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Python Textrank算法源码示例展示RAR

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简介:
本资源提供Python实现的Textrank算法源代码及运行示例,封装于RAR文件中。包含文档摘要抽取、关键词提取等应用实例,适合自然语言处理学习者参考实践。 本源码主要用于展示如何使用Python实现Textrank算法。在编译运行过程中可能会遇到相关包未安装的提示,请根据报错信息依次安装所需的包。 目录结构如下: - 文件夹‘candidates’和‘conferences’包含数据集。 - 文件夹‘keywords-candidates-textrank’和‘words-conferences-textrank’用于存放程序执行后的结果。 运行时注意事项: - 使用命令 `python textrank.py candidates` 或者 - 使用命令 `python textrank.py conferences`。

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  • Python TextrankRAR
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    本资源提供Python实现的Textrank算法源代码及运行示例,封装于RAR文件中。包含文档摘要抽取、关键词提取等应用实例,适合自然语言处理学习者参考实践。 本源码主要用于展示如何使用Python实现Textrank算法。在编译运行过程中可能会遇到相关包未安装的提示,请根据报错信息依次安装所需的包。 目录结构如下: - 文件夹‘candidates’和‘conferences’包含数据集。 - 文件夹‘keywords-candidates-textrank’和‘words-conferences-textrank’用于存放程序执行后的结果。 运行时注意事项: - 使用命令 `python textrank.py candidates` 或者 - 使用命令 `python textrank.py conferences`。
  • A星(C#编写,含
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    本示例展示了如何使用C#实现经典路径搜索算法A*。包含完整源码和详细注释,适合学习与参考。 在学习A星算法的过程中,由于理解不够透彻,我编写了一个程序来帮助自己更好地掌握该算法的原理。这个程序用C#语言编写,并且使用了中文变量名以便于阅读代码时能够更直观地了解其逻辑结构。通过运行演示程序,可以全面理解A星寻路的整体流程和细节。编程工具则是Microsoft Visual Studio 2005版本。
  • LMS
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    本段内容展示了LMS(Least Mean Squares)算法的应用实例,通过具体案例详细解析了该自适应滤波技术的工作原理及其在实际问题中的有效应用。 在信号处理领域,LMS算法(最小均方算法)是一种简单且广泛应用的自适应滤波器算法。它是基于维纳滤波理论,并通过使用梯度下降法进行优化而提出的,最初由Widrow 和 Hoff 提出。 该算法的一个显著特点是不需要已知输入信号和期望信号的具体统计特性。“当前时刻”的权系数是通过“上一时刻”权系数加上一个与负均方误差梯度成比例的项来计算得出。这种算法也被称为 Widrow-Hoff LMS 算法,在自适应滤波器中得到了广泛应用,具有原理简单、参数少、收敛速度快以及易于实现等优点。
  • enm_eval: ENMevaluate(库-
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    ENMevaluate是一款用于生态位模型评估的工具包,提供详细的示例代码和文档,帮助用户轻松理解和使用该软件包的各项功能。此仓库包含源代码及演示实例,便于学习与二次开发。 enm_eval 使用 ENMevaluate 库(版本:0.2.0)与模型一起预测欧洲一些大WaSP分布,并调整患病率(MaxEnt参数)。该脚本的目的是通过使用影响模型性能(如正则化和特征选择)的不同参数组合,构建多个物种分布模型(SDM),以提高模型性能并防止过度拟合。R库ENMevaluate 评估这些参数的最佳组合。 针对小样本量进行校正的Akaike信息准则反映了模型的拟合优度和复杂性,并且它与分区方法无关,因为它是使用完整的存在集计算得出的。具有最低AICc值(即Delta_AICc = 0)的模型被认为是当前模型集合中最佳的一个。大 AUC_diff 表示过拟合。 原始数据: -presences_91_12_maxent_meters
  • python中的textrank实现
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    本项目旨在实现Python环境下基于Textrank算法的文本摘要提取与关键词抽取功能,适用于自然语言处理任务。 这是一个基于Python实现的textrank算法的版本:2.7.14。文件夹‘candidates’和‘conferences’是数据集文件夹。运行结果会被存放在‘keywords-candidates-textrank’和‘words-conferences-textrank’中。 要开始运行,输入命令: python textrank.py candidates 或 python textrank.py conferences 注意:在运行过程中可能会提示需要安装某些包,请根据报错信息依次进行安装。
