Simple-moving-average-python

Simple-moving-average-python

Uk-forex-awards-2013
Pilihan-trading-delta-theta
Hull-moving-average-esignal


Bagaimana-untuk-menggunakan-standar-chartered-online-trading Penyedia sinyal top-10-forex-signal Online-trading-company-irvine Online-trading-untuk-non-us-citizen Online-trading-pokemon-soul-silver Pfgbest-forex-review

Ini adalah pembungkus Python untuk TA-LIB berdasarkan Cython dan bukan SWIG. Dari homepage: TA-Lib banyak digunakan oleh pengembang perangkat lunak perdagangan yang membutuhkan untuk melakukan analisis teknis data pasar keuangan. Meliputi 150 indikator seperti ADX, MACD, RSI, Stochastic, Bollinger Bands, dll. Pengenalan pola candlestick Open source API untuk CC, Java, Perl, Python dan 100 Managed Bitrings Python asli menggunakan SWIG yang sayangnya sulit dipasang dan dipasang. Seefisien mungkin. Oleh karena itu, proyek ini menggunakan Cython dan Numpy untuk mengikat secara efisien dan bersih hasil TA-Lib yang menghasilkan 2-4 kali lebih cepat daripada antarmuka SWIG. Instal TA-Lib atau Baca Dokumen Mirip dengan TA-Lib, antarmuka fungsi menyediakan pembungkus ringan dari indikator TA-Lib yang terpapar. Setiap fungsi mengembalikan sebuah array output dan memiliki nilai default untuk parameter mereka, kecuali ditentukan sebagai argumen kata kunci. Biasanya, fungsi ini akan memiliki periode tampilan awal (jumlah observasi yang diperlukan sebelum keluaran dihasilkan) diatur ke NaN. Semua contoh berikut menggunakan fungsi API: Hitunglah rata-rata pergerakan sederhana dari harga penutupan: Menghitung pita bollinger, dengan rata-rata pergerakan tiga eksponensial: Menghitung momentum harga penutupan, dengan jangka waktu 5: API Cepat Abstrak Jika Anda Sudah terbiasa menggunakan fungsi API, sebaiknya Anda merasa betah menggunakan API abstrak. Setiap fungsi mengambil masukan yang sama, dilewatkan sebagai kamus array Numpy: Fungsi dapat diimpor secara langsung atau instantiated dengan nama: Dari sana, fungsi pemanggilan pada dasarnya sama dengan fungsi API: Pelajari lebih lanjut penggunaan TA-Lib di sini. . Indikator yang Didukung Kami dapat menunjukkan semua fungsi TA yang didukung oleh TA-Lib, baik sebagai daftar atau sebagai dikte berdasarkan kelompok (misalnya Studi Tumpang Tindih, Indikator Momentum, dll): Kelompok Fungsi1 Pengolahan Bahasa dan Python Sangat mudah untuk mendapatkan tangan kita. Pada jutaan kata teks. Apa yang bisa kita lakukan dengan itu, dengan asumsi kita dapat menulis beberapa program sederhana Di bab ini, kita akan menjawab pertanyaan-pertanyaan berikut: Apa yang dapat kita capai dengan menggabungkan teknik pemrograman sederhana dengan teks dalam jumlah besar Bagaimana kita bisa secara otomatis mengekstrak kata kunci dan frase yang meringkas Gaya dan isi teks Alat dan teknik apa bahasa pemrograman Python menyediakan untuk pekerjaan semacam itu Apa saja tantangan menarik dari pemrosesan bahasa alami Bab ini dibagi menjadi beberapa bagian yang melewatkan antara dua gaya yang sangat berbeda. Dalam bagian komputasi kuadrat dengan bahasa, kita akan membahas beberapa tugas pemrograman termotivasi bahasa tanpa harus menjelaskan bagaimana kinerjanya. Dalam bagian quotcloser, lihat bagian Pythonquot, kita akan secara sistematis meninjau konsep pemrograman utama. Tandai dengan baik kedua gaya di judul bagian, namun bab selanjutnya akan mencampur kedua gaya tanpa terlalu muka tentang hal itu. Kami berharap gaya pengenalan ini memberi Anda rasa otentik dari apa yang akan terjadi nanti, sambil mencakup berbagai konsep dasar dalam linguistik dan sains komputer. Jika Anda memiliki keakraban dasar dengan kedua area, Anda dapat melompat ke 1,5 kami akan mengulangi poin penting di bab selanjutnya, dan jika Anda merindukan sesuatu, Anda dapat dengan mudah berkonsultasi dengan materi referensi online di nltk.org. Jika materi itu benar-benar baru bagi Anda, bab ini akan mengajukan lebih banyak pertanyaan daripada jawaban, pertanyaan yang dibahas di bagian lain buku ini. 1.1 Komputasi dengan Bahasa: Teks dan Kata-kata Semua sangat akrab dengan teks, karena kita membaca dan menulis setiap hari. Disini kita akan memperlakukan teks sebagai data mentah untuk program yang kita tulis, program yang memanipulasi dan menganalisanya dengan berbagai cara yang menarik. Tapi sebelum kita bisa melakukan ini, kita harus memulai dengan juru bahasa Python. Memulai dengan Python Salah satu hal ramah tentang Python adalah memungkinkan Anda untuk mengetik langsung ke interpreter interaktif 8212 program yang akan menjalankan program Python Anda. Anda dapat mengakses penerjemah Python menggunakan antarmuka grafis sederhana yang disebut Interactive DeveLopment Environment (IDLE). Pada Mac Anda bisa menemukan ini di bawah Applications 8594 MacPython. Dan pada Windows di bawah All Programs 8594 Python. Di bawah Unix Anda dapat menjalankan Python dari shell dengan mengetik idle (jika ini tidak terinstal, coba ketik python). Penerjemah akan mencetak uraian tentang versi Python Anda cukup memastikan bahwa Anda menjalankan Python 2.4 atau 2.5 (ini dia adalah 2.5.1): Turn Your: Coba cari kata lain untuk menyimpan mengetik ulang, Anda mungkin bisa menggunakan -arrow, Ctrl-up-arrow atau Alt-p