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BosonNLP HTTP API 文档 — BosonNLP HTTP API 1.0 documentationBosonNLP HTTP API 文档. BosonNLP HTTP API 文档. 本文档的 PDF 版本可以从 这里. 所有接口在调用时，需要在 HTTP 请求的头部 header 里设置一个名为.
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BosonNLP HTTP API 文档 — BosonNLP HTTP API 1.0 documentation | docs.bosonnlp.com Reviews
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分词与词性标注 — BosonNLP HTTP API 1.0 documentation
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Http:/ api.bosonnlp.com/tag/analysis? Space mode=0&oov level=3&t2s=0& special char conv=0. 进行特殊字符转换，将” n”, “ r”, “ t”分别 转换成” Enter ”, “ Enter ” , “ Tab ”. U8fd9 u4e2a u4e16 u754c u597d u590d u6742. 不同的空格保留选项 space mode :. H X-Token: YOUR API TOKEN. Http:/ api.bosonnlp.com/tag/analysis? H X-Token: YOUR API TOKEN. Http:/ api.bosonnlp.com/tag/analysis? H X-Token: YOUR API TOKEN. Http:/ api.bosonnlp.com/tag/analysis? 不同的新词枚举强度选项 oov level :. H X-Token: YOUR API TOKEN. Data [ 亚投行意向创始成员国确定为57个 , 流量贵 频被吐槽 ].
应用场景示例 — BosonNLP HTTP API 1.0 documentation
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文本聚类引擎 — BosonNLP HTTP API 1.0 documentation
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豫广微新闻# 首都机场爆炸案嫌犯冀中星 移送检方审查起诉 据报道，首都机场公安分局对冀中星爆炸案侦查终结，目前已移送朝阳检察院审查起诉。 Http:/ api.bosonnlp.com/cluster/push/TASK ID. Http:/ api.bosonnlp.com/cluster/push/TASK ID. Http:/ api.bosonnlp.com/cluster/analysis/TASK ID. 聚类默认参数适用于在同一个关键词 例如 MH370 、 食品安全 等 对应的内容中发现细粒度子话题。 Http:/ api.bosonnlp.com/cluster/analysis/TASK ID. Http:/ api.bosonnlp.com/cluster/status/TASK ID. Http:/ api.bosonnlp.com/cluster/status/TASK ID. Http:/ api.bosonnlp.com/cluster/result/TASK ID. Http:/ api.bosonnlp.com/cluster/result/TASK ID.
关键词提取 — BosonNLP HTTP API 1.0 documentation
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Http:/ api.bosonnlp.com/keywords/analysis. HTTP query string 参数. U75c5 u6bd2 u5f0f u5a92 u4f53 u7f51 u7ad9 uff1a u8ba9 u65b0 u95fb u8fc5 u901f u8513 u5ef6. H X-Token: YOUR API TOKEN. Data u75c5 u6bd2 u5f0f u5a92 u4f53 u7f51 u7ad9 uff1a u8ba9 u65b0 u95fb u8fc5 u901f u8513 u5ef6. Http:/ api.bosonnlp.com/keywords/analysis? 04580507649282757, u8513 u5ef6], [0.44467176143180404, u75c5 u6bd2]. Http:/ api.bosonnlp.com/keywords/analysis. Python keywords api example.py 0.458050764928 蔓延. 注意 在测试时请更换为您的 API token.
找出最负面的消费者评价 — BosonNLP HTTP API 1.0 documentation
http://docs.bosonnlp.com/sentiment_example.html
负面概率结果为 0 到 1 之间的数值，通常负面概率大于 0.6 以上时，我们可以认定这条数据为负面。 对于 04-0.6 之间的数据为模糊地带，由用户对这个区间的结果做判断，取一个相对的值，大于这个值的数据为负面。 Http:/ api.bosonnlp.com/sentiment/analysis.
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Archives
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如果仅希望在训练数据上得到输入 (x )预期的输出 (y )，那么我们仅仅需要记住所有的训练数据 ( x, y) )就可以了。 至于正则化的方法，很多时候被大家简化理解为了 在目标函数上增加关于参数的 ( ell 1 )或 ( ell 2 )范数 的简单表达，但对于为何需要增加范数约束，以及增加以后所产生的效果不甚明了。 对于Logistic regression问题，通过给定的 (n )个数据 ( {(x i, y i) } n {i=1} )，其中 (y i in {0, 1 } )，我们希望寻求到一个足够好的 (w )，使得 ( sigma(x i) )尽可能接近 (y i )，其中 ( sigma(x)= frac{1}{1 exp(-w cdot x)} )就是我们前文神经网络常用的Sigmoid函数。 后向传播 上一次的分享我们提到了神经网络的几个基本概念，其中提到了随机梯度下降(SGD)算法是神经网络学习 或者更通用的，一般性参数优化问题 的主流方法。 本文我们玻森(bosonnlp.com)的讨论就围绕解决梯度 ( triangledown w )的核心算法 后向传播算法来展开。
算法
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Maximal Marginal Relevance 的一个变种。 MMR是无监督学习模型，它的提出是为了提高信息检索 Information Retrieval 系统的表现。 相比于其他无监督学习方法，如TextRank TR ， PageRank PR 等，MMR是考虑了信息的多样性来避免重复结果。 TR，PR是基于图 Graph 的学习方法，每个句子看成点，每两个点之间都有一条带权重 Weighted 的无向边。 这些方法把做摘要的问题看成随机游走来找出稳态分布 Stable Distribution 下的高概率 重要 的句子集，但缺点之一便是无法避免选出来的句子相互之间的相似度极高的现象。 因此，可以方便的调节相关性和多样性的权重来满足偏向 需要相似的内容 或者偏向 需要不同方面的内容 的要求。 玻森采用摘要公认的Bi-gram ROUGE F1方法来判断自动生成的摘要和 标准摘要 的接近程度。 玻森采用的结构化预测模型是传统线性条件随机场 Linear-chain CRF 的一个变种。
趣文
https://blog.bosonnlp.com/category/637fae5d71ea.html
相信大家对一月底 Nature 杂志的封面文章，Google DeepMind团队的AlphaGo程序战胜围棋职业选手樊麾的新闻还记忆犹新。 Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search. 里面所用到的三大算法 基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的预测学习在2008年就被提出 基于模特卡罗树搜索(Monte-Carlo Tree Search, MCTS)于2006年就被应用于围棋 而机器自己与自己左右互搏的增强学习算法(Reinforcement Learning, RL)的提出更可以追溯到上世纪八十年代。 根据DeepMind CEO Demis Hassabis 的介绍，AlphaGo项目正式成立不到两年，成规模的投入也就是一年左右的时间。 AlphaGo目前的三个主要部分的程序，也就是前文提到的CNN, MCTS, 和RL可以被 独立地改进和提升. A) 192 v.s. 256.
