Python语言和ABAQUS后处理二次开发定稿

Python语言和ABAQUS后处理二次开发1

易桂莲杜家政隋允康2

（北京工业大学机械工程与应用电子技术学院，100124北京）

摘要：采用Python脚本语言二次开发ABAQUS的后处理模块，讨论了ABAQUS的脚本接口和对象模型在二次开发中的作用和调用流程。通过开发Python脚本程序提取ABAQUS进行数值模拟后的计算结果，有效地解决了提取大量结果进行重复操作的问题，提高了后处理的效率。

关键词：ABAQUS后处理二次开发；Python；动力响应分析；振动特性

0 引言

ABAQUS是国际上最先进的大型通用有限元计算分析软件之一,可以模拟绝大部分工程材料的线性和非线性行为。ABAQUS自带的CAE是进行有限元分析的前后处理模块,也是建模、分析和后处理的人机交互平台,它具有良好的人机对话界面,因此ABAQUS软件在工程中得到了广泛的应用。

Python是一种面向对象的脚本语言,它功能强大,既可以独立运行,也可以用作脚本语言。特别适用于快速的应用程序开发[1]。

通过开发Python脚本程序提取ABAQUS进行数值模拟后的计算结果，有效地解决了提取大量结果进行重复操作的问题

1 二次开发接口介绍

ABAQUS 脚本接口是一个基于对象的程序库,脚本接口中的每个对象都拥有相应的数据成员和函数。对象的函数专门用于处理对象中的数据成员，被称为相应对象的方法，用于生成对象的方法被称为构造函数。在对象创建后，可以使用该对象提供的方法来处理对象中的数据成员[2]。

ABAQUS提供了一套应用程序编程接口(API，Application Program Interface)来操作ABAQUS/CAE实现建模/后处理等功能。接口编程采用Python的语法编写脚本，但扩展了Python脚本语言，额外提供了大约500个对象模型。对象模型之间关系复杂，图1展示了这些对象模型之间的层次结构和相互关系。其中，Container表示容器，里面包含有其他的对象；Singular object表示单个对象。整个对象模型被分成三类，session对象用来定义视图，远程队列，用户定义的视图等。mdb对象包括计算模型对象和作业对象。odb对象包括计算模型对象和计算结果数据[2]。

图1.对象模型之间的层次结构和相互关系图2.odb文件中的模型数据和结果数据

2ABAQUS后处理二次开发的实现

ABAQUS后处理的二次开发，就是对ABAQUS的计算结果odb文件中的对象进行读取、计算和输出，最终让用户得到便于分析的结果[3]。

ABAQUS的odb文件中主要包括了模型数据和结果数据(如图2)，其子对象steps是主要考虑的对象类型，包括1国家自然科学基金（10472003）、大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室基金项目（GZ0819）、湖南大学汽车车身先进设

计制造国家重点实验室开放基金（30715002）、高校博士点基金(20060005010)项目资助。

2通讯作者：ysui@https://www.wendangku.net/doc/d46773593.html,

分析步、分析步中一系列的增量步、场变量输出和历史变量输出。不同类型的数据在ABAQUS中表示为不同的对象模型，利用面向对象的Python脚本语言可以对这些对象进行有效操作。编写好的脚本文件提交给ABAQUS 的执行过程为：ABAQUS自带的Python 解释器解释脚本语言；调用ABAQUS内核执行脚本命令；打开结果文件读取数据；操作数据；输出数据。

ABAQUS二次开发主要有如下四几种途径[1]：〔1〕用户子程序接口，通过用户子程序可以开发新的模型,控制ABAQUS 计算过程和计算结果；〔2〕通过环境初始化文件可以改变ABAQUS 的许多缺省设置；〔3〕脚本接口（ABAQUS Scripting Interface），通过内核脚本可以实现前处理建模和后处理分析计算结果；〔4〕图形用户接口工具包（ABAQUS GUI Toolkit），通过GUI脚本可以创建新的图形用户界面和用户交互。

本文用到的是第3种方法,通过编写Python脚本控制ABAQUS内核实现自动后处理。首先获取模态分析过程中前十阶固有频率的模态振型图及1～2000Hz频率范围内的固有频率，通过数据分析，得到约束阻尼处理后拱板的固有振动特性。然后对拱板的随机响应分析结果进行历史变量输出能反映结构振动特性的5个典型点的法向加速度及法向加速度最大值，全面反映敷设约束阻尼层对整个结构的整体振动特性和减振效果。

