Essayez le livre "Introduction au développement d'applications de traitement du langage naturel en 15 étapes" -Chapitre 1 Mémo "Connaissances préliminaires avant de commencer les exercices"

Contenu

Ceci est un mémo pour moi pendant que je lis Introduction aux applications de traitement du langage naturel en 15 étapes.

Préparation

Aperçu des chapitres

Comme décrit dans le livre, nous couvrirons la construction de l'environnement d'apprentissage et les connaissances (langage de programmation et bibliothèque) qui sont les prérequis pour les exercices.

Note

1 Introduction / Traitement du langage naturel et apprentissage automatique

Pas de notes

2 Environnement d'écriture / développement pour ce livre

L'environnement d'écriture est distribué en tant que requirements.txt, et le Dockerfile est également distribué.

requirements.txt décrit le type et la version de la bibliothèque comme indiqué ci-dessous, et vous pouvez installer les bibliothèques en bloc à l'aide de pip.

requirements.txt


numpy==1.15.0
scipy=1.1.0
...
mecab-python3==0.996.2
neologdn==0.3.2
...
#Exemple d'installation avec pip
$ pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

Lorsque vous utilisez Dockerfile, créez et démarrez le conteneur Docker à partir de Dockerfile. (Je le lance ici)

###Construction de conteneur###
#Exécuter à l'emplacement où se trouve le Dockerfile
$ ls | grep Dockerfile
Dockerfile

#Construire avec le nom du référentiel: 15 étapes, nom de la balise: le plus récent
$ docker build -t 15step:latest .

###Démarrage du conteneur###
#Lorsque le conteneur est démarré par défaut, python est démarré
$ docker run -it 15step:latest
Python 3.6.5 (default, Jun 27 2018, 08:22:23)
>>>

#Arrêter c'est quitter()
>>>quit()
$

#Comment démarrer python après avoir démarré bash
$ docker run -it 15step:latest /bin/bash
/usr/src/app# 
/usr/src/app# python
Python 3.6.5 (default, Jun 27 2018, 08:22:23)
>>>

3 bases de Python pour l'apprentissage automatique

4 Bibliothèque de calcul numérique NumPy

--Le tableau est numpy.array (<liste>) --La dimension est <array> .shape --Slice (obtenu en spécifiant plusieurs éléments) est <array> [m: n]

5 Autres bibliothèques importantes utilisées dans ce document

Pas de notes

Références de référence

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