untuk mengakses perintah sebelumnya dan memodifikasi kata yang dicari. Anda juga dapat mencoba pencarian pada beberapa teks lain yang telah kami sertakan. Misalnya, cari Sense and Sensibility untuk kata kasih sayang. Menggunakan text2.concordance (quotaffectionquot). Cari buku Kejadian untuk mengetahui berapa lama beberapa orang hidup, menggunakan teks3.concordance (quotlivedquot). Anda bisa melihat teks4. Alamat Peluncuran Corpus. Untuk melihat contoh bahasa Inggris yang akan kembali ke tahun 1789, dan mencari kata-kata seperti bangsa. teror. Tuhan untuk melihat bagaimana kata-kata ini telah digunakan secara berbeda dari waktu ke waktu. Weve juga termasuk text5. NPS Chat Corpus. Cari ini untuk kata-kata tidak biasa seperti im. Ur. Lol. (Perhatikan bahwa korpus ini tidak disensor) Setelah Anda beberapa saat memeriksa teks-teks ini, kami harap Anda memiliki rasa baru tentang kekayaan dan keragaman bahasa. Di bab berikutnya Anda akan belajar mengakses teks teks yang lebih luas, termasuk teks dalam bahasa selain bahasa Inggris. Konkordansi memungkinkan kita melihat kata-kata dalam konteks. Misalnya, kita melihat hal mengerikan terjadi dalam konteks seperti gambar dan ukurannya. Kata-kata lain apa yang muncul dalam konteks yang serupa Kita dapat menemukan dengan menambahkan istilah yang mirip dengan nama teks yang bersangkutan, lalu memasukkan kata yang relevan dalam tanda kurung: Amati agar kita mendapatkan hasil yang berbeda untuk teks yang berbeda. Austen menggunakan kata ini dengan sangat berbeda dari Melville untuknya, yang mengerikan memiliki konotasi positif, dan terkadang berfungsi sebagai penguat seperti kata yang sangat. Istilah commoncontexts memungkinkan kita untuk memeriksa hanya konteks yang dimiliki oleh dua atau lebih kata, seperti mengerikan dan sangat. Kita harus melampirkan kata-kata ini dengan tanda kurung siku-siku serta tanda kurung, dan pisahkan dengan koma: Belokan Anda: Pilih sepasang kata lain dan bandingkan penggunaannya dalam dua teks yang berbeda, dengan menggunakan fungsi serupa () dan commoncontexts (). Adalah satu hal yang secara otomatis mendeteksi bahwa kata tertentu terjadi dalam teks, dan untuk menampilkan beberapa kata yang muncul dalam konteks yang sama. Namun, kita juga dapat menentukan lokasi sebuah kata dalam teks: berapa banyak kata dari awal yang muncul. Informasi posisi ini dapat ditampilkan dengan menggunakan plot dispersi. Setiap garis mewakili sebuah instance dari sebuah kata, dan setiap baris mewakili keseluruhan teks. Dalam 1.2, kita melihat beberapa pola penggunaan kata yang mencolok selama 220 tahun terakhir (dalam teks artifisial yang dibuat dengan menggabungkan teks dari Inaugural Address Corpus end-to-end). Anda bisa menghasilkan plot ini seperti gambar di bawah ini. Anda mungkin ingin mencoba lebih banyak kata (misalnya kebebasan, konstitusi), dan teks yang berbeda. Dapatkah Anda memprediksi penyebaran kata sebelum Anda melihatnya Seperti sebelumnya, berhati-hatilah untuk mendapatkan tanda kutip, koma, tanda kurung dan tanda kurung dengan tepat. Gambar 1.2. Plot Dispersi Linier untuk Kata-kata dalam Pidato Pengukuhan Presiden A.S.: Ini dapat digunakan untuk menyelidiki perubahan penggunaan bahasa dari waktu ke waktu. Penting: Anda harus menginstal paket Pythons NumPy dan Matplotlib untuk menghasilkan plot grafis yang digunakan dalam buku ini. Silakan lihat nltk.org untuk petunjuk pemasangan. Sekarang, hanya untuk bersenang-senang, mari kita coba menghasilkan beberapa teks acak dalam berbagai gaya yang baru saja kita lihat. Untuk melakukan ini, kita ketik nama teks yang diikuti dengan istilah generate. (Kita perlu menyertakan tanda kurung, tapi tidak ada yang terjadi di antara keduanya.) Perhatikan bahwa saat pertama kali menjalankan perintah ini, ini lambat karena mengumpulkan statistik tentang urutan kata. Setiap kali Anda menjalankannya, Anda akan mendapatkan teks output yang berbeda. Sekarang coba buat teks acak dengan gaya alamat pengukuhan atau ruang obrolan internet. Meskipun teksnya acak, ia menggunakan kembali kata-kata dan frasa umum dari teks sumber dan memberi kita rasa gaya dan isinya. (Apa yang kurang dari teks yang dihasilkan secara acak ini) Saat menghasilkan menghasilkan hasilnya, tanda baca dipisahkan dari kata sebelumnya. Meskipun format ini tidak benar untuk teks bahasa Inggris, kami melakukannya untuk memperjelas bahwa kata-kata dan tanda baca tidak tergantung satu sama lain. Anda akan belajar lebih banyak tentang hal ini di 3. Menghitung Kosakata Fakta paling jelas tentang teks yang muncul dari contoh sebelumnya adalah perbedaannya dalam kosa kata yang mereka gunakan. Pada bagian ini kita akan melihat bagaimana menggunakan komputer untuk menghitung kata-kata dalam teks dengan berbagai cara yang berguna. Seperti sebelumnya, Anda akan langsung masuk dan bereksperimen dengan penerjemah Python, meskipun Anda mungkin belum mempelajari Python secara sistematis. Uji pemahaman Anda dengan memodifikasi contoh, dan cobalah latihan di akhir bab ini. Mari kita mulai dengan mencari tahu panjang teks dari awal sampai akhir, dari segi kata-kata dan simbol tanda baca yang muncul. Kami menggunakan istilah len untuk mendapatkan panjang sesuatu, yang