1.如何利用python实现词频?
2.如何系统地学习量化交易?
3.深入剖析jieba分词机制
4.Python 结巴分词(jieba)源码分析
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如何利用python实现词频?
在处理语言文本时,词频分析是一个常见任务,通常涉及将文本中的句子分解成单词,并根据词频进行排序。Python 提供了一个强大的工具库,jieba,医院管理系统源码查询来实现这一功能。
首先,确保你已经正确安装了jieba库。有三种方式可以安装:
1. **全自动安装**:使用命令`easy_install jieba`或`pip install jieba`或`pip3 install jieba`。
2. **半自动安装**:下载源代码,解压缩后运行`python setup.py install`。
3. **手动安装**:将jieba文件放置在当前目录或site-packages目录下。
jieba库提供了几个主要的分词方法:
- **jieba.cut**:接受四个参数:待分词的字符串、是否采用全模式、是否使用HMM模型、是否使用paddle模式。默认返回生成器,可通过`list`转换为列表或使用`jieba.lcut`方法。
- **jieba.cut_for_search**:与`cut`类似,mac系统 源码输出但更适合搜索引擎构建倒排索引,粒度更细。同样返回生成器,可通过`list`或`jieba.lcut_for_search`方法获取列表。
- **jieba.Tokenizer**:用于创建自定义分词器,允许同时使用不同词典,使用默认词典`jieba.dt`。
分词示例如下:
输出:
建立前缀字典从默认字典... 加载模型从缓存 C:\Users\FURONG~1\AppData\Local\Temp\jieba.cache 加载模型耗时 0. 秒。成功建立前缀字典。Paddle 模式:我/来到/北京/清华大学 Paddle 模式:乒乓球/拍卖/完/了 Paddle 模式:中国/科学技术/大学 全模式:我/来到/北京/清华大学 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, ,, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
可以加载自定义词典,格式与`dict.txt`(jieba库安装时自带的词典)相同,一个词占一行,每行分三部分。更改分词器的`tmp_dir`和`cache_file`属性,可以指定缓存文件所在的文件夹和文件名,用于受限的文件系统。加载自定义词典示例和动态修改词典的`add_word`、`del_word`方法。通过源码下视频
词性标注示例如下:
我 r 爱 v 北京 ns 天安门 ns
词性和专名类别标签如下表,其中词性标签个(小写字母),专名类别标签4个(大写字母):
接下来,以小说判官.txt为例进行实例分析,以识别人物、名词、地名,对小说有初步了解。以下是分词代码、按词频排序、制作柱图和词云图的步骤。
人物部分:
序号 词性 词频 柱图 1 闻时 ------------------------------ 2 谢问 ----------------------- ...
名词部分:
序号 词性 词频 柱图 1 时候 ------------------------------ 2 有点 ----------------- ...
地名部分:
序号 词性 词频 柱图 1 夏樵 ------------------------------ 2 东西 -------------------- ...
完整代码如下,详细说明请参考jieba官方文档和示例代码。
如何系统地学习量化交易?