3应用举例

本文将某薄壁变速箱上箱体的拱板部分单独隔离出来，在拱板的内表面粘贴阻尼层和约束层，对边界条件进行简化处理，拱板与外部连接的部分，即侧边和底边，约束三个平动自由度，采用1-2000Hz频率范围内的单位白噪声激励作为激励信号施加在拱板的正中间，进行动力响应分析。在此基础上，对数值模拟分析结果进行提取、计算和输出，得到反映结构整体振动特性的典型点法向加速度及其最大值，为约束阻尼层敷设厚度优化设计奠定基础。

1）后处理二次开发前的准备工作：采用Abaqus软件在0-2000Hz范围内对拱板进行固有频率分析，在固有频率分析的基础上，编辑重启动分析文件进行随机响应分析。

首先，为了能全面反映整个结构的动力特性，在ABAQUS建模时，在箱体上选取5个典型点建立点的集合，分别为Node PART-1-1.823、Node PART-1-1.541、Node PART-1-1.1175、Node PART-1-1.698、Node PART-1-1.1388，分别对应1~5号节点，如图3所示，同时确定各典型点的法向加速度方向：1号点的法向是x轴方向（水平方向），2、3、4点在侧面上，法向为与侧面垂直的方向，5号点的法向是y轴方向（竖直方向）。其次，再选择需要输出的历史变量,在这里需要输出各典型点随频率变化的加速值，此操作是设置Step中History Output的变量，可以在ABAQUS ＼CAE中进行，也可在inp文件中直接设置。

图3.拱板上典型点的位置

进行重启动分析、两次提交分析任务计算后，得到模态分析结果文件gongban_damp.odb和随机响应分析结果文件random_restart.odb，将这两个结果文件复制到同一个新建文件夹E:\houchuli下，在后处理操作中可以从ABAQUS的DOS命令窗口直接进入该文件夹调用odb文件，同时输出的结果文件和图片信息也默认地存储在该文件夹下，便于管理和查看信息。

2）提取拱板固有频率和振型图。利用ABAQUS/CAE自带的Python编辑器编辑脚本文件，首先导入abaqus模块，这样就可以在脚本中使用mdb对象,接着导入abaqusConstants模块在脚本中使用ABAQUS预定义的一些常量,调用viewpoint对象显示出所需的变量和图形，然后为输出数据库创建新的视图，命名为myViewport，接着用openOdb()函数打开odb文件并连接视图：

odbPath = "gongban_damp.odb"

myOdb = visualization.openOdb(path=odbPath)

myViewport.setValues(displayedObject=myOdb)

从结果文件对象中提取所有固有频率并写入文件，文件名为Frequency.txt，该文本文件被直接保存在E:\houchuli\Frequency.txt路径下：

xyp = session.XYPlot(name='XYPlot-1')

odb = session.odbs['gongban_damp.odb']

xy1=session.XYDataFromHistory(name='Temp-1',odb=odb,outputVariableName='Eigenfrequency: EIGFReQ for Whole Model',steps=('fre', ))

xyp.Curve(name='Temp-1', xyData=xy1)

xyp.setValues(curvesToPlot=('Temp-1', ))

myViewport.setValues(displayedObject=xyp)

x0 = session.xyPlots['XYPlot-1'].curves['Temp-1']

session.writeXYReport(fileName='fre.txt', xyData=(x0, ))

接下来提取一定数量的模态振型图，先调用getInputs函数提示用户输入需要提取振型图的数量，getInputs函数的第一个参数是一个元组,包括提示对话框中要显示的输入框的文本和输入框的缺省值，这里，假设缺省的振型图数量为10；另外一个参数是提示对话框的说明文本，如图4所示。

图4. 提示输入需要提取振型图的数量

如果用户按了取消键放弃输入，getInputs函数会返回一个None值，通过while循环可以不断的提示，直到用户输入值。然后通过while循环提取输入数量的模态振型图，并以PNG格式输出，第i阶模态振型图图片名为Modei.png，同样，这些图片信息被存储在根目录E:\houchuli\下。实现过程如下：

numMode = None

while numMode==None :

numMode = getInput ('Enter a number for Modes','10')

numMode = int (numMode)

i = 1

while i < numMode + 1 :

myViewport.odbDisplay.setFrame(step=0, frame=i)

myViewport.odbDisplay.setPlotMode(CONTOUR)

modeName = 'Mode'+str(i)

session.printToFile(fileName=modeName, format=PNG, canvasObjects=(

session.viewports['Viewport: 1'], ))