berlaku dengan baik di sini untuk kitab Kejadian: Jadi Kejadian memiliki 44.764 kata dan simbol tanda baca, atau quottokens.quot Token adalah nama teknis untuk urutan karakter 8212 seperti berbulu . Nya. Atau :) 8212 yang ingin kita bahas sebagai sebuah kelompok. Saat kita menghitung jumlah token dalam teks, katakanlah, ungkapan itu menjadi atau tidak. Kita menghitung kemunculan urutan ini. Jadi, dalam contoh kita ada dua kejadian. Dua menjadi. Dan satu masing-masing atau tidak. Tapi hanya ada empat kosa kata yang berbeda dalam frase ini. Berapa banyak kata yang berbeda dalam kitab Kejadian yang mengandung Untuk mengatasinya dengan Python, kita harus mengajukan pertanyaan sedikit berbeda. Kosa kata sebuah teks hanyalah kumpulan token yang digunakannya, karena dalam satu set, semua duplikatnya runtuh bersamaan. Dengan Python kita bisa mendapatkan item kosa kata dari text3 dengan perintah: set (text3). Bila Anda melakukan ini, banyak layar kata-kata akan berlalu. Sekarang coba yang berikut ini: Dengan membungkus sort () di sekitar set ekspresi Python (text3). Kami mendapatkan daftar item kosa kata yang diurutkan, dimulai dengan berbagai simbol tanda baca dan berlanjut dengan kata-kata yang dimulai dengan A. Semua kata yang dikapitalisasi mendahului kata-kata huruf kecil. Kami menemukan ukuran kosakata secara tidak langsung, dengan menanyakan jumlah barang di lokasi syuting, dan sekali lagi kita bisa menggunakan len untuk mendapatkan nomor ini. Meskipun memiliki 44.764 token, buku ini hanya memiliki 2.789 kata yang berbeda, atau jenis kata kunci.quot Tipe kata adalah bentuk atau ejaan kata secara independen dari kejadian spesifiknya dalam teks 8212, yaitu kata yang dianggap sebagai item unik dari kosa kata. Jumlah kami sebanyak 2.789 item akan mencakup simbol tanda baca, jadi biasanya kami akan menyebut jenis item unik ini dan bukan tipe kata. Sekarang, mari kita hitung ukuran kekayaan leksikal teks. Contoh berikut menunjukkan kepada kita bahwa setiap kata digunakan rata-rata 16 kali (kita perlu memastikan Python menggunakan floating point division): Perhatikan bahwa indeks kita mulai dari nol: elemen terkirim nol, dituliskan 0. Adalah kata pertama, kata1. Sedangkan elemen yang dikirim 9 adalah kata10. Alasannya sederhana: saat Python mengakses isi daftar dari memori komputer, sudah pada elemen pertama kita harus memberitahukannya berapa banyak elemen yang akan pergi. Dengan demikian, nol langkah ke depan meninggalkannya pada elemen pertama. Praktik penghitungan dari nol ini pada awalnya membingungkan, namun khas dari bahasa pemrograman modern. Anda akan segera menguasainya jika Anda telah menguasai sistem penghitungan berabad-abad di mana 19XY adalah satu tahun di abad ke-20, atau jika Anda tinggal di negara di mana lantai sebuah bangunan diberi nomor dari 1, maka berjalanlah n-1 Penerbangan tangga membawa Anda ke level n. Nah, kalau kita sengaja menggunakan indeks yang terlalu besar, kita mendapat error: Kali ini bukan kesalahan sintaks, karena fragmen programnya sintaksis benar. Sebagai gantinya, ini adalah kesalahan runtime. Dan menghasilkan pesan Traceback yang menunjukkan konteks kesalahan, diikuti dengan nama kesalahannya, IndexError. Dan penjelasan singkat. Mari kita lihat lebih dalam mengiris, menggunakan kalimat buatan kami lagi. Di sini kami memverifikasi bahwa irisan 5: 8 mencakup elemen yang dikirim pada indeks 5, 6, dan 7: Kita dapat memodifikasi elemen daftar dengan menetapkan ke salah satu nilai indeksnya. Pada contoh berikut, kami menempatkan tanda sent0 di sebelah kiri tanda sama. Kita juga bisa mengganti seluruh potongan dengan bahan baru. Konsekuensi dari perubahan terakhir ini adalah bahwa daftar hanya memiliki empat elemen, dan mengakses nilai selanjutnya menghasilkan kesalahan. Turn Your: Ambil beberapa menit untuk menentukan kalimat Anda sendiri dan ubah kata-kata dan kelompok kata-kata (irisan) dengan menggunakan metode yang sama yang digunakan sebelumnya. Periksa pemahaman Anda dengan mencoba latihan pada daftar di akhir bab ini. Dari awal 1.1. Anda memiliki akses ke teks yang disebut teks1. Text2 dan seterusnya. Ini menghemat banyak ketikan untuk bisa merujuk ke buku 250.000 kata dengan nama pendek seperti ini. Secara umum, kita dapat membuat nama untuk apa pun yang ingin kita hitung. Kami melakukan ini sendiri di bagian sebelumnya, mis. Mendefinisikan variabel yang dikirim1. Sebagai berikut: Garis tersebut memiliki bentuk: ekspresi variabel. Python akan mengevaluasi ekspresi, dan menyimpan hasilnya ke variabel. Proses ini disebut tugas. Tidak menghasilkan output apapun, Anda harus mengetikkan variabel pada barisnya sendiri untuk memeriksa isinya. Tanda yang sama sedikit menyesatkan, karena informasi bergerak dari sisi kanan ke kiri. Mungkin akan membantu menganggapnya sebagai panah kiri. Nama variabel dapat berupa apapun yang Anda suka, mis. Mysent. Kalimat. Xyzzy Ini harus dimulai dengan sebuah surat, dan bisa mencakup angka dan garis bawah. Berikut adalah beberapa contoh variabel dan tugas: Ingatlah kata-kata yang dikapitalisasi muncul di depan huruf kecil dalam daftar yang diurutkan. Perhatikan pada contoh sebelumnya bahwa kita membagi definisi mysent lebih dari dua baris. Ekspresi