Heutiger Testraketenstarttest - Stufe 11.11.beta
Nicht wirklich witzig, jedoch auch nicht unwichtig
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import spacy
import nltk
#nltk.download()
import re
from langdetect import detect
import urllib
nlp_de = spacy.load('de')
nlp_en = spacy.load('en')
import numpy as np
# Extract word vectors
word_embeddings = {}
f = open('/home/zarko/Dokumente/Textrank-Glove-Tutorial/textrank_text_summarization/german_vectors.txt', encoding='utf-8')
for line in f:
values = line.split()
word = values[0]
coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
word_embeddings[word] = coefs
f.close()
import pandas as pd
import networkx as nx
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize
nltk.download('punkt') # one time execution
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('stopwords')# one time execution
stop_words_de = stopwords.words('german')
stop_words_en = stopwords.words('english')
# function to remove stopwords
def remove_stopwords(sen,lang):
if 'de' in lang:
stop_words = stop_words_de
elif 'en' in lang:
stop_words = stop_words_en
sen_new = " ".join([i for i in sen if i not in stop_words])
return sen_new
url = input()
print(url)
res = requests.get(url)
html_page = res.content
soup = BeautifulSoup(html_page, 'html.parser')
text = soup.find_all(text=True)
setlist = set([t.parent.name for t in text])
print(setlist)
output = ''
blacklist = [
'[document]',
'noscript',
'header',
'html',
'meta',
'head',
'input',
'script',
'fieldset',
'form',
'h3',
'h4',
'a'
# there may be more elements you don't want, such as "style", etc.
]
whitelist = ['p','a','h1','meta','body','span','br','strong','title','article','td','div']
for t in text:
if t.parent.name in whitelist:
#output += '{} '.format(t.strip())
output += ' ' + t
if 'h1' in t.parent.name or 'title' in t.parent.name or 'td' in t.parent.name:
output += ' .'
#print(output)
lang = detect(output)
print(lang)
if 'de' in lang:
nlp = nlp_de
elif 'en' in lang:
nlp = nlp_en
else:
print('Weder englisch noch deutsch!')
exit()
doc = nlp(output)
tokens = [token for token in doc]
text = ""
for token in tokens:
if re.match('[a-zA-ZäöüÄÖÜß.!?:;,0-9]',str(token)):
text += ' ' + str(token)
doc = nlp(text)
saetze_pot = []
sents = doc.sents
for i,sent in enumerate(sents):
#print(i,sent)
satz = re.sub(r'^[\s]*(.*)[\s]*$',r'\1',str(sent))
satz = re.sub(r'([0-9])([a-zäöüßA-ZÄÖÜ])',r'\1 \2',satz)
satz = re.sub(r'[\s]+',r' ',satz)
satz = satz.strip()
#print(i,satz)
if re.match('^.*[\.!?:;\"]$',satz) and re.match('^[\"A-ZÄÖÜ].*$',satz):
#print(i,satz)
saetze_pot.append(satz)
sentence_bag = ""
for nr,satz_pot in enumerate(saetze_pot):
print(nr,satz_pot)
sentence_bag += satz_pot + '\n'
print(sentence_bag)
d = {'article_id': [1], 'article_text': [sentence_bag], 'source': [url]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df
# split the text in the articles into sentences
sentences = []
for s in df['article_text']:
sentences.append(sent_tokenize(s))
# flatten the list
sentences = [y for x in sentences for y in x]
# remove punctuations, numbers and special characters
clean_sentences = pd.Series(sentences).str.replace("[^a-zäöüßA-ZÄÖÜ]", " ")
# make alphabets lowercase
clean_sentences = [s.lower() for s in clean_sentences]
# remove stopwords from the sentences
clean_sentences = [remove_stopwords(r.split(),lang) for r in clean_sentences]
sentence_vectors = []
for i in clean_sentences:
if len(i) != 0:
v = sum([word_embeddings.get(w, np.zeros((300,))) for w in i.split()])/(len(i.split())+0.001)
else:
v = np.zeros((300,))
sentence_vectors.append(v)
# similarity matrix
sim_mat = np.zeros([len(sentences), len(sentences)])
for i in range(len(sentences)):
for j in range(len(sentences)):
if i != j:
sim_mat[i][j] = cosine_similarity(sentence_vectors[i].reshape(1,300),
sentence_vectors[j].reshape(1,300))[0,0]
nx_graph = nx.from_numpy_array(sim_mat)
scores = nx.pagerank(nx_graph)
ranked_sentences = sorted(((scores[i],s) for i,s in enumerate(sentences)), reverse=True)
# Specify number of sentences to form the summary
sn = 11
# Generate summary
for i in range(sn):
print(i+1,'\n',ranked_sentences[i][1],'\n')
1 Seit Beginn der Offensive am vergangenen Montag wurden Zehntausende vertrieben , laut syrischen Helfern stieg die Zahl mittlerweile auf 100 000 Personen .