i = i + 1

最后调用odb.close( )，关闭结果文件释放内存空间。

3）对拱板的随机响应分析结果进行历史变量输出各个典型点的法向加速度及法向加速度最大值。因为2、3、4点在侧面上，法向为与侧面垂直的方向，根据几何建模尺寸可将其法向加速度表示为（A1+A2）*SIN45°,所以需要调用math对象。

from odbAccess import *

from math import *

因为本问题中随机响应分析是基于频域的，所以其计算结果以元组的形式被储存在结果数据中,元组中的元素以[frequency，acceleration]的形式成对出现[1]，所以在以下函数定义及提取数据结果的输出时都充分考虑了这种元组类型的数据。首先定义函数maxValue(x1,y1)，x1表示频率,y1表示法向加速度值用于比较法向加速度大小，返回法向加速度最大值和取得最大值时的频率值。

def maxValue(x1,y1) :

global max

global Fre

if y1 >= max:

max = y1

Fre = x1

return

针对1号点和5号点的法向加速度分别为A1和A2，定义函数OneData(A0)输出法向加速度只包含一个加速度分量的频率及加速度值，并调用maxValue(x1,y1)函数得到法向加速度最大值和取得最大值时的频率值。

def OneData(A0):

for frequency1, acceleration1 in A0:

print >> file,'%f %f' % (frequency1, acceleration1)

maxValue(frequency1, acceleration1)

针对2号、3号和4号点的法向加速度为A1和A2的合成值，定义函数TwoData(A1,A2)输出法向加速度包含两个加速度分量的频率及加速度值，并调用maxValue(x1,y1)函数得到法向加速度最大值和取得最大值时的频率值。

def TwoData(A1,A2):

x = pi/4.0

i=0

while i < len(A1):

frequency2 = (A1[i][0]+A2[i][0])*0.5

acceleration2 = (A1[i][1]+A2[i][1])*sin(x)

print >> file,'%f %f' % (frequency2, acceleration2)

maxValue(frequency2, acceleration2)

i=i+1

函数定义的准备工作完成之后，打开odb文件，进入随即响应分析中定义的分析步Step-2，根据预先定义的节点集合输出范围，通过函数调用，逐个输出5个典型点随频率变化的法向加速度值及法向加速度最大值和取得最大值时的频率值。输出的所有值都被写入文件Acceleration.txt中。

odb = openOdb(path='random_restart.odb')

step2 = odb.steps['Step-2']

file = open('Acceleration.txt','w')

for regionName in step2.historyRegions.keys():

region = step2.historyRegions[regionName]

A1Data = region.historyOutputs['A1'].data

A2Data = region.historyOutputs['A2'].data

Fre = 0

max = 0

if regionName == 'Node PART-1-1.823':

print >> file,'The frequency and acceleration for Node823 in NODE1:'

OneData(A1Data)

print >> file,'The maxAcceleration of NODE1 is %f at the frequency value %f' % (max,Fre) elif regionName == 'Node PART-1-1.541':

print >> file,'The frequency and acceleration for Node541 in NODE2:'

TwoData(A1Data,A2Data)

print >> file,'The maxAcceleration of NODE2 is %f at the frequency value %f' % (max,Fre) elif regionName == 'Node PART-1-1.1175':

print >> file,'The frequency and acceleration for Node1175 in NODE3:'

TwoData(A1Data,A2Data)

print >> file,'The maxAcceleration of NODE3 is %f at the frequency value %f' % (max,Fre) elif regionName == 'Node PART-1-1.698':

print >> file,'The frequency and acceleration for Node698 in NODE4:'

TwoData(A1Data,A2Data)

print >> file,'The maxAcceleration of NODE4 is %f at the frequency value %f' % (max,Fre) elif regionName == 'Node PART-1-1.1388':

print >> file,'The frequency and acceleration for Node1388 in NODE5:'

OneData(A2Data)

print >> file,'The maxAcceleration of NODE5 is %f at the frequency value %f' % (max,Fre)最后写关闭文件和数据结果文件。

file.close ()

odb.close()

在根目录E:\houchuli\下,可以找到文本文件Acceleration.txt，里面记录了五个典型点随着频率变化的法向加速度，并且分别输出了各点法向加速度的最大值和取得最大值时的频率：['Node', maxAcceleration, Frequency] =