有TB和matlab就基本足够了,实现的话c++比较好。当然要看自身的知识背景和技术水平。
我的理解其实做量化交易很难有一个所谓的系统学习的过程,量化只是手段,交易的族谱树asp源码逻辑是多元化的,你可以通过形态描述、追踪市场不合理价差等手段切入,也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中,你可以做的是K线结构上的策略,也可以做日线或每毫秒数据进行决策的策略。
所有的一切目的就是为了获利,所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。
你可以通过各种手段了解做量化时注意的细节,比如如何避免使用未来函数、如何理解每一条数据的意义、测试与实盘之间的差异、不同测试软件的优缺点等等。但你没法去“学习”量化交易,因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来,如何赚钱必须自己去挖掘
首先从高频交易分类来说,您研究的期现套利只是其中一种,股指期货刚推出的空间展示网站源码时候和现货的期现套利收益率还不错,近两年低到有时甚至不到无风险收益率。国债期货和现货套利空间在推出后很快就消失了。以后推出了期权,可能会有一定机会,但应该风险很高。其实从国外来看,高频交易最大的用处是做市商交易,快进快出提供市场流动性,这种策略在中国订单驱动市场显然很难。然后就是后面答案中提到的趋势交易,利用KDJ,SAR,海龟法,割头皮法之类的策略判断市场方向进行交易,这也是国内期货公司和大部分量化私募的方向。不得不说,这种策略参数选择基于过去,可能会过度优化参数或者加入拍脑袋主观想法,有时候赚很多倍有时候很快赔光。一般的策略都回撤太高不适合投资。最后有一种,是目前我所了解的比较先进的方法, 隐含马尔可夫模型(HMM),这也是西蒙斯的文艺复兴在做的方法。具体策略我学识有限了解不深,这是一种随机过程的方法,《数学之美》里介绍过利用HMM来语音识别。因此,我建议题主如果真的有志于高频交易应该首先读一个数学或者计算物理的博士,编程能力并不是高频交易的核心竞争力,数学理论才是。当然,本人阅历能力有限,仅了解皮毛,随口一说,欢迎拍砖
深入剖析jieba分词机制
中文分词:打造最优Python中文词组划分模块。
引言:采用清晰明了的解释方式,结合源码,深入解析Jieba分词的基本原理
算法基本逻辑:构建全局前缀词典、建立有向无环图(DAG)
以sentence="基坑支护施工"为例,首先构建前缀词典,初始化并建立jieba自带词典、前缀词典和用户词典,注意词典中包含"4S店"时,前缀词典会生成"4"、"4S"、"4S店"。接着构建待分词语句的DAG图,通过两层循环判断当前词汇是否在前缀词典中,以实现分词有向无环图的建立。
动态规划选取最大词频路径:计算可能性最大的路径,使用动态规划算法找出基于词频的最大切分组合。
公式描述:其中,每条路径的概率计算基于词在前缀词典里的词频与所有词的词频之和的比值。如果词频为0或不存在,则视为词频为1。取对数概率,通过相加计算替代相乘,以防止下溢。
未登录词优化:对于未登录词,采用基于汉字成词能力的HMM模型,通过Viterbi算法优化分词结果。
总结:Jieba分词通过构建全局前缀词典、构建有向无环图、动态规划选取最大词频路径和优化未登录词,实现了高效、准确的中文文本划分,满足不同领域专业词汇的分词需求。
Python 结巴分词(jieba)源码分析
本文深入分析Python结巴分词(jieba)的源码,旨在揭示其算法实现细节与设计思路,以期对自然语言处理领域感兴趣的朋友提供有价值的参考。经过两周的细致研究,作者整理了分词算法、实现方案及关键文件结构的解析,以供读者深入理解结巴分词的底层逻辑。
首先,分词算法涉及的核心技术包括基于Trie树结构的高效词图扫描、动态规划查找最大概率路径和基于HMM模型的未登录词处理。Trie树用于生成句子中所有可能成词情况的有向无环图(DAG),动态规划则帮助在词频基础上寻找到最优切分组合,而HMM模型则通过Viterbi算法处理未在词库中出现的词语,确保分词的准确性和全面性。
在结巴分词的文件结构中,作者详细介绍了各个关键文件的功能与内容。dict.txt作为词库,记录着词频与词性信息;__init__.py则是核心功能的入口,提供了分词接口cut,支持全模式、精确模式以及结合最大概率路径与HMM模型的综合模式。全模式下,会生成所有可能的词组合;精确模式通过最大概率路径确定最优分词;综合模式则同时考虑概率与未登录词,以提高分词效果。
实现细节方面,文章通过实例代码解释了全模式、精确模式及综合模式的分词逻辑。全模式直接输出所有词组合;精确模式基于词频和最大概率路径策略,高效识别最优分词;综合模式利用HMM模型处理未登录词,进一步提升分词准确度。通过生成的DAG图,直观展示了分词过程。
结巴分词的代码实现简洁而高效,通过巧妙的算法设计和数据结构应用,展示了自然语言处理技术在实际应用中的强大能力。通过对分词算法的深入解析,不仅有助于理解结巴分词的功能实现,也为自然语言处理领域的研究与实践提供了宝贵的洞察。
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香港海洋公園的大貓熊盈盈,15號產下一對龍鳳胎,大貓熊的生育年齡以20歲為上限,19歲的盈盈換算成人類的年紀是57歲,創下大貓熊高齡產子的紀錄,由於龍鳳胎體重過輕,生命徵象脆弱,海洋公園和四川貓熊保育
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