2 Der von Deutschland , Belgien und Kuwait eingebrachte Entwurf sah vor , dass die Programme um ein weiteres Jahr verlängert werden und die Uno neben den vier vereinbarten Grenzübergängen einen weiteren Übergang nutzen kann , um Hilfsgüter ins Land zu bringen .
3 Keine Rücksicht auf die Zivilbevölkerung Unterstützt von der russischen Luftwaffe , hat das syrische Regime vor einer Woche eine neue Offensive auf die von Extremisten und Rebellen kontrollierte Provinz gestartet .
4 Viele Gesundheitseinrichtungen hätten ihre Arbeit eingestellt , das nationale Spital in Maarat al-Numan biete nur noch Notfalldienste an und sämtliche Bäckereien seien ausser Betrieb , erklärte die Uno-Organisation für die Koordinierung humanitärer Hilfe .
5 Die Entscheidung für die Offensive sei gefallen , nachdem sich die Extremisten geweigert hätten , die Region zu verlassen , erklärte die russische Militärführung .
6 Durch die Offensive hat sich die ohnehin prekäre Lage in der Provinz , in der bereits mehr als zwei Millionen Vertriebene aus anderen Landesteilen leben , weiter zugespitzt .
7 Heute ist der Syrien-Krieg ein komplexer Stellvertreterkrieg mit Auswirkungen auf die gesamte Region und die Welt .
8 Seinen Angriff auf die Kurden im Nordosten Syriens begründete Erdogan unter anderem damit , dass er dorthin eine Million oder mehr der 3,5 Millionen Syrer in der Türkei abschieben wolle .
9 In den umliegenden Gebieten geben von der Türkei unterstützte Rebellen den Ton an .
10 Welche Seite hat welche Absichten in dem seit über acht Jahren andauernden Konflikt ?
11 Für viele Anhänger der syrischen Revolution ist die Provinz Idlib der letzte geschützte Ort in ihrer Heimat .
1 Erdo an hatte am Wochenende von 80.000 Personen gesprochen , die angesichts der russischen und syrischen Bombardierungen in der Region derzeit von Idlib in Richtung Türkei unterwegs seien .
2 Die Türkei werde diesen Zustrom nicht alleine schultern können , und alle europäischen Länder , insbesondere Griechenland , werden die negativen Folgen zu spüren bekommen , sagte Erdo an .
3 Allein in der nordwesttürkischen Provinz Edirne , die an Griechenland und Bulgarien grenzt , hätten sie rund 1600 Menschen festgehalten , berichtete die staatliche Nachrichtenagentur Anadolu .
4 Das Abkommen führte zeitweise zu einem deutlichen Rückgang der Zahl derer , die sich von der Türkei aus auf den Weg nach Europa oft nach Deutschland machten .
5 Im Gegenzug übernimmt die EU andere syrische Flüchtlinge aus der Türkei und unterstützt das Land finanziell bei der Versorgung der Flüchtlinge .