['NODE823', 0.132961168885, 204.81187439], ['NODE541', 6.54942031394, 121.438873291], ['NODE1175', 9.11167491748, 178.432266235], ['NODE698', 30.1921559041, 204.81187439], ['NODE1388', 13.0554389954, 204.661102295]]。

4 结论

(1)提出对于ABAQUS后处理的二次开发，利用ABAQUS 脚本接口及Python 语言，对ABAQUS计算结果进行处理，有效地扩展ABAQUS的后处理功能，提高了ABAQUS分析问题的能力。

(2)通过使用编制的Python后处理程序，可以方便地查看所关心的数据，为有效的对计算结果进行分析提供帮助；更好的利用计算结果，提高分析能力。得到了经约束阻尼处理后拱板的固有频率和所关心的模态振型云图，以及单位白噪声激励作用下的拱板发生振动时反应整个结构振动特性的各典型点的法向加速度的最大值和取得最大值时的频率。

(3)使用Python语言对ABAQUS后处理进行二次开发所得到的数据结果，为实现约束阻尼层敷设厚度优化设计奠定基础。

(4)本文也为基于Python的ABAQUS后处理程序的研究开发在其他动力响应分析领域的应用，提供了重要的指导与借鉴。

参考文献：

[1]Wesley J.Chun,宋吉广. Python核心编程(第二版)[M]. 北京:人民邮电出版社, 2008.

[2]Abaqus6.8HTMLDocumentation/Documentation/Documentation/AbaqusScriptingUser’sManual.

[3]宋岩新,杨庆,唐小微,万少石. ABAQUS后处理二次开发在海底管线稳定性分析中的应用[J]. 中国海洋平

台,2008,23(4):18-22.

NLP入门 实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)

大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NL P任务，以及相关资源和代码。

为什么要写这篇文章？ 对于处理NL P问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NL P问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NL P处理时遇到的各类状况。 因此，我决定将这些资源集中起来，打造一个对N L P常见任务提供最新相关资源的一站式解决方案。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。那就一起开始吧。 目录: 1.词干提取

2.词形还原 3.词向量化 4.词性标注 5.命名实体消岐 6.命名实体识别 7.情感分析 8.文本语义相似分析 9.语种辨识 10.文本总结 1.词干提取 什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。例如，英文中: 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y的词干同为b e a u t i 2.G o o d,b e t t e r和b e s t的词干分别为g o o d,b e t t e r和b e s t。 相关论文：M a r t i n P o r t e r的波特词干算法原文

相关算法：在P yt h o n上可以使用P o r t e r2词干算法 (h t t p s://t a r t a r u s.o r g/m a r t i n/P o r t e r S t e m m e r/d e f.t xt) 程序实现：这里给出了在p yt h o n的s t e mm i n g库中使用 (https://https://www.wendangku.net/doc/d46773593.html,/mchaput/stemming/src/5c242aa592a6 d4f0e9a0b2e1afdca4fd757b8e8a/stemming/porter2.py?at=d efault&fileviewer=file-view-default) P o r t e r2算法做词干提取的代码： #!pip install stemmingfrom stemming.porter2 import stem stem("casually") 2.词形还原 什么是词形还原？词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了P O S问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。例如，英语中： 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y被分别还原为b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y。 2.g o o d,b e t t e r和b e st被分别还原为g o o d,g o o d和g o o d 相关论文1:这篇文章详细讨论了词形还原的不同方法。想要了解传统词形还原的工作原理必读。(h t t p://www.i j r a t.o r g/d o wn l o a d s/i c a t e st2015/I CA TE S T-2015127.p d f)

自然语言处理 第一章

自然语言处理课程讲义第一章绪论 王峰 华东师大计算机系

自然语言处理 Natural Language Processing ?参考教材 –俞士汶，常宝宝，詹卫东，《计算语言学概论》，商务印书馆。 –宗成庆，《统计自然语言处理》，清华大学出版社。 –Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language Processing with Python, Published by O’Reilly Media Inc. ?考核方式与评价结构比例： –期末闭卷考试，考试成绩占60 ％，平时成绩40 % (包括考勤10% + 作业30%)。 ?教师 –王峰(fwang@https://www.wendangku.net/doc/d46773593.html,) –信息楼645