Python dapat dibagi di beberapa baris, asalkan hal ini terjadi dalam jenis tanda kurung apapun. Python menggunakan quot. Quot prompt untuk menunjukkan bahwa input lebih diharapkan. Tidak masalah berapa banyak indentasi yang digunakan dalam garis kelanjutan ini, namun beberapa lekukan biasanya membuat mereka lebih mudah dibaca. Ada baiknya memilih nama variabel yang berarti untuk mengingatkan Anda 8212 dan untuk membantu orang lain yang membaca kode Python Anda 8212 apa kode Anda yang dimaksudkan untuk dilakukan. Python tidak mencoba untuk memahami nama-nama itu secara membabi buta mengikuti instruksi Anda, dan tidak keberatan jika Anda melakukan sesuatu yang membingungkan, seperti satu dua atau dua 3. Satu-satunya batasan adalah bahwa nama variabel tidak bisa menjadi kata-kata yang ditulis Pythons, seperti def. Jika Tidak Dan impor. Jika Anda menggunakan kata yang dicadangkan, Python akan menghasilkan kesalahan sintaks: Hati-hati dengan pilihan nama (atau pengidentifikasi) untuk variabel Python. Pertama, Anda harus memulai nama dengan huruf, opsional diikuti oleh angka (0 sampai 9) atau huruf. Jadi, abc23 baik-baik saja, tapi 23abc akan menyebabkan kesalahan sintaks. Nama bersifat case-sensitive, yang berarti myVar dan myvar adalah variabel yang berbeda. Nama variabel tidak boleh berisi spasi, namun Anda dapat memisahkan kata-kata dengan menggunakan garis bawah, mis. Myvar Berhati-hatilah untuk tidak memasukkan tanda hubung dan bukan garis bawah: my-var salah, karena Python menafsirkan tanda kutip sebagai tanda minus. Beberapa metode yang kami gunakan untuk mengakses elemen daftar juga bekerja dengan kata-kata individual, atau senar. Sebagai contoh, kita dapat menetapkan sebuah string ke sebuah variabel. Indeks string Dan mengiris sebuah string: Kita juga bisa melakukan perkalian dan penambahan dengan senar: Kita bisa menggabungkan kata-kata sebuah daftar untuk membuat satu string, atau membagi sebuah string ke dalam daftar, sebagai berikut: Kita akan kembali ke topik string di 3. Untuk sementara waktu, kita memiliki dua blok bangunan penting 8212 daftar dan senar 8212 dan siap untuk kembali ke beberapa analisis bahasa. 1.3 Komputasi dengan Bahasa: Statistik Sederhana Mari kembali ke eksplorasi kita tentang cara kita dapat membawa sumber daya komputasi kita untuk menghasilkan teks dalam jumlah banyak. Kami memulai diskusi ini di 1.1. Dan melihat bagaimana mencari kata dalam konteks, bagaimana mengkompilasi kosakata teks, cara menghasilkan teks acak dengan gaya yang sama, dan seterusnya. Pada bagian ini, kita mengambil pertanyaan tentang apa yang membuat teks berbeda, dan gunakan metode otomatis untuk menemukan kata-kata dan ungkapan teks yang khas. Seperti di 1.1. Anda dapat mencoba fitur baru bahasa Python dengan menyalinnya ke penerjemah, dan Anda akan mempelajari tentang fitur ini secara sistematis di bagian berikut. Sebelum melanjutkan lebih lanjut, Anda mungkin ingin memeriksa pemahaman Anda tentang bagian terakhir dengan memprediksi output dari kode berikut. Anda bisa menggunakan penerjemah untuk memeriksa apakah Anda benar. Jika Anda tidak yakin bagaimana melakukan tugas ini, sebaiknya Anda meninjau kembali bagian sebelumnya sebelum melanjutkan lebih jauh. Distribusi Frekuensi Bagaimana kita bisa secara otomatis mengidentifikasi kata-kata dari teks yang paling informatif tentang topik dan genre teks Bayangkan bagaimana Anda bisa menemukan 50 kata-kata paling sering dari sebuah buku. Salah satu metode adalah menghitung jumlah item kosakata, seperti yang ditunjukkan pada 1.3. Penghitungannya membutuhkan ribuan baris, dan ini akan menjadi proses yang sangat sulit dan sangat sulit sehingga kami lebih suka menugaskan tugas itu ke mesin. Gambar 1.3. Menghitung Kata-kata yang Muncul dalam Teks (distribusi frekuensi) Tabel di 1.3 dikenal sebagai distribusi frekuensi. Dan ini memberi tahu kita frekuensi setiap item kosa kata dalam teks. (Secara umum, ini bisa menghitung segala jenis peristiwa yang dapat diamati.) Ini adalah kuotasi untuk kuota karena ini memberi tahu kita bagaimana jumlah total token kata dalam teks didistribusikan di seluruh item kosa kata. Karena kita sering membutuhkan distribusi frekuensi dalam pemrosesan bahasa, NLTK menyediakan dukungan built-in untuk mereka. Mari kita gunakan FreqDist untuk menemukan 50 kata paling sering dari Moby Dick. Cobalah untuk mencari tahu apa yang sedang terjadi di sini, lalu baca penjelasan berikut. Saat pertama kita memanggil FreqDist. Kami melewatkan nama teks sebagai sebuah argumen. Kita bisa memeriksa jumlah kata-kata (quotoutcomesquot) yang telah dihitung 8212 260,819 dalam kasus Moby Dick. Tombol ekspresi () memberi kita daftar semua jenis teks yang berbeda. Dan kita bisa melihat 50 yang pertama dengan mengiris daftar. Turn Your: Coba contoh distribusi frekuensi sebelumnya untuk dirimu sendiri, untuk text2. Hati-hati menggunakan tanda kurung dan huruf besar yang benar. Jika Anda mendapatkan pesan kesalahan NameError: nama FreqDist tidak didefinisikan. Anda perlu memulai pekerjaan Anda dengan dari impor nltk.book Apakah kata-kata yang dihasilkan dalam contoh terakhir membantu kita memahami topik atau genre teks ini Hanya satu kata, paus. Sedikit informatif Hal ini terjadi lebih dari 900 kali. Kata-kata yang lain tidak memberi tahu kami apa-apa tentang teks yang mereka gunakan hanya kata-kata bijak Inggris. Berapa proporsi teks yang diambil dengan kata-kata seperti itu Kami dapat menghasilkan plot frekuensi kumulatif untuk kata-kata ini, dengan menggunakan fdist1.plot (50, kumulatifTrue). Untuk menghasilkan grafik di 1.4. 