6 Die Zahl der syrischen Flüchtlinge aus der Region Idlib auf dem Weg in die Türkei ist der türkischen Hilfsorganisation IHH zufolge auf 120.000 angewachsen .
7 Analyse Migration nach Europa : Türkische Sicherheitskräfte haben nach offiziellen Angaben innerhalb von einer Woche rund 3000 illegale Migranten aufgegriffen .
8 Aus der syrischen Provinz Idlib sollen 120.000 Menschen in die Türkei geflohen sein .
9 Es sieht vor , dass Griechenland illegal eingereiste Migranten zurück in die Türkei schicken kann .
10 Es werde unvermeidlich zu Szenen wie vor dem 2016 geschlossen Flüchtlingspakt der EU mit der Türkei kommen , fügte Erdo an hinzu .
11 Der syrischen Beobachtungsstelle für Menschenrechte zufolge sind seit Donnerstag 40.000 auf der Flucht .
1 Man kann das natürlich als zu langsam und nicht weitgehend genug ansehen , aber verglichen mit seinen Vorgängern ist es eine enorme Veränderung , und er hat dies mit seinen Synoden gezeigt und mit seiner Art zu reden , die empathisch ist , sowohl in Bezug auf Frauen als auch auf Homosexuelle , vor allem aber auch gegenüber den Gläubigen , wer auch immer sie sind .
2 Es ist offensichtlich , dass das eigentliche Problem und der Gegenstand meines Buches die Heuchelei ist , das System der Lüge , der Schizophrenie , das zahllose , ja , die große Mehrheit der schwulen Priester , Bischöfe und Kardinäle zwingt , in ihrem Versteck zu verharren .
3 Weil eine Lobby bedeuten würde , dass diese homosexuellen Kardinäle voneinander wüssten , dass sie homosexuell sind , und dass ihr Ziel wäre , die Kirche im Sinne dieser Frage zu verändern , also in Bezug auf ihre Positionen gegenüber den Homosexuellen .
4 Tatsächlich kann der Missbrauch immer wieder begangen werden , weil das System und die katholische Hierarchie seit Jahrzehnten den Missbrauch geschützt , vertuscht , ja , darüber gelogen hat , und daraus sind diese großen Skandale entstanden .
5 Die Schwierigkeit eines solchen Buches ist also vor allem : Sich einerseits an die Regeln zu halten , wie ich sie mir selbst auferlegt habe wobei es natürlich auch rechtliche Regeln gibt , und dabei trotzdem eine Geschichte zu erzählen , die einzig und allein auf der Realität beruht .
6 Um also die Geschichte des Vatikans zu verstehen , und insbesondere dieses Pontifikat , muss man ein bisschen kontra-intuitiv denken , die Kirche und ihr System genau umgekehrt sehen .
7 Wenn man ein solches Buch beginnt , weiß man von Anfang an zwei Dinge : Erstens wird man nicht alles schreiben können , selbst wenn die Menschen es einem erzählen .
8 Seit mindestens 50 Jahren hat sich die katholische Kirche geradezu besessen darauf versteift , Millionen von Menschen in aller Welt anzuklagen , weil sie vor der Ehe ein Sexualleben hatten , weil sie sich scheiden ließen oder weil sie homosexuell waren .
9 Was war Ihre Motivation dafür , ein Buch über Homosexualität in der katholischen Kirche zu schreiben ?
10 Es stimmt allerdings , dass es in der katholischen Kirche eine spezielle Situation gibt .
11 Das Buch ist eine Art Puzzle , dessen Teile es Stück für Stück zusammenfügt : die Geschichten , die Personen , die Situationen , vieles , das für die Mehrheit der Katholiken bislang unklar ist und hier nach und nach Form annimmt .
2 It would be anomalous for the President to lose only one power the power to pardon upon impeachment alone , and no serious legal authority has argued for this interpretation .