课程内容 ?分词 ?词性标注 ?句法结构分析 ?语义分析 ?语篇分析 ?信息检索 ?机器翻译

提纲?问题的提出 ?NLP的概念 ?NLP的应用 ?NLP的发展历史?NLP的研究方法

问题的提出 我们可以期待，总有一天机器会同人在所有的智能领域里竞争起来。但是，如何开始呢？这是一个很难决定的问题。许多人以为可以把下棋之类的极为抽象的活动做为最好的出发点。不过，还有一种办法也应加以考虑，就是为机器配备具有智能的、可用钱买到的意识器官，然后，教这种机器理解并且说英语。这个过程可以仿效通常小孩子学话的方式进行。我不能确定到底哪个出发点更好，但应该都值得一试。 ---A. M. Turing, Computing Machinery and Intelligence, Mind 49:433-460, 1950

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DL框架keras来开发，它是构建于两个非常受欢迎的DL框架theano和tensorflow之上的上层应用框架。 NLP简介 Natural Language Process自然语言处理又分为NLU自然语言理解和NLG自然语言生成。而分词、词性标注、实体识别、依存分析则是NLP的基础工作，它们都可以理解为一种序列标注工作。 序列标注工作简介 词向量简介 Word Embedding词向量方法，用实数向量来表示一个词的方法，是对One-hot Representation的一种优化。优点是低维，而且可以方便的用数学距离衡量词的词义相似度，缺点是词一多，模型就有点大，所以又有工作提出了Char Embedding方法，这种方法训练出来的模型很小，但丢失了很多的语义信息，所以又有基于分词信息的字向量的研究工作。 中文NLP序列标注之CWS CWS简介 Chinese Word Segmentation中文分词是中文NLP的基础，一般来说中文分词有两种方法，一种是基于词典的方法，一种是基于ML或者DL的方法。CWS的发展可以参考漫话中文分词，简单来说基于词典的方法实现简单、速度快，但是对歧义和未登录词没有什么好的办法，而基于ML和DL的方法实现复杂、速度较慢，但是可以较好地应对歧义和OOV(Out-Of-Vocabulary)。 基于词典的方法应用最广的应该是正向最大匹配，而基于ML的CWS效果比

自然语言处理实验报告

“自然语言处理”实验报告

专业：智能科学与技术 班级：1501 学号：0918150102 姓名：宋晓婷 日期：2018/4/16

目录 实验1 (5) 1、实验目的： (5) 2、实验原理和内容： (5) 3、实验环境和编程语言： (5) 4、主要功能及实现： (5) 5、实验结论 (11) 实验2 中文分词 (11) 1、实验目的和内容 (11) 2、实验原理 (12) 3、实验平台及语言 (13) 4、主要功能及实现 (14) 4.1 算法流程图 (14) 4.2实验结果 (14) 5、实验结论 (16) 实验三中文文本分类 (17) 1、小组成员以及分工 (17) 2、实验目的和内容 (17) 3、实验原理以及数据处理 (17)

4、实验平台和语言 (20) 5、实验结果 (20) 6、实验结论 (21) 四、实验1-3 代码 (21)

实验1 1、实验目的： 本实验学习如何在利用NLTK进行分词\词性分析与句法分析,。通过次实 验项目的练习，增强学生对课堂理论知识的理解，帮助学生以知识获取 与自主实践相结合，学习对英文自然语言信息的处理的实践。 2、实验原理和内容： NLTK自然语言处理工具包，里面包含了许多处理自然语言的库可以直接 调用，本实验利用NLTK对obama。txt语料库进行对应的分词和词频统 计，再对布朗语料库进行词性和句法分析。 3、实验环境和编程语言： windows下anaconda3 spyder(python3.6) 4、主要功能及实现： 4.1 怎样载入自己的英文语料库（obama.txt），在自己的语料库中找出responsibility，education和working出现的频率及其他们词干出现的频率。（使用nltk的英文分词函数tokenize和stem）。 ①使用open以及read函数读取obama.txt文档，调用nltk里面的word_tokenize()函数，先把文档进行分词，再调用nltk中的FreDist()函数进行词频统计。统计responsibility，education和working出现的频率。结果见表一。