动态
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而近几年火起来的 ElasticSearch ES 凭借其稳定、可靠、快速的实时搜索普遍受到大家的好评，连 GitHub、SoundCloud 也都将 ES 作为其核心搜索组件。 因为内置的分析器在处理中文分词时，只有两种方式 一种是单字 unigram 形式，即简单粗暴的将中文的每一个汉字作为一个词 token 分开 另一种是两字 bigram 的，也就是任意相邻的两个汉字作为一个词分开。 举个例子 假设我们的 index 里面存储了3篇 documents 如下. Case 1 查询 中国 ，期望只得到 id 为1的 document。 用 unigram 的分析器 即默认的 Standard Analyzer 查询结果为 id 1和 id 2的content bigram 的分析器 名为cjk 的结果为id 1。 Standard Analyzer 没有给出预期结果是因为它把 中国 切分为 中 、 国 2个 token，因此误给出了 id 2的结果。 Case 2 查询 国武 这一家公司，期望只得到 id 为3的 document。 详情解释请查看 Github 上玻森 ES 中文分词的README.
这一次，我赌AlphaGo胜
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相信大家对一月底 Nature 杂志的封面文章，Google DeepMind团队的AlphaGo程序战胜围棋职业选手樊麾的新闻还记忆犹新。 Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search. 里面所用到的三大算法 基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的预测学习在2008年就被提出 基于模特卡罗树搜索(Monte-Carlo Tree Search, MCTS)于2006年就被应用于围棋 而机器自己与自己左右互搏的增强学习算法(Reinforcement Learning, RL)的提出更可以追溯到上世纪八十年代。 根据DeepMind CEO Demis Hassabis 的介绍，AlphaGo项目正式成立不到两年，成规模的投入也就是一年左右的时间。 AlphaGo目前的三个主要部分的程序，也就是前文提到的CNN, MCTS, 和RL可以被 独立地改进和提升. A) 192 v.s. 256.
口碑分析 - BosonNLP
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自然语言处理引擎 NLP 对口碑信息进行处理 同时，玻森语言机器人进行高效率内容解读，展开各种维度分析功能，最后以可视化方式呈现。 例如 品牌与竞品在XX地区消费者评论正负面情感比例，消费者评论环节比例及其正负面情感比例，消费者评论中对于各自竞品的提及内容及看法，消费阶段比例 包括初次消费，多次消费，下次消费意向 等等。
NLP是什么 - BosonNLP
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核心问题是什么 海量的此类数据存于公司内部和互联网上 超过75%的数据为非结构化数据 ， 且信息量仍持续快速增长。 被广泛应用于各种行业来解决关键知识性问题，例如从收集的大量珍贵的非结构化内容中提取的见解 CRM 数据、 社媒体、 新闻、 专利、 财务信息披露等。
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Creating Your Cluster · Bonsai
Your Elasticsearch cluster is up and running. Next we'll look at how you can [configure a connection to Elasticsearch](/docs/connecting-to-elasticsearch) and start using it to index your data.,category:5633f072737ea01700ea329d,createdAt:2015-11-02T20:59:00.878Z,excerpt:Instantly provision a free Elasticsearch cluster for testing and development.,githubsync:,hidden:false,isReference:false,link external:false,link url:,order:0,parentDoc:null,project:5633ebff7e9e880d00af1a53,slug:creating-yo...
Developer Docs - BookingBug
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BookingCenter Online Documentation Center - BookingCenter Documentation - BookingCenter Documentation
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Booqable · Apiary
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PHP Version 5.3.27. Linux cl0-web6.ispfr.net 3.2.45 nuxit-squeeze-grsec #1 SMP Tue May 21 09:18:11 UTC 2013 x86 64. Oct 11 2013 16:29:57. Configuration File (php.ini) Path. Web/php.ini/www.testmutu0.com/php.ini. Scan this dir for additional .ini files. Additional .ini files parsed. Https, ftps, compress.zlib, php, file, glob, data, http, ftp, phar, zip. Registered Stream Socket Transports. Tcp, udp, unix, udg, ssl, sslv3, sslv2, tls. This program makes use of the Zend Scripting Language Engine:. Mbstring...
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