python解決百度ai,python 百度文庫下載

本文目錄一覽：

• 1、百度AI新聞摘要python可以怎麼寫
• 2、為什麼做AI的都選Python？
• 3、python百度雲AI語音合成參數怎麼改

百度AI新聞摘要python可以怎麼寫

完整代碼

from collections import OrderedDict    

import numpy as np    

import spacy    

from spacy.lang.en.stop_words import STOP_WORDS    

nlp = spacy.load(‘en_core_web_sm’)    

class TextRank4Keyword():    

“””Extract keywords from text”””    

def __init__(self):    

self.d = 0.85 # damping coefficient, usually is .85    

self.min_diff = 1e-5 # convergence threshold    

self.steps = 10 # iteration steps    

self.node_weight = None # save keywords and its weight    

def set_stopwords(self, stopwords):    

“””Set stop words”””    

for word in STOP_WORDS.union(set(stopwords)):    

lexeme = nlp.vocab[word]    

lexeme.is_stop = True    

def sentence_segment(self, doc, candidate_pos, lower):    

“””Store those words only in cadidate_pos”””    

sentences = []    

for sent in doc.sents:    

selected_words = []    

for token in sent:    

# Store words only with cadidate POS tag    

if token.pos_ in candidate_pos and token.is_stop is False:    

if lower is True:    

selected_words.append(token.text.lower())    

else:    

selected_words.append(token.text)    

sentences.append(selected_words)    

return sentences    

def get_vocab(self, sentences):    

“””Get all tokens”””    

vocab = OrderedDict()    

i = 0    

for sentence in sentences:    

for word in sentence:    

if word not in vocab:    

vocab[word] = i    

i += 1    

return vocab    

def get_token_pairs(self, window_size, sentences):    

“””Build token_pairs from windows in sentences”””    

token_pairs = list()    

for sentence in sentences:    

for i, word in enumerate(sentence):    

for j in range(i+1, i+window_size):    

if j = len(sentence):    

break    

pair = (word, sentence[j])    

if pair not in token_pairs:    

token_pairs.append(pair)    

return token_pairs    

def symmetrize(self, a):    

return a + a.T – np.diag(a.diagonal())    

def get_matrix(self, vocab, token_pairs):    

“””Get normalized matrix”””    

# Build matrix    

vocab_size = len(vocab)    

g = np.zeros((vocab_size, vocab_size), dtype=’float’)    

for word1, word2 in token_pairs:    

i, j = vocab[word1], vocab[word2]    

g[i][j] = 1    

# Get Symmeric matrix    

g = self.symmetrize(g)    

# Normalize matrix by column    

norm = np.sum(g, axis=0)    

g_norm = np.divide(g, norm, where=norm!=0) # this is ignore the 0 element in norm    

return g_norm    

def get_keywords(self, number=10):    

“””Print top number keywords”””    

node_weight = OrderedDict(sorted(self.node_weight.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True))    

for i, (key, value) in enumerate(node_weight.items()):    

print(key + ‘ – ‘ + str(value))    

if i  number:    

break    

def analyze(self, text,    

candidate_pos=[‘NOUN’, ‘PROPN’],    

window_size=4, lower=False, stopwords=list()):    

“””Main function to analyze text”””    

# Set stop words    

self.set_stopwords(stopwords)    

# Pare text by spaCy    

doc = nlp(text)    

# Filter sentences    

sentences = self.sentence_segment(doc, candidate_pos, lower) # list of list of words    

# Build vocabulary    

vocab = self.get_vocab(sentences)    

# Get token_pairs from windows    

token_pairs = self.get_token_pairs(window_size, sentences)    

# Get normalized matrix    

g = self.get_matrix(vocab, token_pairs)    

# Initionlization for weight(pagerank value)    

pr = np.array([1] * len(vocab))    

# Iteration    

previous_pr = 0    

for epoch in range(self.steps):    

pr = (1-self.d) + self.d * np.dot(g, pr)    

if abs(previous_pr – sum(pr))   self.min_diff:    

break    

else:    

previous_pr = sum(pr)    

# Get weight for each node    

node_weight = dict()    

for word, index in vocab.items():    

node_weight[word] = pr[index]    

self.node_weight = node_weight

為什麼做AI的都選Python？

相對於其他語言：

1、更加人性化的設計

Python的設計更加人性化，具有快速、堅固、可移植性、可擴展性的特點，十分適合人工智能;開源免費，而且學習簡單，很容易實現普及;內置強大的庫，可以輕鬆實現更大強大的功能。

2、總體的AI庫

AIMA：Python實現了從Russell到Norvigs的「人工智能：一種現代的方法」的算法;

pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎;

SimpleAI：Python實現在「人工智能：一種現代的方法」這本書中描述過的人工智能的算法，它專註於提供一個易於使用，有良好文檔和測試的庫;

EasyAI：一個雙人AI遊戲的python引擎。

3、機器學習庫

PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的算法，它是模塊化的Python機器學習庫，它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的算法;

PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法，它支持Linux和Mac OS X;

scikit-learn旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具，它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的算法，這些算法是和python科學包緊密聯繫在一起的;

MDP-Toolkit這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習算飯和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更複雜的前饋網絡結構。新算法的實現是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法，流型學習方法，集中分類，概率方法，數據預處理方法等等。

4、自然語言和文本處理庫

NLTK開源的Python模塊，語言學數據和文檔，用來研究和開發自然語言處理和文本分析，有windows、Mac OSX和Linux版本。

Python具有豐富而強大的庫，能夠將其他語言製作的各種模塊很輕鬆的聯結在一起，因此，Python編程對人工智能是一門非常有用的語言。可以說人工智能和Python是緊密相連的。如果你想要抓住人工智能的風口，Python是必不可少的助力。

人工智能上使用Python比其他編程語言的好處

1、優質的文檔

2、平台無關，可以在現在每一個*nix版本上使用

3、和其他面向對象編程語言比學習更加簡單快速

4、Python有許多圖像加強庫像Python Imaging Libary，VTK和Maya 3D可視化工具包，Numeric Python， Scientific Python和其他很多可用工具可以於數值和科學應用。

5、Python的設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對於人工智能應用來說都是非常重要的因素。

6、對於科學用途的廣泛編程任務都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網站應用。

7、它是開源的。可以得到相同的社區支持。

AI的Python庫

一、總體的AI庫

AIMA：Python實現了從Russell到Norvigs的「人工智能：一種現代的方法」的算法

pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎

SimpleAI：Python實現在「人工智能：一種現代的方法」這本書中描述過的人工智能的算法。它專註於提供一個易於使用，有良好文檔和測試的庫。

EasyAI：一個雙人AI遊戲的python引擎（負極大值，置換表、遊戲解決）

二、機器學習庫

PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的算法，它是模塊化的Python機器學習庫。它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的算法。

PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn 旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的算法，這些算法是和python科學包（numpy，scipy.matplotlib）緊密聯繫在一起的。

MDP-Toolkit 這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習算飯和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更複雜的前饋網絡結構。新算法的實現是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法（主成分分析、獨立成分分析、慢特徵分析），流型學習方法（局部線性嵌入），集中分類，概率方法（因子分析，RBM），數據預處理方法等等。

python百度雲AI語音合成參數怎麼改

參數說明

per ：發音人選擇, 0為普通女聲，1為普通男生，3為情感合成-度逍遙，4為情感合成-度丫丫，默認為普通女聲

spd：語速，取值0-15，默認為5中語速  

pit：音調，取值0-15，默認為5中語調  

vol：音量，取值0-15，默認為5中音量