Python从入门到精通：光环大数据学员笔记全整理

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深度学习在自然语言处理中的应用

深度学习在自然语言处理中的应用 李晟群 摘要：近年来，深度学习在图像和语音处理领域已经取得显著进展，但是在同属人类认知范畴的自然语言处理任务中，研究还未取得重大突破.本文通过分析目前国内外部分专家学者对面向自然语言处理的深度学习研究的总体概况，梳理、总结了相关文献，介绍深度学习的基本概念；分析讨论了当前面向自然语言处理的深度学习研究进展及应用策略和深度学习的平台和工具；对深度学习在自然语言处理处理领域的发展趋势和有待深入研究的难点进行了展望. 关键词：自然语言处理，深度学习，神经网络 1.前言 深度学习在图像的语音领域取得了突出成果，但是在自然语言处理上还未取得重大突破，与语音和图像不同，语言是一种经过人类大脑产生并加工处理的符号系统，似乎模仿人脑结构的人工神经网络应该在自然语言处理领域拥有更多优势，但实际情况并非如此.同时，近几十年来，基于统计的模型成为自然语言处理非主流方法之后，属于统计方法典型代表的人工神经网络在自然语言处理领域依然没有得到足够重视.当然，这一切在2006年Hinton等提出深度学习[1]以后，情况发生了变化，当前结合深度学习模型开展自然语言处理相关应用已经取得了一定成果，并成为研究热点之一.本文主要对深度学习在自然语言处理领域的研究概况进行总结，并且指出当前存在的问题和对未来的发展方向进行一个探讨. 2.深度学习的基本概念 深度学习（Deep learning）通过建立深层神经网络，模拟人脑的机制进行解

释并分析学习图像、语音及文本等数据，是目前机器学习研究中的一个热点领域.传统机器学习工作的有效性，很大程度上依赖于人工设计的数据表示和输入特征的有效性；机器学习方法在这个过程中的作用仅仅是优化学习权重以便最终输出最优的学习结果.与传统机器学习方法不同的是，深度学习试图自动完成数据表示和特征提取工作；并且深度学习更强调，通过学习过程提取出不同水平、不同维度的有效表示，以便提高不同抽象层次上对数据的解释能力.从认知科学角度来看，这个思路与人类学习机理非常吻合. 3.深度学习在自然语言处理领域的研究概况 神经网络和深度学习模型首先是在计算机视觉等领域取得了进展，而在自然语言处理领域，其获得大量应用的时间相对较晚.从二十一世纪初开始，一些将神经网络和深度学习应用在自然语言处理领域的文章被陆续发表. Bengio et al.（2003）[2]提出了利用递归神经网络建立语言模型，该模型利用递归神经网络为每个词学习一个分布表示（distributed representation）的同时，也为词序列进行了建模.该模型在实验中取得了比同时期最优的n元语法模型更好的结果，且可以利用更多的上下文信息. Bordes et al.（2011）[3]提出了一种利用神经网络和知识库（knowledge base）学习介个化信息嵌入（Structured Embeddings）的方法，该方法在WordNet和Freebase上的实验结果表明其可以对结构化信息进行嵌入表示. Mikolov et al.（2013）[4]提出了连续词袋模型（continuous bag ofwords，CBOW），该模型使用句子中某个词位置周围的词来预测该词；该工作还同时提出了skipgram模型，该模型可以利用句子中某个位置的词预测其周围的词.基于这两个模型，Mikolov et al.[4]开源了工具word2vec4，用来训练词向量，该工具已经得到了广泛应用. Kim（2014）[5]将卷积神经网络引入自然语言处理的句子匪类任务.该工作利用一个具有两个通道（channel）的卷积神经网络对句子进行特征提取，最后对提取的特征进行匪类.实验结果表明卷积神经网络在对自然语言进行特征提取方