3 Eddie Murphy brings big laughs to SNL Freight cars tumble into Potomac River when train derails Former Kentucky governor defends controversial pardons Police : Woman says she ran over teen for being Mexican Syrian child rescued from rubble after airstrikes Wife of US diplomat charged in death of British teen Watch two Carnival cruise ships collide Driver trapped in burning car after crashing into a tree more opinion During the House Intelligence Committee investigation of President Donald Trump effort to pressure Ukraine into announcing an investigation of the Bidens , the committee issued 71 subpoenas and requests for information .
4 There is no provision anywhere in the Constitution , statutes or case law that strips a president of any power upon impeachment by the House though of course , if convicted in the Senate , the President loses office and all of its powers .
5 Analyst : This happens when law professors get too clever Replay More Videos ... Analyst : Idaho police are searching for 2 missing siblings Police : Dad shoots barber over his son haircut Police : Multiple people shot overnight at a Chicago home Cancer causing slime oozes onto Detroit highway Who will have a white Christmas this year ?
6 Clearly , somebody in the White House who was senior to Duffey told him to make sure to hold back foreign aid to Ukraine and did it right after Trump call with Zelensky .
7 And just one of those documents an e mail from Michael Duffey , a Trump appointee who served in the Office of Management and Budget , to other OMB and Pentagon officials gives us a tantalizing look at the administration efforts to withhold foreign aid to Ukraine , and to cover up its own conduct .
8 The Trump administration , in response , produced nothing not a single piece of paper .
9 But , one way or another , we will eventually learn what this administration may be hiding .
10 The problem , of course , is that we may not know what the Trump administration is covering up until it is too late until this administration is long gone , or until it is too late to fix the damage .
11 The courts could decide if Trump was impeached Duffey later instructs in the e mail , Given the sensitive nature of the request , I appreciate your keeping that information closely held .
2 Since most of the embeddings do n’t provide vector values for punctuations and other special chars , the first thing you want to do is to get rid of is the special characters in your text data .
3 One of the things that have made Deep Learning the goto choice for NLP is the fact that we do n’t really have to hand engineer features from the text data .
4 As a side note : if you want to know more about NLP , I would like to recommend this awesome course on Natural Language Processing in the Advanced machine learning specialization .
5 One way to do that could be to use One hot encoding of word vectors but that is not really a good choice .
6 Till then you can take a look at my other posts : What Kagglers are using for Text Classification , which talks about various deep learning models in use in NLP and how to switch from Keras to Pytorch .
7 The deep learning algorithms take as input a sequence of text to learn the structure of text just like a human does .
8 this one will be based on preprocessing techniques that work with Deep learning models and we will also talk about increasing embeddings coverage .
9 Data coming from different sources have different characteristics and that makes Text Preprocessing as one of the most important steps in the classification pipeline .
10 Given the structure of one hot encoded vectors , the similarity is always going to come as 0 between different words .
11 It is an NLP Challenge on text classification and as the problem has become more clear after working through the competition as well as by going through the invaluable kernels put up by the kaggle experts , I thought of sharing the knowledge .
So, jetzt hab' ich aber genug Geheimnisse erfahren für heute!
