #将所有读入内存然后按照一行行隔开,会得到一个一行为单位的列表 for line in file_obj: #每次循环,只读一行.避免全部读入内存 file_obj.write()  #写 file_obj.writeline() #

对于一个文本字符串,可以使用Python的string.split()方法将其切割.下面看看实际运行效果. mySent = 'This book is the best book on python!' print mySent.split() 输出: ['This', 'book', 'is', 'the', 'best', 'book', 'on', 'python!'] 可以看到,切分的效果不错,但是标点符号也被当成了词,可以使用正则表达式来处理,其中分隔符是除单词.数字外的任意字符串.

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA4wAAAEmCAIAAACmsIlUAAAgAElEQVR4nOydezxU+f/HP49WSstKkZ

一.问题 在学习的过程中,我们会涉及到将文本信息,转化成语音的过程,比如:我爬取了一个小说的网站,我要将里面的内容进行语音处理.目前能够进行语音的方法还是很多,比如win32com,百度ai. 二.解决 1.这里介绍如何使用百度ai的方法,首先在http://ai.baidu.com/?track=cp:aipinzhuan|pf:pc|pp:AIpingtai|pu:title|ci:|kw:10005792,进入百度ai, 点击[控制台]语音技术,登录. 2.创建应用,按照信息填即可. 3.

主要是想通过python之流的脚本语言来进行文件系统的遍历,处理文本以及使用简易数据库的操作. 本文基于陈皓的:<程序员技术练级攻略> 一.Python csv 对于电子表格和数据库导出文件,比较常见的文件格式是.csv,所以python中的csv模块也是一个比较重要的模块.下面介绍csv常用的方法. 1.csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams) 该函数返回一个reader对象,能够以行遍历的形式遍历行里面的数据. csvfile——需

http://blog.sina.com.cn/s/blog_605f5b4f010109z3.html 首先,CRF,HMM(隐马模型),MEMM(最大熵隐马模型)都常用来做序列标注的建模,像词性标注,True casing.但隐马模型一个最大的缺点就是由于其输出独立性假设,导致其不能考虑上下文的特征,限制了特征的选择,而最大熵隐马模型则解决了这一问题,可以任意的选择特征,但由于其在每一节点都要进行归一化,所以只能找到局部的最优值,同时也带来了标记偏见的问题(label bias),即凡是训练