Python自然语言分析

Python自然语言分析 本课程是炼数成金自然语言处理系列课程中的第二门课（第一门课是《机器读心术之文本挖掘与自然语言处理》），这是一门基于Python实践自然语言处理典型应用场景的实战课程。自然语言，作为人类情感思想最基本、最直接、最方便的表达工具，无时无刻不充斥在世界的每个角落。随着信息时代的到来，越来越多的自然语言被以各种方式记录下来，是我们面对最多的数据类型。然而，由于自然语言的多样性、灵活性与广泛性，在过去我们并无合适的处理手段，自然语言处理技术近几十年来的迅猛发展，特别是近年来基于统计和机器学习手段的兴起，为解决这一高难应用领域带来曙光。 自然语言处理是机器学习当前最神秘，最红火，最具难度，也最让引人关注的分支。在搜索引擎，语音识别，情感分析，大批量文档处理，机器翻译，自动应答等各个领域有着前程无可限量的应用。可以试想一台能理解自然语言，并且和人类能用语言纯熟交流的机器，那还能叫机器么？文本挖掘(Text Mining)是数据挖掘以及自然语言处理技术衍生的一个分支，挖掘对象通常是非结构化的文本数据，常见的文本挖掘对象包括网页所产生的BBS留言、博客、微博、新闻跟贴与转贴等。此外，拥有大型呼叫中心或邮件系统的企业，call center 或mail积攒下来的大量语言记录也可以通过文本挖掘获得众多具有商业价值的知识。我们用计算机去处理文字，语音，理解语言，这些本来是高等生物人类才能做的事情，使到系统能产生“机器也具有人类同样的智慧”的震惊效果，无需置疑肯定会给顾客和观众留下极其深刻的印象。 Python作为一门主流的编程语言，在自然语言的处理中也是有非常多的应用。那么就让我们一起来学习怎么使用Python进行自然语言处理吧！ 课程大纲 第一课：自然语言分析利器——Python入门 第二课：自然语言分析工具包——NLTK入门。编程实战：NLTK包的安装与常用方法介绍第三课：语料库的获取与词频分析。编程实战：词条频率分布图的绘制 第四课：原始文本资料的读取与处理。编程实战：使用正则表达式实现英文分词 第五课：中文分词的算法与实现。编程实战：结巴分词器的使用 第六课：词条分类与词条属性。编程实战：中英文词性标注 第七课：文本挖掘之文本分类器。编程实战：新闻类别分类 第八课：文本挖掘之文本聚类。编程实战：百度词条聚类分析 第九课：文本信息提取。编程实战：结构化数据提取系统 第十课：句子语法分析。编程实战：自动语法树构建系统 第十一课：让计算机读懂我们——文本语义分析实现。编程实现：智能问答系统 第十二课：语言数据管理。编程实践：语料库的设计与创建 目标人群：对自然语言处理感兴趣的学员； 课程环境：Python 2.x 收获预期：知道如何利用Python进行自然语言处理与分析，并可以熟练使用Python进行自

如何学习自然语言处理NLP详细学习方法说明

如何学习自然语言处理NLP详细学习方法说明 学习nlp方法大致可以分为二种。 第一种，在实践中学习，找一个特定的任务，譬如文本分类、情感分析等。然后以做好任务为导向的去挖掘和这一个任务相关的知识点。由于没有系统的学习，肯定会遇到各种各样的拦路虎问题，当遇到不懂的概念时，利用百度/谷歌查阅相关资料去理解学习这个概念，若是概念难懂，就多看不同的人对这些概念的理解，有的时候有些人能深入浅出的讲解一些很不错的资料，个人觉得这种有目的性的实践学习方式学来的东西更加印象深刻。这样也在潜移默化中锻炼了个人能力（独立查找资料/文献是一种极其重要的能力），又能达成某些目的。这样过了一段时间之后，好像懂很多东西了，但是好像又有很多方面不了解，其实这就是在某个点有点深度了，但是广度还不够。 如果此时有大把闲置的时间，就可以去刷刷那些不错的系统性课程，刷课的时候会发现很多概念理解起来轻松多了，或者说似曾相识（理解的知识点又得到了复习并再次确认自己的理解了的知识点和这些老师讲的是否一致）。 第二种，就是一上来就是刷课刷书，把理论什么的都梳理一遍，然后根据课程把课后作业都敲一遍并且理解。 这样系统的学习虽然会花上很长的时间，但是也会让你对知识体系有个全面的认识，之后你再进去某个小点（比如文本分类等）的深入探索，会发现很多东西都理解学习过。 其实你已经有了知识的广度，但是对某个点的知识深度还欠缺，此时就按需深挖即可，当然，这个过程肯定也不轻松。 其实这二种学习方法我觉得都挺不错，根据自身具体情况具体分析，交叉使用，效果应该更佳。现在回过头来看，我之前的学习方法更像第一种。 最近想从头开始学一些基础知识，以查漏补缺，所以收集了一大波不错的资料，作为新年大礼包送给初学者们，往下看，你想要的都在后面，记得看完免费的赞来一个哟！！！ 编程语言 初学者推荐python，安装方法可以选择纯python安装也可以选择Anaconda方式安装。IDE

自然语言处理-信息抽取

自然语音处理之信息抽取

目录 第一章概述 (4) 1.1包含知识 (4) 1.1.1网页抓取 (4) 1.1.2自然语言处理 (4) 1.1.3命名实体识别 (4) 1.1.4机器学习 (4) 1.1.5深度学习 (4) 1.1.6知识图谱 (4) 1.2用处 (4) 1.2.1处理非结构化数据 (4) 1.2.2量化投资 (4) 1.2.3垂直搜索 (4) 1.3流程 (4) 1.4扩展阅读 (5) 第二章信息抽取发展历史 (7) 2.1扩展阅读 (7) 第三章信息抽取技术详解 (8) 3.1网页抓取 (8) 3.1.1无头浏览器框架 (8) 3.1.2DOM解析 (8) 3.2Web网页数据抽取 (8)