http://www.brooklynvegan.com/billy-corgan-ends-feud-with-stephen-malkmus-pavement-opening-on-smashing-pumpkins-tour/
https://www.nme.com/news/music/stephen-malkmus-hits-out-at-fake-smashing-pumpkins-reunion-2330253
https://www.youtube.com/playlist?list=PLJTtU-6jEHcLVuAcdmVM1mqhw0nzGFfEP
Code
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import spacy
import nltk
#nltk.download()
import re
from langdetect import detect
import urllib
nlp_de = spacy.load('de')
nlp_en = spacy.load('en')
import numpy as np
# Extract word vectors
word_embeddings = {}
f = open('/home/zarko/Dokumente/Textrank-Glove-Tutorial/textrank_text_summarization/german_vectors.txt', encoding='utf-8')
for line in f:
values = line.split()
word = values[0]
coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
word_embeddings[word] = coefs
f.close()
import pandas as pd
import networkx as nx
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize
nltk.download('punkt') # one time execution
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('stopwords')# one time execution
stop_words_de = stopwords.words('german')
stop_words_en = stopwords.words('english')
# function to remove stopwords
def remove_stopwords(sen,lang):
if 'de' in lang:
stop_words = stop_words_de
elif 'en' in lang:
stop_words = stop_words_en
sen_new = " ".join([i for i in sen if i not in stop_words])
return sen_new
url = input()
print(url)
res = requests.get(url)
html_page = res.content
soup = BeautifulSoup(html_page, 'html.parser')
text = soup.find_all(text=True)
setlist = set([t.parent.name for t in text])
print(setlist)
output = ''
blacklist = [
'[document]',
'noscript',
'header',
'html',
'meta',
'head',
'input',
'script',
'fieldset',
'form',
'h3',
'h4',
'a'
# there may be more elements you don't want, such as "style", etc.
]
whitelist = ['p','a','h1','meta','body','span','br','strong','title','article','td','div']
for t in text:
if t.parent.name in whitelist:
#output += '{} '.format(t.strip())
output += ' ' + t
if 'h1' in t.parent.name or 'title' in t.parent.name or 'td' in t.parent.name:
output += ' .'
#print(output)
lang = detect(output)
print(lang)
if 'de' in lang:
nlp = nlp_de
elif 'en' in lang:
nlp = nlp_en
else:
print('Weder englisch noch deutsch!')
exit()
doc = nlp(output)
tokens = [token for token in doc]
text = ""
for token in tokens:
if re.match('[a-zA-ZäöüÄÖÜß.!?:;,0-9]',str(token)):
text += ' ' + str(token)
doc = nlp(text)
saetze_pot = []
sents = doc.sents
for i,sent in enumerate(sents):
#print(i,sent)
satz = re.sub(r'^[\s]*(.*)[\s]*$',r'\1',str(sent))
satz = re.sub(r'([0-9])([a-zäöüßA-ZÄÖÜ])',r'\1 \2',satz)
satz = re.sub(r'[\s]+',r' ',satz)
satz = satz.strip()
#print(i,satz)
if re.match('^.*[\.!?:;\"]$',satz) and re.match('^[\"A-ZÄÖÜ].*$',satz):
#print(i,satz)
saetze_pot.append(satz)
sentence_bag = ""
for nr,satz_pot in enumerate(saetze_pot):
print(nr,satz_pot)
sentence_bag += satz_pot + '\n'
print(sentence_bag)
d = {'article_id': [1], 'article_text': [sentence_bag], 'source': [url]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df
# split the text in the articles into sentences
sentences = []
for s in df['article_text']:
sentences.append(sent_tokenize(s))
# flatten the list
sentences = [y for x in sentences for y in x]
# remove punctuations, numbers and special characters
clean_sentences = pd.Series(sentences).str.replace("[^a-zäöüßA-ZÄÖÜ]", " ")
# make alphabets lowercase
clean_sentences = [s.lower() for s in clean_sentences]
# remove stopwords from the sentences
clean_sentences = [remove_stopwords(r.split(),lang) for r in clean_sentences]
sentence_vectors = []
for i in clean_sentences:
if len(i) != 0:
v = sum([word_embeddings.get(w, np.zeros((300,))) for w in i.split()])/(len(i.split())+0.001)
else:
v = np.zeros((300,))
sentence_vectors.append(v)
# similarity matrix
sim_mat = np.zeros([len(sentences), len(sentences)])
for i in range(len(sentences)):
for j in range(len(sentences)):
if i != j:
sim_mat[i][j] = cosine_similarity(sentence_vectors[i].reshape(1,300),
sentence_vectors[j].reshape(1,300))[0,0]
nx_graph = nx.from_numpy_array(sim_mat)
scores = nx.pagerank(nx_graph)
ranked_sentences = sorted(((scores[i],s) for i,s in enumerate(sentences)), reverse=True)
# Specify number of sentences to form the summary
sn = 11
# Generate summary
for i in range(sn):
print(i+1,'\n',ranked_sentences[i][1],'\n')
Output zu https://www.nzz.ch/international/syrien-zehntausende-fluechten-vor-russischen-und-syrischen-bomben-ld.1530271 (Abschnitt, Ende)
1 Seit Beginn der Offensive am vergangenen Montag wurden Zehntausende vertrieben , laut syrischen Helfern stieg die Zahl mittlerweile auf 100 000 Personen .
