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基于Spark的Python-NLP库SparkNLP

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简介：
简介：SparkNLP是基于Apache Spark和Python开发的一款自然语言处理库，集成了多种NLP任务所需的功能，适用于大规模文本数据处理。 Spark-NLP是一个面向Apache Spark的自然语言处理库。

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  • 基于Spark的Python-NLP库SparkNLP
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    简介：SparkNLP是基于Apache Spark和Python开发的一款自然语言处理库，集成了多种NLP任务所需的功能，适用于大规模文本数据处理。 Spark-NLP是一个面向Apache Spark的自然语言处理库。
     
  • Spark-Apriori：基于 Spark 的 Apriori 算法实现
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    Spark-Apriori是一款利用Apache Spark高效处理大数据集的Apriori算法实现。该工具旨在发掘大规模数据中的频繁项集和关联规则，为市场篮分析提供强大支持。 火花先验使用 Spark 的蛮力 Apriori 算法实现，并且该算法不会继续生成关联规则。用法如下： 输入参数包括最大迭代次数、最小支持度和分区数量。 命令行示例： ``` spark-submit \ --class com.jgalilee.spark.apriori.JobDriver \ --master local[4] \ ./target/scala-2.10/spark-apriori_2.10-1.0.jar \ input/transactions.txt \ 10 \ 3 \ output \ 3 ``` 参数说明： - `input` - 输入交易数据的路径。 - `max` - 要运行的最大迭代次数。 - `minsup` - 作为频繁项集候选项的标准最小支持度阈值。 - `output` - 输出结果存放的位置，即输出目录为 output/n - `partitions` - 用于事务数据集划分的分区数量。
     
  • PaddleNLP: 基于PaddlePaddle 2.0的NLP核心库与模型集合
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    PaddleNLP是基于PaddlePaddle 2.0开发的自然语言处理核心库及模型集合，提供全面的预训练模型和丰富的文本应用解决方案。 PaddleNLP 2.0 拥有丰富的模型库、简洁易用的API以及高效的分布式训练能力，旨在提升飞轮开发者的文本建模效率，并提供基于 Paddle 2.0 的最佳实践方案。 特性包括： 1. **丰富多样的模型库**：涵盖自然语言处理领域主流应用相关的前沿技术，如中文词向量、预训练模型、词法分析、文本分类、文本匹配、文本生成、机器翻译以及通用对话和问答系统等。 2. **简洁易用的API**：深度兼容飞轮2.0高层API体系，提供可替换的模块化组件以大幅度减少数据处理及网络构建过程中的代码开发量，从而提高整体建模效率。 3. **高效分布式训练能力**：通过优化过的混合精度训练策略和舰队分布式训练接口支持大规模模型训练需求。
     
  • 基于FastText的THUCNews文本分类(NLP实战篇)-python实现
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    本项目采用Python和FastText库进行中文新闻文本分类，基于THUCNews数据集，展示了NLP技术在实际应用中的有效性和实用性。 计划赶不上变化快的fasttext来了~ 包括代码、分好词的训练集和测试集以及停词表，测试集F1值为0.941，虽然没有TextCNN高但速度快啊！fasttext模块安装起来稍微麻烦一些，请参考相关博客内容。
     
  • Python与Spark：基于PySpark的基础知识及代码实例
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    本书深入浅出地介绍了如何使用Python和Apache Spark结合的工具PySpark进行大数据处理，通过丰富的基础知识讲解和实用代码示例，帮助读者掌握高效的数据分析技能。 使用Python与Apache Spark结合是技术领域中的一个热门趋势。它为大数据处理和机器学习的融合提供了巨大的潜力。Spark以其高速度著称（由于在内存中操作，比传统方法快100倍），并且提供了一种健壮、分布式的容错数据对象——RDD，并通过诸如MLlib等补充包与机器学习及图形分析领域紧密集成。 Apache Spark是用Scala编写的，并运行于Java虚拟机(JVM)之上。然而，对于许多初学者来说，Scala可能并不是首选的语言来进入数据分析的世界。幸运的是，Spark提供了一个强大的Python接口——PySpark，它让Python开发者能够直接与Spark框架交互，在大规模数据操作和分布式文件系统上的对象及算法使用方面提供了便捷。 为了在Jupyter Notebook中利用Python 3进行Apache Spark的开发工作，你需要特别注意：不同于大多数其他Python库，配置好PySpark环境并不像简单的pip安装以及导入模块一样简单。
     
  • Python版Spark编程基础.rar
    优质
    本资源为《Python版Spark编程基础》，涵盖使用Python进行Apache Spark编程的基础知识和实用技巧，适合初学者掌握大数据处理技术。 Spark编程基础(Python版).rar
     
  • 音乐推荐系统：基于Apache Spark和Python的实现
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    本项目旨在开发一个高效的音乐推荐引擎，采用Apache Spark的大数据处理能力和Python的灵活性，以提升个性化推荐体验。 音乐推荐系统可以根据用户的收听历史向他们推荐新的音乐艺术家。该系统的底层后端实现使用了交替最小二乘（ALS）学习算法。此系统已经在来自Audioscrobbler的开放源代码服务的数据上进行了培训和测试。
     
  • Chinese-Spark-Movie-Lens: 基于Spark、Python Flask及MovieLens数据集的在线电影推荐系统...
    优质
    Chinese-Spark-Movie-Lens是一款基于Apache Spark和Python Flask构建的在线电影推荐应用，采用MovieLens数据集进行高效处理与个性化推荐。 中国火花电影镜头是一个基于Spark、Python Flask以及MovieLens数据集的在线电影推荐系统项目简介。该项目旨在帮助初学者学习如何构建一个推荐系统，并使用Spark和Flask实现一个可扩展的在线电影推荐系统。 本教程将指导您逐步了解如何利用Apache Spark中的交替最小二乘（ALS）方法来实施协同过滤，以建立电影推荐系统，并解析电影及评分数据进入Spark RDD。第二部分涵盖了创建与应用该推荐系统的流程，并持续提供在线服务功能。 此项目可独立完成基于MovieLens数据集的影片推荐模型构建工作。在第一部分内容中有关如何结合使用ALS和MovieLens数据集的相关代码，大多取自于我之前对edX课程练习题的一个解答方案，在2014年的Spark Summit上公开发布过。此外还包括了存储及重新加载模型以备后续使用的相关编码，并最终利用Flask搭建Web服务端进行展示与应用。
     
  • 基于Python Django和Spark的高考志愿推荐网站.zip
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    本项目为一个基于Python Django框架与Apache Spark技术构建的高考志愿推荐网站。通过大数据分析提供个性化的高校及专业推荐服务，帮助考生科学合理地填报志愿。 一个高考志愿推荐网站使用了Python、Django和Spark技术。.zip文件包含了该项目的相关内容。
     
  • 基于Flask的Python聊天机器人源码，适用于NLP课程项目
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    这是一款使用Python开发的聊天机器人源代码，基于流行的Web框架Flask构建，非常适合自然语言处理（NLP）课程项目的实践学习和研究。 这是一个基于Flask的聊天机器人项目，属于NLP课程的一个小任务。安装教程简单明了：只要把所有依赖都装上就能运行！