3.2.1包装器归纳 (8) 3.2.2自动抽取 (9) 3.2.3参考文献 (10) 3.3信息抽取 (10) 3.3.1抽取概述 (10) 3.3.2分词 (10) 3.3.3命名实体识别 (11) 3.3.4HTML的抽取 (13) 3.3.5关系抽取 (13) 3.3.6进阶之路 (14) 3.3.7机器阅读理解 (15) 3.3.8现成关系抽取工具 (15) 第四章语料资源 (15) 第五章相关比赛 (15) 5.1Kaggle (15) 第六章参考资料 (16)

第一章概述 1.1包含知识 1.1.1网页抓取 1.1.2自然语言处理 1.1.3命名实体识别 1.1.4机器学习 1.1.5深度学习 1.1.6知识图谱 1.2用处 1.2.1处理非结构化数据 1.2.2量化投资 1.2.3垂直搜索 1.3流程 网页抓取->信息抽取->信息入库

nlp自然语言处理简历模板

Megan简历 工作经历 XXX有限公司2018年01月- 2019年11月nlp自然语言处理工程师 负责应用深度学习等算法做自然语言理解，对病历做结构化处理，识别自由文本中的概念、概念关系，将其转化成 key- value 的结构形式； 负责研究各类算法，深度学习、注意力模型，提高识别准确度和召回率； 负责文本对象的分类、语法/语义分析等，与应用服务器开发工程实现算法在系统中的应用； 基于现有业务的文本数据，提升对话系统在多领域、场景下的体验； 负责语义对话引擎的相关开发，以及新技术和方向的研究； XXX有限公司2016年06月- 2017年12月 nlp自然语言处理工程师 负责从事深度学习模型优化算法的研发和产品化落地； 负责对深度学习模型进行裁剪、模型量化和模型压缩等相关工作； 负责参与文本分词、实体抽取、关系识别、语义理解等 NLP 相关模型的算法设计和优化； 负责文本分类、语义理解、情感分析等 NLP 任务的研发工作，以及 NLP 算法系统的开发和优化； 完成上级交代的其他相关工作，具备良好的编码能力，数据结构和算法功底； 教育经历 XX 大学2012年09月- 2016年06月软件工程本科 其他 技能：熟练掌握python/java语言，熟悉主流计算平台，扎实的编码调试能力；熟悉TensorFlow等工具与框架；熟悉轻量化深度学习模型设计、剪枝、量化等；具有良好的沟通能力和逻辑思维能力；熟悉Linux开发环境； 语言：CET-6，有较好的英文听说读写能力，能够阅读基本的英文技术文献； 兴趣爱好：喜欢跑步，坚持每天晨跑一小时； 项目经历 有咖云搜 APP 2017年01月- 2017年03月 有咖云搜 app 是利用大数据、人工智能、优质算法等核心技术搭建的内容搜索平台。它拥有全网社交平台数据对接，通过人工智能、NLP 自然语言处理等核心技术分析素材，聚合了不同类型创意，为客户提供全面、精准的内容搜索； 负责需求分析，学习并了解项目业务，分析项目需求点，运用多种测试用例设计方法，编写测试用例； 负责与产品经理进行用例评审，确保用例完全覆盖项目需求，搭建测试环境并执行完成功能测试，运用 monkey 进行 app 的可靠性检测、network emulator 进行弱网测试；

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些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识，附录部分提供了所有习题的解答。《“笨办法”学Python（第3版）》作者：【美】Zed A. Shaw《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。《“笨办法”学Python(第3版)》结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。《Python编程初学者指南》作者：【美】Michael Dawson《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。全书共12章，每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣，降低学习的难度。每章

20个顶尖的Python机器学习项目,全部给你。

20个顶尖的Python机器学习项目，全部给你。 1.Scikit-learn Scikit-learn是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy 2.Pylearn2 Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。 3.NuPIC NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。

4.Nilearn Nilearn是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python 语言中的scikit-learn工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。 5.PyBrain Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。 6.Pattern Pattern是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知

机并且用KNN分类法进行分类。 7.Fuel Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST,CIFAR-10(图片数据集),Google's One Billion Words(文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。 8.Bob Bob是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。 9.Skdata Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。