一、词频统计: #1.读文本文件生成RDD lines #2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() #3.全部转换为小写 lower() #4.去掉长度小于3的单词 filter() #5.去掉停用词 #6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二 ...
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2021-04-07 10:49:31
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一、词频统计: 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分 ...
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2021-04-07 10:40:25
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OpenAI GPT 是在 Google BERT 算法之前提出的,与 BERT 最大的区别在于,GPT 采用了传统的语言模型进行训练,即使用单词的上文预测单词,而 BERT 是同时使用上文和下文预测单词。因此,GPT 更擅长处理自然语言生成任务 (NLG),而 BERT 更擅长处理自然语言理解任务 ...
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2021-04-06 15:20:32
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一、词频统计: 1.读文本文件生成RDD 2.将文本分割成单词 words 3.全部转换为小写 4.去掉长度小于3的单词 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全总学生和分数 1. 分解出字 ...
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2021-04-06 15:20:05
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一、词频统计: 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分 ...
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2021-04-06 15:15:03
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一、词频统计: 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() lines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt") words = lines.flatMa ...
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2021-04-06 15:08:22
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一、filter,map,flatmap练习: 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words 3.全部转换为小写 4.去掉长度小于3的单词 5.去掉停用词 二、groupByKey练习 6.练习一的生成单词键值对 7.对单词进行分组 8.查看分组结果 学生科目成绩 ...
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2021-04-06 15:04:43
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# @Filename: search_document.py import os,re import shutil import pandas as pd import time class atom_file(object): def re_doucement(self,path,pattern ...
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2021-04-06 14:59:44
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中文分词:正向匹配最大算法 正向最大匹配法,对于输入的一段文本从左至右、以贪心的方式切出当前位置上长度最大的词。正向最大匹配法是基于词典的分词方,其分词原理是:单词的颗粒度越大,所能表示的含义越确切。该算法主要分两个步骤: 1、一般从一个字符串的开始位置,选择一个最大长度的词长的片段,如果序列不足最 ...
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2021-04-06 14:48:22
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LeetCode第235场周赛题解 截断句子 按照题目要求模拟即可,把单词读入到vector中,然后按要求拼接即可 class Solution { public: string truncateSentence(string s, int k) { vector<string> a; string ...
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2021-04-06 14:34:00
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