2 Der von Deutschland , Belgien und Kuwait eingebrachte Entwurf sah vor , dass die Programme um ein weiteres Jahr verlängert werden und die Uno neben den vier vereinbarten Grenzübergängen einen weiteren Übergang nutzen kann , um Hilfsgüter ins Land zu bringen .
3 Keine Rücksicht auf die Zivilbevölkerung Unterstützt von der russischen Luftwaffe , hat das syrische Regime vor einer Woche eine neue Offensive auf die von Extremisten und Rebellen kontrollierte Provinz gestartet .
4 Viele Gesundheitseinrichtungen hätten ihre Arbeit eingestellt , das nationale Spital in Maarat al-Numan biete nur noch Notfalldienste an und sämtliche Bäckereien seien ausser Betrieb , erklärte die Uno-Organisation für die Koordinierung humanitärer Hilfe .
5 Die Entscheidung für die Offensive sei gefallen , nachdem sich die Extremisten geweigert hätten , die Region zu verlassen , erklärte die russische Militärführung .
6 Durch die Offensive hat sich die ohnehin prekäre Lage in der Provinz , in der bereits mehr als zwei Millionen Vertriebene aus anderen Landesteilen leben , weiter zugespitzt .
7 Heute ist der Syrien-Krieg ein komplexer Stellvertreterkrieg mit Auswirkungen auf die gesamte Region und die Welt .
8 Seinen Angriff auf die Kurden im Nordosten Syriens begründete Erdogan unter anderem damit , dass er dorthin eine Million oder mehr der 3,5 Millionen Syrer in der Türkei abschieben wolle .
9 In den umliegenden Gebieten geben von der Türkei unterstützte Rebellen den Ton an .
10 Welche Seite hat welche Absichten in dem seit über acht Jahren andauernden Konflikt ?
11 Für viele Anhänger der syrischen Revolution ist die Provinz Idlib der letzte geschützte Ort in ihrer Heimat .
Output zu https://kurier.at/politik/ausland/angeblich-120000-geflohen-erdogan-spricht-von-fluechtlingswelle/400711314 (Abschnitt/Ende)
1 Erdo an hatte am Wochenende von 80.000 Personen gesprochen , die angesichts der russischen und syrischen Bombardierungen in der Region derzeit von Idlib in Richtung Türkei unterwegs seien .
2 Die Türkei werde diesen Zustrom nicht alleine schultern können , und alle europäischen Länder , insbesondere Griechenland , werden die negativen Folgen zu spüren bekommen , sagte Erdo an .
3 Allein in der nordwesttürkischen Provinz Edirne , die an Griechenland und Bulgarien grenzt , hätten sie rund 1600 Menschen festgehalten , berichtete die staatliche Nachrichtenagentur Anadolu .
4 Das Abkommen führte zeitweise zu einem deutlichen Rückgang der Zahl derer , die sich von der Türkei aus auf den Weg nach Europa oft nach Deutschland machten .
5 Im Gegenzug übernimmt die EU andere syrische Flüchtlinge aus der Türkei und unterstützt das Land finanziell bei der Versorgung der Flüchtlinge .
6 Die Zahl der syrischen Flüchtlinge aus der Region Idlib auf dem Weg in die Türkei ist der türkischen Hilfsorganisation IHH zufolge auf 120.000 angewachsen .