50 kata ini menyumbang hampir setengah dari buku Gambar 1.4. Plot Frekuensi Kumulatif untuk 50 Kata Paling Sering di Moby Dick. Akun ini hampir mencapai setengah dari token. Jika kata-kata yang sering tidak membantu kita, bagaimana dengan kata-kata yang terjadi begitu saja, yang disebut hapax. Lihat mereka dengan mengetikkan fdist1.hapaxes (). Daftar ini berisi leksikografer. Cetologis barang selundupan. Expostulations Dan sekitar 9.000 lainnya. Tampaknya ada terlalu banyak kata-kata langka, dan tanpa melihat konteksnya, kita mungkin tidak bisa menebak separuh dari mean hapax dalam hal apapun. Karena tidak ada kata-kata yang sering atau jarang, kita perlu mencoba yang lain. Pemilihan kata-kata yang halus Selanjutnya, mari kita lihat kata-kata panjang dari teks mungkin ini akan lebih khas dan informatif. Untuk ini kita mengadaptasi beberapa notasi dari himpunan teori. Kami ingin menemukan kata-kata dari kosa kata teks yang panjangnya lebih dari 15 karakter. Mari kita panggil properti ini P. sehingga P (w) benar jika dan hanya jika w lebih dari 15 karakter. Sekarang kita bisa mengekspresikan kata-kata yang menarik dengan menggunakan nota set matematika seperti yang ditunjukkan pada (1a). Ini berarti seperangkat semua elemen yang merupakan unsur V (kosakata) dan w memiliki properti P quot. Dari sini kita melihat bahwa panjang kata yang paling sering adalah 3, dan kata-kata panjang itu mencakup sekitar 50.000 (atau 20) kata yang membentuk buku ini. Meskipun kami tidak akan melanjutkannya di sini, analisis panjang kata lebih lanjut dapat membantu kita memahami perbedaan antara penulis, genre, atau bahasa. 1.2 merangkum fungsi yang didefinisikan dalam distribusi frekuensi. Ungkapan ini memiliki bentuk f (w) untuk. Atau w.f () untuk. . Dimana f adalah fungsi yang beroperasi pada sebuah kata untuk menghitung panjangnya, atau mengubahnya menjadi huruf besar. Untuk saat ini, Anda tidak perlu memahami perbedaan antara notasi f (w) dan w.f (). Sebagai gantinya, cukup pelajari idiom Python yang melakukan operasi yang sama pada setiap elemen dalam daftar. Dalam contoh sebelumnya, ia melewati setiap kata dalam teks1. Menugaskan masing-masing secara bergantian ke variabel w dan melakukan operasi yang ditentukan pada variabel. Notasi yang baru saja dijelaskan disebut pemahaman quotlist quotquot Ini adalah contoh pertama kami tentang idiom Python, sebuah notasi tetap yang biasa kita gunakan tanpa harus menganalisis setiap saat. Menguasai idiom semacam itu adalah bagian penting untuk menjadi programmer Python yang fasih. Mari kita kembali ke pertanyaan tentang ukuran kosa kata, dan menerapkan idiom yang sama di sini: Sekarang kita bukan kata-kata penghitungan ganda seperti ini dan ini. Yang hanya berbeda dalam kapitalisasi, telah menghapus 2.000 dari jumlah kosakata Kita bisa melangkah lebih jauh dan menghilangkan angka dan tanda baca dari jumlah kosakata dengan menyaring item non-alfabet: Contoh ini sedikit rumit: ini menurunkan semua item abjad murni. . Mungkin akan lebih mudah hanya untuk menghitung barang bawaan saja, tapi ini memberi jawaban yang salah (mengapa). Jangan khawatir jika Anda tidak merasa yakin dengan daftar pemahaman, karena Anda akan melihat lebih banyak contoh beserta penjelasan di bab-bab berikut. Blok Kode Nested Sebagian besar bahasa pemrograman mengizinkan kita untuk melakukan blok kode saat ekspresi bersyarat. Atau jika pernyataan, sudah puas. Kita sudah melihat contoh tes kondisional dalam kode seperti w untuk w di w7 jika len (w) lt 4. Pada program berikut, kita telah membuat sebuah variabel bernama word yang mengandung nilai string cat. Pernyataan jika memeriksa apakah tes len (kata) lt 5 benar. Itu, jadi tubuh jika pernyataan dipanggil dan pernyataan cetak dijalankan, menampilkan pesan kepada pengguna. Ingatlah untuk mencatat pernyataan cetak dengan mengetikkan empat spasi. Ini disebut loop karena Python mengeksekusi kode secara melingkar. Dimulai dengan melakukan penugasan kata Call. Efektif menggunakan variabel kata untuk memberi nama item pertama dari daftar. Kemudian, ini menampilkan nilai kata ke pengguna. Selanjutnya, kembali ke pernyataan tersebut, dan lakukan penugasan kata saya. Sebelum menampilkan nilai baru ini kepada pengguna, dan seterusnya. Ini berlanjut dengan cara ini sampai setiap item dari daftar telah diproses. Looping with Conditions Sekarang kita bisa menggabungkan if dan for statements. Kami akan mengulang setiap item dari daftar, dan mencetak item hanya jika diakhiri dengan huruf l. Nah pilih nama lain untuk variabel tersebut untuk menunjukkan bahwa Python tidak mencoba untuk memahami nama variabel. Anda akan melihat bahwa jika dan untuk laporan memiliki titik dua di ujung baris, sebelum indentasi dimulai. Sebenarnya, semua struktur kontrol Python berakhir dengan titik dua. Titik kolon menunjukkan bahwa pernyataan saat ini berhubungan dengan blok indentasi yang mengikutinya. Kita juga bisa menentukan tindakan yang harus diambil jika kondisi jika pernyataan tersebut tidak terpenuhi. Di sini kita melihat pernyataan elif (else if), dan pernyataan yang lain. Perhatikan bahwa ini juga mengandung titik dua sebelum kode indentasi. 