在科学研究中，数据的获取及分析是最重要的也是最棘手的三个环节！在前大数据时代，一般使用实验法、调查问卷、访谈或者二手数据等方式，将数据整理为结构化的表格数据，之后再使用各种计量分析方法，对这些表格数据进行分析。但大数据时代，网络数据成为各方学者亟待挖掘的潜在宝藏，大量商业信息、社会信息以文本等非结构化、异构型数据格式存储于海量的网页中。那么对于经管为代表的人文社科类专业科研工作者而言，通过Python可以帮助学者解决使用Web数据进行科研面临的三个问题：
人类在留下语言、文字的过程中，也留下了自己的偏见、态度等主观认知信息（偏见、态度）。词嵌入做为一种词向量模型，可以隐含上下文的情景信息，态度及偏见很容易保留在词向量的某些维度中。通过**词向量距离**的测算，就可以间接测得**不同群体** 对 **某概念**(组织、群体、品牌、地域等)的态度偏见。...
这个周期表生成器的想法是创建一个关于 自然语言处理任务周期表的博客。 在 Streamlit 的帮助下并受到此 Bokeh的启发，它成为了一个动态的创建者，可以根据您的元素周期表进行定制 ！
使用doccano，为机器学习建模做数据标注...
“穿衣服是大学问”，不相信可以问问很多女生，每天出门前会不会为了今天要穿什麽衣服而伤脑筋？现在如果有一家公司帮您聘请一个专属的“穿衣顾问”，只在一开始收费120多元（二十块美金）的造型费，然后定期寄来已经帮您量身打造的时尚服饰，您愿意买单吗？不瞒您说，目前全世球已有三百五十万人接受美国一家叫做“Stitch Fix”的穿衣时尚订阅公司的服务。