Систематическая погрешность отставания устраняется при градуировке. Измерение происходит в установившемся режиме.При ламинарном течении форма поверхности отличается от параболоида вращения менее процента.Как Вы справедливо заметили тахометр для специальных условий эксплуатации но вполне применим и как дозатор. Спасибо за комментарий.
Цель статьи не тестирование библиотек, а сравнение интерфейсных возможностей решателей для двух конкретных групп задач линейного программирования.Различные формы представления исходных данных с использованием матрицы для формирования функции цели и без влияет на аппаратное время выполнения программы.При усреднении времен такое сравнение корректно и оправдано.В статье не рассматривались возможности библиотек в целом, поэтому утверждение о том что cvxopt позволяет решать намного больший класс задач отношение к статье не имеет. Кроме того само утверждения голословно — какой класс, каких задач.
Спасибо за комментарий.
Я использовал stop_words= nltk.corpus.stopwords.words('english') с корпуса официального корпуса Brown.На русские стоп слова я дал ссылку http://www.algorithmist.ru/2010/12/stop-symbols-in-russian.html. Из которой они переписаны как вариант для использования. Если ссылка Вас не устраивает создайте собственный собственный список стоп-слов. Замечание не по адресу.
Я не помещаю не проверенных программ. Более 40 троек различных авторов показали устойчивое определение по предложному алгоритму. Вот пример Tolkien J.
The Lord of the Rings (1995) Tolkien J
The Lord of the Ring 1 — The Fellowship of the Ring(1954)
Вот результат
Factor --a 426.648 Factor--b 9584.508 Mistake of approximation-- 0.086%
In total of words (Text-1) --265287. New words --15214. Percen new words-- 6
Factor --a 165.307 Factor--b 3358.964 Mistake of approximation-- 0.0833%
In total of words (Text-2) --90121. New words --6713. Percent new words-- 7
Factor --a 26.325 Factor--b 644.835 Mistake of approximation-- 0.0906%
In total of words (Text-3) --13754. New words --2712. Percent new words-- 20
Average distances between art products of the author K--435.85
Average distance between art products of the authors K and M--650.913
При желании проверите сами.
Да это не сложно. Если Вам это интересно могу опубликовать дополнение с применением pymorphy2.Сообщите какие части нужно сравнивать я приведу в качестве примера.
Для того чтобы дискутировать не достаточно быть знакомым с чат-ботом.Репертуар Вашего просмотра фильмов и объясняет Ваше не понимание смысла.Смотрите фильмы не только про чат-бота но и читайте книги про Незнайку (может это поможет). На Ваше " системное" наблюдение о регистрации на аккаунте сообщаю своё. В Вашем ответе нет информации по сути статьи, например предложений о изменении кода или постановки задачи, вместе этого Ваша сравнительная интерпретация лексики любимого Вами героя.
О чем говорит Ваша фраза -NLTK была разработана через 10 лет после релиза самого Python, она говорит о том что Вы не знаете что модуль NLTK постоянно совершенствуется вместе с корпусами совершенствоваться и Python. Например стоп- слова теперь в 3.4,3.5 можно получить
from nltk import *
from nltk.corpus import brown
stop_words= nltk.corpus.stopwords.words('english')
Многое изменилось например появился интерфейс PyQt5. PyCharm, И тот факт что релиз появился раньше говорит только о том что Python востребован именно для анализа контента на основе больших моделей, например Big Artm. Но я думаю, что сообществу нужно заняться не бесплодной критикой молодых авторов а подсказкой по улучшению кода. Думаю автор статьи ждёт от Вас именно этого.
В таком объёме как Python с корпусами не работает ни один язык программирования — ссылка для ознакомления https://ru.wikipedia.org/wiki/Natural_Language_Toolkit. Вот книга которая стала бестселлером -Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper. Natural Language Processing with Python. — O'Reilly Media, 2009. — ISBN 0-596-51649-5… Вот ссылка из статьи -задача, которая перед нами стоит — скачивание музыкальных произведений с сайта предоставляющего такую возможность. Использовать будем язык-программирования Python.Где здесь утверждение которое Вы назвали "ляпом". Нет здесь никакого "ляпа". Что Вы пытаетесь доказать — что Python имеет много модулей — это так, ознакомитесь http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycurl — Вы перечислили далеко не все. Автор статьи и не утверждал что Python только для анализа текста. Поэтому не надо разбрасываться "ляпами'/ Вашее утверждение — и на самом деле в основном находится за её пределами.лишено основания. А проверку датчанином Вы прошли. Но это единственное с чем можно согласиться. ,
О чем идёт речь в статье об обработке текстовых текстовых данных. Руководствуясь Вашей же логикой можно утверждать что для этой задачи Pythoon лучший для обработки текстов такого же мнения и думаю известный Вам датчанин. А создатель знает для чего он создавал Python.
Да очень похоже что Вы знакомы с Python только на уровне читающего заголовки. Основным преимуществом Python является библиотека NLTK которая работает с корпусами текстов book, Brown и другими. Кроме того для тематического анализа текстовой информации есть ещё Gensim и BigArtm не говоря уже о модулях re,pyMorfologik, pymorphy2, LDA которые составляют почти половину библиотек Python. Поэтому воздержитесь от суждения о "ляпах" и не читайте только заголовки.
Спасибо за комментарий.