7 Analyse Migration nach Europa : Türkische Sicherheitskräfte haben nach offiziellen Angaben innerhalb von einer Woche rund 3000 illegale Migranten aufgegriffen .
8 Aus der syrischen Provinz Idlib sollen 120.000 Menschen in die Türkei geflohen sein .
9 Es sieht vor , dass Griechenland illegal eingereiste Migranten zurück in die Türkei schicken kann .
10 Es werde unvermeidlich zu Szenen wie vor dem 2016 geschlossen Flüchtlingspakt der EU mit der Türkei kommen , fügte Erdo an hinzu .
11 Der syrischen Beobachtungsstelle für Menschenrechte zufolge sind seit Donnerstag 40.000 auf der Flucht .
Output zu https://www.hundertvierzehn.de/artikel/im-gespr%C3%A4ch-mit-fr%C3%A9d%C3%A9ric-martel_2786.html (Abschnitt/Ende)
1 Man kann das natürlich als zu langsam und nicht weitgehend genug ansehen , aber verglichen mit seinen Vorgängern ist es eine enorme Veränderung , und er hat dies mit seinen Synoden gezeigt und mit seiner Art zu reden , die empathisch ist , sowohl in Bezug auf Frauen als auch auf Homosexuelle , vor allem aber auch gegenüber den Gläubigen , wer auch immer sie sind .
2 Es ist offensichtlich , dass das eigentliche Problem und der Gegenstand meines Buches die Heuchelei ist , das System der Lüge , der Schizophrenie , das zahllose , ja , die große Mehrheit der schwulen Priester , Bischöfe und Kardinäle zwingt , in ihrem Versteck zu verharren .
3 Weil eine Lobby bedeuten würde , dass diese homosexuellen Kardinäle voneinander wüssten , dass sie homosexuell sind , und dass ihr Ziel wäre , die Kirche im Sinne dieser Frage zu verändern , also in Bezug auf ihre Positionen gegenüber den Homosexuellen .
4 Tatsächlich kann der Missbrauch immer wieder begangen werden , weil das System und die katholische Hierarchie seit Jahrzehnten den Missbrauch geschützt , vertuscht , ja , darüber gelogen hat , und daraus sind diese großen Skandale entstanden .
5 Die Schwierigkeit eines solchen Buches ist also vor allem : Sich einerseits an die Regeln zu halten , wie ich sie mir selbst auferlegt habe wobei es natürlich auch rechtliche Regeln gibt , und dabei trotzdem eine Geschichte zu erzählen , die einzig und allein auf der Realität beruht .
6 Um also die Geschichte des Vatikans zu verstehen , und insbesondere dieses Pontifikat , muss man ein bisschen kontra-intuitiv denken , die Kirche und ihr System genau umgekehrt sehen .
7 Wenn man ein solches Buch beginnt , weiß man von Anfang an zwei Dinge : Erstens wird man nicht alles schreiben können , selbst wenn die Menschen es einem erzählen .
8 Seit mindestens 50 Jahren hat sich die katholische Kirche geradezu besessen darauf versteift , Millionen von Menschen in aller Welt anzuklagen , weil sie vor der Ehe ein Sexualleben hatten , weil sie sich scheiden ließen oder weil sie homosexuell waren .
9 Was war Ihre Motivation dafür , ein Buch über Homosexualität in der katholischen Kirche zu schreiben ?
10 Es stimmt allerdings , dass es in der katholischen Kirche eine spezielle Situation gibt .
11 Das Buch ist eine Art Puzzle , dessen Teile es Stück für Stück zusammenfügt : die Geschichten , die Personen , die Situationen , vieles , das für die Mehrheit der Katholiken bislang unklar ist und hier nach und nach Form annimmt .
Output zu https://edition.cnn.com/2019/12/23/opinions/trump-adminstration-hiding-impeachment-information-honig/index.html (Abschnitt/Ende)
1 Read one way , it could appear to say that after the President is impeached by the House , he loses the power to issue pardons .