1.5 Pemahaman Bahasa Alami Otomatis Kami telah menjelajahi bahasa dari bawah ke atas, dengan bantuan teks dan bahasa pemrograman Python. Namun, juga tertarik untuk memanfaatkan pengetahuan bahasa dan perhitungan kita dengan membangun teknologi bahasa yang bermanfaat. Ambil kesempatan sekarang untuk melangkah mundur dari seluk beluk kode untuk melukis gambaran yang lebih besar tentang pemrosesan bahasa alami. Pada tingkat yang sangat praktis, kita semua membutuhkan bantuan untuk menavigasi alam semesta informasi yang dikurung dalam teks di Web. Mesin pencari sangat penting bagi pertumbuhan dan popularitas Web, namun memiliki beberapa kekurangan. Dibutuhkan keterampilan, pengetahuan, dan beberapa keberuntungan, untuk mendapatkan jawaban atas pertanyaan seperti: Situs wisata apa yang dapat saya kunjungi antara Philadelphia dan Pittsburgh dengan anggaran terbatas Apa pendapat para ahli tentang kamera SLR digital Prediksi tentang pasar baja dibuat oleh kredibel. Komentator dalam seminggu terakhir Mendapatkan komputer untuk menjawabnya secara otomatis melibatkan berbagai tugas pemrosesan bahasa, termasuk ekstraksi informasi, kesimpulan, dan ringkasan, dan perlu dilakukan dalam skala dan dengan tingkat ketahanan yang masih di luar jangkauan kami. Kemampuan saat ini Pada tingkat yang lebih filosofis, tantangan lama dalam kecerdasan buatan adalah membangun mesin cerdas, dan sebagian besar perilaku cerdas adalah memahami bahasa. Selama bertahun-tahun tujuan ini dipandang terlalu sulit. Namun, karena teknologi NLP menjadi lebih matang, dan metode yang kuat untuk menganalisis teks tak terbatas menjadi lebih luas, prospek pemahaman bahasa alami telah muncul kembali sebagai tujuan yang masuk akal. Pada bagian ini kami menjelaskan beberapa teknologi pemahaman bahasa, untuk memberi Anda rasa tantangan menarik yang menunggumu. Rasa Suka Disambiguasi Dalam arti kata disambiguasi kita ingin mengetahui arti kata yang dimaksudkan dalam konteks tertentu. Perhatikan kata-kata dan sajian yang ambigu: layani. Bantuan dengan makanan atau minuman memegang kantor menaruh bola ke dalam piring permainan. Piring kursus perangkat komunikasi makan Dalam kalimat yang berisi ungkapan: dia menyajikan sajiannya. Anda dapat mendeteksi bahwa baik sajian maupun hidangan digunakan dengan makna makanan mereka. Tidak mungkin topik diskusi bergeser dari olahraga ke peralatan masak di ruang tiga kata. Ini akan memaksa Anda untuk menemukan gambar-gambar aneh, seperti seorang pro tenis yang mengeluarkan rasa frustrasi mereka pada set teh cina yang diletakkan di samping pengadilan. Dengan kata lain, kita secara otomatis menyatukan kata-kata dengan menggunakan konteks, mengeksploitasi fakta sederhana bahwa kata-kata terdekat memiliki makna yang terkait erat. Sebagai contoh lain dari efek kontekstual ini, perhatikan kata demi kata. Yang memiliki beberapa arti, mis. Buku oleh Chesterton (agen 8212 Chesterton adalah penulis buku ini) cangkir oleh kompor (locatif 8212 kompor adalah tempat cangkir itu) dan diserahkan pada hari Jumat (temporal 8212 Jumat adalah waktu pengiriman). Perhatikan dalam (3c) bahwa arti kata yang dicetak miring membantu kita menafsirkan makna dari kata. Anak-anak yang hilang ditemukan oleh para pencari (agenif) Anak-anak yang hilang ditemukan oleh gunung (locatif) Anak-anak yang hilang ditemukan pada Resolusi Pronoun siang (temporal) Jenis pemahaman bahasa yang lebih dalam adalah untuk mengetahui siapa yang melakukan apa yang harus dilakukan oleh siapa 8212 yaitu untuk mendeteksi subyek dan objek verba. Anda belajar melakukan ini di sekolah dasar, tapi lebih sulit dari yang Anda kira. Dalam kalimat pencuri mencuri lukisan itu mudah untuk mengatakan siapa yang melakukan tindakan pencurian. Pertimbangkan tiga kemungkinan kalimat berikut di (4c). Dan mencoba untuk menentukan apa yang dijual, tertangkap, dan ditemukan (satu kasus ambigu). Pencuri mencuri lukisannya. Mereka kemudian dijual. Pencuri mencuri lukisannya. Mereka kemudian tertangkap. Pencuri mencuri lukisannya. Mereka kemudian ditemukan. Menjawab pertanyaan ini melibatkan pencarian antardestin dari kata ganti mereka. Baik pencuri atau lukisan. Teknik komputasional untuk mengatasi masalah ini termasuk resolusi anafora 8212 yang mengidentifikasi frase kata ganti atau kata benda mengacu pada 8212 dan pelabelan peran semantik 8212 yang mengidentifikasi bagaimana frase kata benda berhubungan dengan kata kerja (sebagai agen, pasien, instrumen, dan sebagainya). Menghasilkan Output Bahasa Jika kita dapat memecahkan masalah pemahaman bahasa secara otomatis, kita akan dapat beralih ke tugas yang melibatkan menghasilkan keluaran bahasa, seperti menjawab pertanyaan dan terjemahan mesin. Dalam kasus pertama, mesin harus dapat menjawab pertanyaan pengguna yang berkaitan dengan pengumpulan teks: Untuk menentukan apakah hipotesis didukung oleh teks, sistem