5. 使用预训练模型(如BERT) BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,它能够捕捉上下文信息,生成给定句子的向量表示。 示例代码 通过transformers库使用BERT非常简便。 fromtransformersimportBertTokenizer,BertModelimporttorch# 加载BERT模型和分词器tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model=Bert...
如果单词在词汇表中存在,我们将其索引找到,并将向量中对应位置的值加1。 三、示例代码 下面是一个完整的示例代码,展示了如何将Python字符串转换为向量。 importnltkfromnltk.corpusimportstopwordsfromnltk.tokenizeimportword_tokenizedefpreprocess_string(string):string=''.join([charforcharinstringifchar.isalnum()or...
余弦相似度刻画的是两个向量之间的夹角,它适合于与向量方向相关的距离度量。点x_i,x_j的余弦相似度为: 四个字符串如下 str1 = "计算机应用数学课程面向计算机科学本科专业介绍基本数学技巧,以及这些技巧怎样在计算机科学中应用。现代计算机科学教育需要学生掌握宽阔的数学知识,并能灵活和创新地解决现在和将来的科技挑战。
接下来,把电影数据集转化为 Embedding 向量。首先,创建 1 个 Collection 用于存储电影 ID 和电影信息向量。创建 Collection 时还可以添加索引,使后续搜索变得更高效: 代码语言:javascript 复制 COLLECTION_NAME='film_vectors'PARTITION_NAME='Movie'Here's our record schema"""title":Film title,"overview":descript...
构建分词器,构建单词索引,将字符串转化成整数索引组成的列表: vocab_size=10000oov_tok="<OOV>"tokenizer=Tokenizer(num_words=vocab_size,oov_token=oov_tok)tokenizer.fit_on_texts(X_train)train_sequences=tokenizer.texts_to_sequences(X_train)
字符离散化: 字符离散化将字符型数据转化为离散型数据。离散化后的数据可以更好地应用于分类、聚类、关联规则挖掘等算法中。例如,在文本分类中,将文本转化为词袋模型后,可以通过离散化将每个词语转化为一个特征,并将文本转化为一个向量。此外,字符离散化还可以方便数据处理,例如数据去重、数据压缩等。
编辑距离是衡量两个字符串之间差异的一种方法,即将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小单字符编辑操作(插入、删除或替换)次数。 importnumpyasnpdefcalculate_levenshtein_distance(text1,text2):m,n=len(text1),len(text2)dp=np.zeros((m+1,n+1))foriinrange(m+1):dp[i][0]=iforjinrange(n+...
针对这类字段取值,可使用Pandas中Series提供的str做一步转化,注意它是向量级的,下一步,如Python原生的str类似,使用contains判断是否含有comedy字符串:mask = movies.Genre.str.contains('comedy',case=False,na=False)注意使用的两个参数:case, nacase为 False,表示对大小写不敏感; na Genre列某个单元格为NaN时...
之所以Python通过了两类四种表达方式,是为了更好处理字符串中的单引号和双引号,如果同时存在单引号和双引号可以使用一对三单引号或三双引号。 1)字符串的序号 一段字符串可以由左往右进行编号,实现正向递增序号,从0开始向上增长;也可以从结尾处想头部方向索引,那么构成的就是反向递减序号,从-1开始递减 ...
获取字符串 text="Hello, world!" 1. 分词 # 使用空格进行分词tokens=text.split() 1. 2. 建立词典 word2idx={word:idxforidx,wordinenumerate(set(tokens))} 1. 生成向量 vector=[word2idx[word]forwordintokens] 1. 总结 通过以上步骤,你已经成功将 Python 字符串转换为向量。这个过程涉及到了获取字符...