'более', 'жизнь', 'нельзя', 'так', 'больше', 'за', 'нет', 'такой', 'будет', 'зачем', 'ни',
'там', 'будто', 'здесь', 'нибудь', 'тебя', 'бы', 'и', 'никогда', 'тем', 'был', 'из', 'ним',
'теперь', 'была', 'из-за', 'них', 'то', 'были', 'или', 'ничего', 'тогда', 'было', 'им', 'но',
'того', 'быть', 'иногда', 'ну', 'тоже', 'в', 'их', 'о', 'только', 'вам', 'к', 'об', 'том', 'вас',
'кажется', 'один', 'тот', 'вдруг', 'как', 'он', 'три', 'ведь', 'какая', 'она', 'тут', 'во', 'какой',
'они', 'ты', 'вот', 'когда', 'опять', 'у', 'впрочем', 'конечно', 'от', 'уж', 'все', 'которого',
'перед', 'уже', 'всегда', 'которые', 'по', 'хорошо', 'всего', 'кто', 'под', 'хоть', 'всех',
'куда', 'после', 'чего', 'всю', 'ли', 'потом', 'человек', 'вы', 'лучше', 'потому', 'чем', 'г',
'между', 'почти', 'через', 'где', 'меня', 'при', 'что', '\nговорил', 'мне', 'про', 'чтоб', 'да',
'много', 'раз', 'чтобы', 'даже', 'может', 'разве', 'чуть', 'два', 'можно', 'с', 'эти', 'для',
'мой', 'сам', 'этого', 'до', 'моя', 'свое', 'этой', 'другой', 'мы', 'свою', 'этом', 'его', 'на',
'себе', 'этот', 'ее', 'над', 'себя', 'эту', 'ей', 'надо', 'сегодня', 'я', 'ему', 'наконец', 'сейчас',
'если', 'нас', 'сказал', 'есть', 'не', 'сказала']
The Lord of the Rings (1995) Tolkien J
The Lord of the Ring 1 — The Fellowship of the Ring(1954)
Вот результат
Factor --a 426.648 Factor--b 9584.508 Mistake of approximation-- 0.086%
In total of words (Text-1) --265287. New words --15214. Percen new words-- 6
Factor --a 165.307 Factor--b 3358.964 Mistake of approximation-- 0.0833%
In total of words (Text-2) --90121. New words --6713. Percent new words-- 7
Factor --a 26.325 Factor--b 644.835 Mistake of approximation-- 0.0906%
In total of words (Text-3) --13754. New words --2712. Percent new words-- 20
Average distances between art products of the author K--435.85
Average distance between art products of the authors K and M--650.913
При желании проверите сами.
Для выявления скрытых связей нужна корреляционная матрица для слов и документов.
Нет сравнительного анализа погрешности аппроксимации
Да это не сложно. Если Вам это интересно могу опубликовать дополнение с применением pymorphy2.Сообщите какие части нужно сравнивать я приведу в качестве примера.
Хорошо отвечу вам. Я не люблю похвал. Но для Хабра мне ни чего не жалко.
Просто и подробно о сложном — это о статье
Для того чтобы дискутировать не достаточно быть знакомым с чат-ботом.Репертуар Вашего просмотра фильмов и объясняет Ваше не понимание смысла.Смотрите фильмы не только про чат-бота но и читайте книги про Незнайку (может это поможет). На Ваше " системное" наблюдение о регистрации на аккаунте сообщаю своё. В Вашем ответе нет информации по сути статьи, например предложений о изменении кода или постановки задачи, вместе этого Ваша сравнительная интерпретация лексики любимого Вами героя.
О чем говорит Ваша фраза -NLTK была разработана через 10 лет после релиза самого Python, она говорит о том что Вы не знаете что модуль NLTK постоянно совершенствуется вместе с корпусами совершенствоваться и Python. Например стоп- слова теперь в 3.4,3.5 можно получить
from nltk import *
from nltk.corpus import brown
stop_words= nltk.corpus.stopwords.words('english')
Многое изменилось например появился интерфейс PyQt5. PyCharm, И тот факт что релиз появился раньше говорит только о том что Python востребован именно для анализа контента на основе больших моделей, например Big Artm. Но я думаю, что сообществу нужно заняться не бесплодной критикой молодых авторов а подсказкой по улучшению кода. Думаю автор статьи ждёт от Вас именно этого.
В таком объёме как Python с корпусами не работает ни один язык программирования — ссылка для ознакомления https://ru.wikipedia.org/wiki/Natural_Language_Toolkit. Вот книга которая стала бестселлером -Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper. Natural Language Processing with Python. — O'Reilly Media, 2009. — ISBN 0-596-51649-5… Вот ссылка из статьи -задача, которая перед нами стоит — скачивание музыкальных произведений с сайта предоставляющего такую возможность. Использовать будем язык-программирования Python.Где здесь утверждение которое Вы назвали "ляпом". Нет здесь никакого "ляпа". Что Вы пытаетесь доказать — что Python имеет много модулей — это так, ознакомитесь http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycurl — Вы перечислили далеко не все. Автор статьи и не утверждал что Python только для анализа текста. Поэтому не надо разбрасываться "ляпами'/ Вашее утверждение — и на самом деле в основном находится за её пределами.лишено основания. А проверку датчанином Вы прошли. Но это единственное с чем можно согласиться. ,
О чем идёт речь в статье об обработке текстовых текстовых данных. Руководствуясь Вашей же логикой можно утверждать что для этой задачи Pythoon лучший для обработки текстов такого же мнения и думаю известный Вам датчанин. А создатель знает для чего он создавал Python.
Да очень похоже что Вы знакомы с Python только на уровне читающего заголовки. Основным преимуществом Python является библиотека NLTK которая работает с корпусами текстов book, Brown и другими. Кроме того для тематического анализа текстовой информации есть ещё Gensim и BigArtm не говоря уже о модулях re,pyMorfologik, pymorphy2, LDA которые составляют почти половину библиотек Python. Поэтому воздержитесь от суждения о "ляпах" и не читайте только заголовки.