2 It would be anomalous for the President to lose only one power the power to pardon upon impeachment alone , and no serious legal authority has argued for this interpretation .
3 Eddie Murphy brings big laughs to SNL Freight cars tumble into Potomac River when train derails Former Kentucky governor defends controversial pardons Police : Woman says she ran over teen for being Mexican Syrian child rescued from rubble after airstrikes Wife of US diplomat charged in death of British teen Watch two Carnival cruise ships collide Driver trapped in burning car after crashing into a tree more opinion During the House Intelligence Committee investigation of President Donald Trump effort to pressure Ukraine into announcing an investigation of the Bidens , the committee issued 71 subpoenas and requests for information .
4 There is no provision anywhere in the Constitution , statutes or case law that strips a president of any power upon impeachment by the House though of course , if convicted in the Senate , the President loses office and all of its powers .
5 Analyst : This happens when law professors get too clever Replay More Videos ... Analyst : Idaho police are searching for 2 missing siblings Police : Dad shoots barber over his son haircut Police : Multiple people shot overnight at a Chicago home Cancer causing slime oozes onto Detroit highway Who will have a white Christmas this year ?
6 Clearly , somebody in the White House who was senior to Duffey told him to make sure to hold back foreign aid to Ukraine and did it right after Trump call with Zelensky .
7 And just one of those documents an e mail from Michael Duffey , a Trump appointee who served in the Office of Management and Budget , to other OMB and Pentagon officials gives us a tantalizing look at the administration efforts to withhold foreign aid to Ukraine , and to cover up its own conduct .
8 The Trump administration , in response , produced nothing not a single piece of paper .
9 But , one way or another , we will eventually learn what this administration may be hiding .
10 The problem , of course , is that we may not know what the Trump administration is covering up until it is too late until this administration is long gone , or until it is too late to fix the damage .
11 The courts could decide if Trump was impeached Duffey later instructs in the e mail , Given the sensitive nature of the request , I appreciate your keeping that information closely held .
Output zu https://mlwhiz.com/blog/2019/01/17/deeplearning_nlp_preprocess/ (Auschnitt/Ende)
1 But let me first go through the flow of a deep learning pipeline for text data before going through all the steps to get a higher level perspective about the whole process .
2 Since most of the embeddings do n’t provide vector values for punctuations and other special chars , the first thing you want to do is to get rid of is the special characters in your text data .
3 One of the things that have made Deep Learning the goto choice for NLP is the fact that we do n’t really have to hand engineer features from the text data .
4 As a side note : if you want to know more about NLP , I would like to recommend this awesome course on Natural Language Processing in the Advanced machine learning specialization .
5 One way to do that could be to use One hot encoding of word vectors but that is not really a good choice .
6 Till then you can take a look at my other posts : What Kagglers are using for Text Classification , which talks about various deep learning models in use in NLP and how to switch from Keras to Pytorch .
7 The deep learning algorithms take as input a sequence of text to learn the structure of text just like a human does .
8 this one will be based on preprocessing techniques that work with Deep learning models and we will also talk about increasing embeddings coverage .
9 Data coming from different sources have different characteristics and that makes Text Preprocessing as one of the most important steps in the classification pipeline .
10 Given the structure of one hot encoded vectors , the similarity is always going to come as 0 between different words .
11 It is an NLP Challenge on text classification and as the problem has become more clear after working through the competition as well as by going through the invaluable kernels put up by the kaggle experts , I thought of sharing the knowledge .
So, jetzt hab' ich aber genug Geheimnisse erfahren für heute!
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http://www.brooklynvegan.com/billy-corgan-ends-feud-with-stephen-malkmus-pavement-opening-on-smashing-pumpkins-tour/
https://www.nme.com/news/music/stephen-malkmus-hits-out-at-fake-smashing-pumpkins-reunion-2330253
https://www.youtube.com/playlist?list=PLJTtU-6jEHcLVuAcdmVM1mqhw0nzGFfEP
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