  • Python排序
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    本资源提供多种经典的Python排序算法实现代码,包括但不限于冒泡、插入和快速排序等。适合编程学习与实践参考。 插入排序的原理是:通过循环一次就将一个元素移动到数组中的正确位置来实现排序,通常适用于长度较小的数组或作为其他复杂排序算法(如归并排序或快速排序)的一部分。时间复杂度为 O(n^2)。 以下是使用Python实现的插入排序代码: ```python def insertion_sort(arr): for i in range(1, len(arr)): j = i while j >= 0 and arr[j-1] > arr[j]: arr[j], arr[j-1] = arr[j-1], arr[j] j -= 1 return arr ```
  • 遗传路径优化.rar
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    本资源提供了一个基于遗传算法解决路径优化问题的示例代码。通过模拟自然选择和基因进化过程,该程序能够高效地寻找最优或近似最优解,适用于物流规划、网络路由等领域。 提供一个带有注释的MATLAB遗传算法路径优化代码实例供学习使用。大家可以依据自己的需求进行参考和学习。
  • 遗传的应用实(附带
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    本资料汇集了多个基于遗传算法的实际应用案例,并提供详细的源代码供读者参考和实践。适合研究与学习使用。 遗传算法的应用示例包括以下问题: 1. 求解函数f(x) = x + 10*sin(5x) + 7*cos(4x)在区间[0,9]内的最大值。 2. 寻找下面给出的函数的最大值: f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x),其中 x∈[0,10] 3. 假设有一个推销员需要访问n个城市,每个城市只能访问一次,并且最后必须返回出发的城市。如何通过遗传算法找到最短的旅行路线?在图论中,这个问题被称为“旅行商问题”。给定一个图g=(v,e),其中v表示顶点集(即各城市),e表示边集(代表两城之间的路径)。设d=(dij)为由i和j两个顶点之间距离构成的距离矩阵。因此,“旅行商问题”就是要找出通过所有节点且每个节点仅经过一次的最短闭合路径。 以上三个问题是遗传算法可以解决的一些典型应用案例,它们涵盖了优化函数的最大值以及寻找图论中的最优解等多种场景。
  • Python中基于TextRank的代实现
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    本项目介绍如何在Python环境中利用TextRank算法进行文本摘要提取和关键词抽取,并提供完整的代码实现。 TextRank是一种基于图论的自然语言处理算法,由Mihalcea和Tarau在2004年提出。它主要用于生成文本摘要和提取关键词,并借鉴了Google PageRank算法的思想来计算文档中每个词汇的重要性。 使用Python实现TextRank时可以借助`gensim`库,这是一个强大的用于文本分析的工具包,支持词向量操作及主题建模等功能。 首先需要确保安装好`gensim`库。如果尚未安装,请通过命令行运行以下指令进行安装: ```bash pip install gensim ``` **TextRank算法原理包括以下几个步骤:** 1. **词汇图构建**:将文本中的每个独特词视为节点,当两个词语在一定距离内共现时建立边连接,并根据它们的频次或相关性设置权重。 2. **PageRank计算**:通过加权求和所有邻接节点(即邻居)的重要性值来更新每个词汇图中节点的PageRank值。除以出度,防止数值过高。 3. **迭代更新**:初始化每条边的初始PageRank为1/总词数,并进行多次迭代直至收敛或达到预设的最大次数。 4. **关键词提取**:根据最终计算得到的每个词汇图中节点的重要性排序选出前N个重要性最高的词作为关键词。 在Python环境中,可以通过`gensim.summarization.textrank`模块实现TextRank算法。以下是一个简单的示例代码: ```python from gensim.summarization import textrank text = 这里填写你的文本内容... words = gensim.utils.simple_preprocess(text) keywords = textrank(words, top_n=10) print(关键词:, keywords) ``` TextRank算法广泛应用于以下领域: - **文本摘要**,生成文章的简化版本。 - **关键词提取**,快速识别文档的主题和关键信息,有助于检索及分类。 - **问答系统**,提高问题与答案匹配准确度。 - **社交媒体分析**,挖掘用户帖子中的热点话题。 结合其他自然语言处理技术如停用词过滤、词干化等可以进一步优化TextRank的效果。总体而言,在关键词提取以及文本摘要方面,TextRank算法是Python环境中一个强有力的工具,并且通过`gensim`库的使用使得实现变得简单方便。
  • 详细的A*
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    本篇文章详细解析并展示了A*算法的应用与实现,通过具体代码示例帮助读者深入理解该算法的工作原理及其在实际问题中的应用。 这是A*算法的最短路径搜索代码,可以直接打开运行或拷贝到项目中使用。代码包含详细的注释,适合初学者理解。附带伪代码以帮助逐步学习。如果有任何疑问,请随时提问。