memerlukan pengetahuan latar belakang berikut: (i) jika seseorang adalah seorang penulis Dari sebuah buku, maka heshe telah menulis buku itu (ii) jika seseorang adalah seorang editor sebuah buku, maka dia belum menuliskan (semua) buku itu (iii) jika seseorang adalah editor atau penulis delapan belas buku, maka seseorang tidak dapat menyimpulkan Bahwa heshe adalah penulis delapan belas buku. Keterbatasan NLP Meskipun kemajuan penelitian yang dipimpin oleh tugas seperti RTE, sistem bahasa alami yang telah digunakan untuk aplikasi dunia nyata tetap tidak dapat melakukan penalaran akal sehat atau memanfaatkan pengetahuan dunia secara umum dan kuat. Kita bisa menunggu masalah kecerdasan buatan yang sulit ini dipecahkan, namun sementara itu perlu untuk hidup dengan beberapa keterbatasan yang parah pada kemampuan penalaran dan pengetahuan sistem bahasa alami. Oleh karena itu, sejak awal, tujuan penting penelitian NLP adalah untuk membuat kemajuan dalam tugas sulit membangun teknologi yang mengutip bahasa, menggunakan teknik dangkal namun bertenaga dan bukan kemampuan pengetahuan dan penalaran yang tidak terbatas. Memang, ini adalah salah satu tujuan dari buku ini, dan kami berharap dapat membekali Anda dengan pengetahuan dan keterampilan untuk membangun sistem NLP yang bermanfaat, dan berkontribusi pada aspirasi jangka panjang untuk membangun mesin cerdas. 1.6 Ringkasan Teks diwakili dengan menggunakan daftar Python: Monty. Python. Kita bisa menggunakan pengindeksan, penggilingan, dan fungsi len () pada daftar. Sebuah kata quottokenquot adalah tampilan tertentu dari kata tertentu dalam teks sebuah kata quottypequot adalah bentuk kata yang unik sebagai urutan huruf tertentu. Kami menghitung token kata menggunakan len (teks) dan jenis kata menggunakan len (set (teks)). Kita memperoleh kosa kata teks t yang disortir (set (t)). Kami mengoperasikan setiap item teks dengan menggunakan f (x) untuk x dalam teks. Untuk mendapatkan kosakata, perbedaan kasus yang runtuh dan mengabaikan tanda baca, kita dapat menulis set (w.lower () untuk teks jika w.isalpha ()). Kami memproses setiap kata dalam teks menggunakan sebuah pernyataan, seperti untuk w dalam t: atau untuk kata dalam teks:. Ini harus diikuti oleh karakter kolon dan blok kode indentasi, yang akan dieksekusi setiap kali melalui loop. Kami menguji kondisi menggunakan pernyataan if: if len (word) lt 5:. Ini harus diikuti oleh karakter kolon dan blok kode indentasi, untuk dieksekusi hanya jika kondisinya benar. Distribusi frekuensi adalah kumpulan item beserta jumlah frekuensinya (misalnya kata-kata dari teks dan frekuensi penampilannya). Fungsi adalah blok kode yang telah diberi nama dan dapat digunakan kembali. Fungsi didefinisikan menggunakan kata kunci def, seperti pada def mult (x, y) x dan y adalah parameter fungsi, dan bertindak sebagai placeholder untuk nilai data aktual. Sebuah fungsi disebut dengan menentukan namanya diikuti oleh satu atau lebih argumen di dalam tanda kurung, seperti ini: mult (3, 4). misalnya Len (text1). 1.7 Bacaan Lebih Lanjut Bab ini telah memperkenalkan konsep baru dalam pemrograman, pemrosesan bahasa alami, dan linguistik, semuanya tercampur. Banyak dari mereka dikonsolidasikan dalam bab-bab berikut. Namun, Anda mungkin juga ingin berkonsultasi dengan materi online yang disertakan dengan bab ini (di nltk.org), termasuk tautan ke materi latar belakang tambahan, dan tautan ke sistem NLP online. Anda mungkin juga ingin membaca beberapa konsep linguistik dan NLP di Wikipedia (misalnya collocations, Turing Test, perbedaan tipe-token). Anda harus mengenalkan dokumentasi Python yang ada di docs.python.org. Termasuk banyak tutorial dan bahan referensi komprehensif yang terhubung di sana. Panduan Pemula untuk Python tersedia di wiki.python.orgmoinBeginnersGuide. Miscellaneous pertanyaan tentang Python mungkin dijawab di FAQ di python.orgdocfaqgeneral. Saat Anda mempelajari NLTK, Anda mungkin ingin berlangganan ke milis tempat peluncuran perangkat lunak baru diumumkan. There is also an NLTK-Users mailing list, where users help each other as they learn how to use Python and NLTK for language analysis work. Details of these lists are available at nltk.org . For more information on the topics covered in 1.5. and on NLP more generally, you might like to consult one of the following excellent books: Indurkhya, Nitin and Fred Damerau (eds, 2010) Handbook of Natural Language Processing (Second Edition) Chapman amp HallCRC. 2010. (Indurkhya amp Damerau, 2010) (Dale, Moisl, amp Somers, 2000) Jurafsky, Daniel and James Martin (2008) Speech and Language Processing (Second Edition). Prentice Hall. (Jurafsky amp Martin, 2008) Mitkov, Ruslan (ed, 2003) The Oxford Handbook of Computational Linguistics . Oxford University Press. (second edition expected in 2010). (Mitkov, 2002) The Association for Computational Linguistics is the international organization that represents the field of NLP. The ACL website ( aclweb.org ) hosts many useful resources, including: information about international and regional conferences and workshops the ACL Wiki with links to hundreds of useful resources and the ACL Anthology. which contains most of the NLP research literature from the past 50 years, fully indexed and freely downloadable. Some excellent introductory Linguistics textbooks are: (Finegan, 2007). (OGrady et al, 2004). (OSU, 2007). You might like to consult LanguageLog. a popular linguistics blog with occasional posts that use the techniques described in this book. 1.8 Exercises 9788 Try using the Python interpreter as a calculator, and typing expressions like 12 (4 1) . 9788 Given an alphabet of 26 letters, there are 26 to the power 10, or 26 10 . ten-letter strings we can form. That works out to 141167095653376L (the L at the end just indicates that this is Pythons long-number format). How many hundred-letter strings are possible 9788 The Python multiplication operation can be applied to lists. What happens when you type Monty. Python 20 . or 3 sent1 9788 Review 1.1 on computing with language. How many words are there in text2 . How many distinct words are there 9788 Compare the lexical diversity scores for humor and romance fiction in 1.1. Which genre is more lexically diverse 9788 Produce a dispersion plot of the four main protagonists in Sense and Sensibility . Elinor, Marianne, Edward, and Willoughby. What can you observe about the different roles played by the males and females in this novel Can you identify the couples 9788 Find the collocations in text5 . 9788 Consider the following Python expression: len(set(text4)) . State the purpose of this expression. Describe the two steps involved in performing this computation. 9788 Review 1.2 on lists and strings. Define a string and assign it to a variable, e.g. mystring My String (but put something more interesting in the string). Print the contents of this variable in two ways, first by simply typing the variable name and pressing enter, then by using the print statement. Try adding the string to itself using mystring mystring . or multiplying it by a number, e.g. mystring 3 . Notice that the strings are joined together without any spaces. How could you fix this 9788 Define a variable mysent to be a list of words, using the syntax mysent quotMyquot. quotsentquot (but with your own words, or a favorite saying). Use .join(mysent) to convert this into a string. Use split() to split the string back into the list form you had to start with. 9788 Define several variables containing lists of words, e.g. phrase1 . phrase2 . dan seterusnya. Join them together in various combinations (using the plus operator) to form whole sentences. What is the relationship between len(phrase1 phrase2) and len(phrase1) len(phrase2) 9788 Consider the following two expressions, which have the same value. Which one will typically be more relevant in NLP Why 9788 We have seen how to represent a sentence as a list of words, where each word is a sequence of characters. What does sent122 do Why Experiment with other index values. 9788 The first sentence of text3 is provided to you in the variable sent3 . The index of the in sent3 is 1, because sent31 gives us the . What are the indexes of the two other occurrences of this word in sent3 9788 Review the discussion of conditionals in 1.4. Find all words in the Chat Corpus ( text5 ) starting with the letter b. Show them in alphabetical order. 9788 Type the expression range(10) at the interpreter prompt. Now try range(10, 20) . range(10, 20, 2) . and range(20, 10, -2) . We will see a variety of uses for this built-in function in later chapters. 9681 Use text9.index() to find the index of the word sunset. Youll need to insert this word as an argument between the parentheses. By a process of trial and error, find the slice for the complete sentence that contains this word. 9681 Using list addition, and the set and sorted operations, compute the vocabulary of the sentences sent1 . sent8 . 9681 What is the difference between the following two lines Which one will give a larger value Will this be the case for other textsThe scikits.timeseries module is no longer undergoing active development. Ada daftar bug yang tidak mungkin diperbaiki. Rencananya adalah untuk fungsionalitas inti dari modul ini yang akan diimplementasikan di panda. Jika Anda ingin melihat modul ini hidup secara independen dari panda, silakan ganti kode dan lepaskan. Modul scikits.timeseries menyediakan kelas dan fungsi untuk memanipulasi, melaporkan, dan merencanakan rangkaian waktu berbagai frekuensi. Fokusnya adalah pada akses dan manipulasi data yang mudah digunakan sambil memanfaatkan fungsionalitas matematika yang ada dengan numpy dan scipy. Jika skenario berikut terdengar asing bagi Anda, Anda mungkin akan menemukan modul scikits.timeseries berguna: Membandingkan deret waktu dengan rentang data yang berbeda (misalnya harga saham) Buat plot seri waktu dengan label sumbu yang cerdas Penjelasan Mengkonversi rangkaian waktu harian Untuk bulanan dengan mengambil nilai rata-rata selama setiap bulan Bekerja dengan data yang memiliki nilai hilang Tentukan hari kerja terakhir dari bulan sebelumnya untuk tujuan pelaporan Hitunglah standar deviasi yang bergerak secara efisien Berikut adalah beberapa skenario yang dibuat sangat sederhana dengan scikits Modultimeseries Dokumentasi
Bagaimana-untuk-menggunakan-forex-3-bebek-trading-system
Mf-global-forex