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新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg1.前言在了解了Transformer之后,这个模型是否可用呢?现在遇到的问题是,目前试了几个模型(LSTM、GRU、Transformer),但是还没有放入实践中,具体应该怎么操作?有一篇帖子总结了一下学习处理NLP问题中间的坑。NLP数据预处理要比CV的麻烦很多。去除停用词,建立词典,加载各种预训练词向量,Sentence->Wo
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- 使用word2vec+tensorflow自然语言处理NLP
取名真难.
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目录介绍:搭建上下文或预测目标词来学习词向量建模1:建模2:预测:介绍:Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术。它是由谷歌团队于2013年提出的一种神经网络模型。Word2Vec可以将单词表示为高维空间中的向量,使得具有相似含义的单词在向量空间中距离较近。这种向量表示可以用于各种自然语言处理任务,如语义相似度计算、文本分类和命名实体识别等。Word2Vec的核心思想是通过预测上下文或
- 大模型位置编码、长度外推问题、ALiBi知识
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1什么是位置编码?位置编码是一种用于在序列数据中为每个位置添加位置信息的技术。在自然语言处理中,位置编码通常用于处理文本序列。由于传统的神经网络无法直接捕捉输入序列中的位置信息,位置编码的引入可以帮助模型更好地理解和处理序列数据。在Transformer模型中,位置编码通过为输入序列中的每个位置分配一个固定的向量来实现。这些向量会与输入序列中的词向量相加,以融合位置信息。位置编码的设计目的是使模型
- word2vec工具学习笔记
适说心语
今天是第一次听说这个工具,本来是为了解决非目标客户的问题,但是要从头了解这个内容,所以边找资料边记录一下!一、简介Word2vec,是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络,用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现,并且需猜测相邻位置的输入词,在word2vec中词袋模型假设下,词的顺序是不重要的。训练完成之后,word2vec模型可用来映射每个词到一个向量,可用来表示
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- 【简单文本相似度分析】( LCS | Trie | DP | 词频统计 | hash | 单词分割 )
XNB's Not a Beginner
算法哈希算法算法c++数据结构链表hashtable
两个文本的相似度的指标有很多,常见的有词袋分析,词向量余弦,LCS(子串,子序列),Jaccard相似度分析(单词集合的对称差和最小全集比值),编辑距离等等我在自己的程序里只定义两个指标:1单词重复度2最长公共子序列长度首先用c++builtin的字符输入流对象istringstream做单词分割然后用我自己写的patriacatrie树当作词袋,把词量小的string做映射集合(类似重链合并),
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- 人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类
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1.文档中某些字/词出现的频次往往能反应该字在文档中的重要程度,也从侧面反应了文档的主题,比如一个新闻,如果出现很多类似“足球”“篮球”词汇的描述,我们可以大概率推断这是一个关于体育的新闻。但是有些高频词会影响我们对文档的分析,比如“我”“你”“。、,!”这种词汇在文档中的数目非常多,但对于我们分析文档,没有什么益处,毕竟所有的文档,基本都包括这些内容。2.NLP中对于给定一个句子,其中是一个单词
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e237262360d2
将词表征为实数值向量的高效工具,采用的模型有CBOW(Continuesbag-of-words连续词袋模型)和Skip-Gram两种。word2vec通过训练,可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算词向量:把一个词表示成一个向量One-hotRepresentation维度是词典的大小DistributedRepresentation维度以50,100比较常见CBOW:用上下文预测
- 【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]
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前言:这是用于自然语言处理中数据降维的一种方案。我们希望用一个向量来表示每一个单词.有不同的方案目录:one-hotEncodingword-class词的上下文表示count-basedperdition-basedCBOWSkip-GramwordEmbedding词向量相似度一one-hotEncoding假设英文有10万个单词,那每个单词用1个10万维的one-hot编码表示。其中只有1个
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最近斯坦福的CS224N开课了,看了下课程介绍,去年google发表的Transformer以及最近特别火的ContextualWordEmbeddings都会在今年的课程中进行介绍。NLP领域确实是一个知识迭代特别快速的领域,每年都有新的知识冒出来。所以身处NLP领域的同学们要时刻保持住学习的状态啊。笔者又重新在B站上看了这门课程的第一二节课。这里是课程链接。前两节课的主要内容基本上围绕着词向量
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文章目录统计语言模型发展的里程碑:上半部分是语言模型技术的进展;下半部分则是词向量(词的表示学习)技术的发展。其中,词向量表示的学习为语言模型提供了更高质量的输入信息(词向量表示)1948年,著名的N-Gram模型诞生,思路是基于前N-1个项目来预测序列中的第N个项目,所谓的“项目”,就是词或者短语。1954年的Bag-of-Words模型是一种简单且常用的文本表示方法,它将文本表示为一个单词的集
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使用bert-base-chinese预训练模型做词嵌入(文本转向量)模型下载:bert预训练模型下载-CSDN博客参考文章:使用bert提取词向量下面这段代码是一个传入句子转为词向量的函数fromtransformersimportBertTokenizer,BertModelimporttorch#加载中文BERT模型和分词器model_name="../bert-base-chinese"t
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- 用gensim快速打开词向量
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gensim是一个方便的nlp工具,特别是用来导入词向量,这里简单记录一下gensim导入词向量的方法importgensimw2v=gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format("small_embedding.txt")print(w2v['a'])gensim导入词向量需要词向量文件的首行是:所有的单词数词向量的维度如果不是这个格式,需要做额
- NLP学习------HanLP使用实验
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在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的,最后结果是只有60几个词不在词向量里,其中大部分为名词,还有些为因语
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本实例主要介绍的是选取wiki中文语料,并使用python3完成Word2vec模型构建的实践过程,不包含原理部分,旨在一步一步的了解自然语言处理的基本方法和步骤。文章主要包含了开发环境准备、数据的获取、数据的预处理、模型构建和模型测试四大内容,对应的是实现模型构建的五个步骤。一、开发环境准备笔者使用的是anaconda环境下的python3.10.13。二、Wiki数据获取2.1Wiki中文数据
- 文本相似度计算(一):距离方法
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文本相似度距离方法1、文本的表示1.1、VSM表示1.2、词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离(L2范数)、曼哈顿距离(L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数、Jaccard距离(1-Jaccard相似系数)2.4、余弦距离2.5、皮尔森相关系数2.5、编辑距离场景举例:1)计算Query和文档的相关度、2)问答系统中计算问题和答案的相似度、3)广
- 没有服务器也能做的推荐算法思路
浪里摸鱼
推荐算法算法python
思路一jieba分词,将搜索自然语言分解成名词,动词,形容词将名词部分转化为拼音(可以使用PyPinyin库),建立一个拼音库,模拟用户拼错的可能性,再根据拼音匹配正确的名词(匹配的库来自正确的产品库)再根据匹配到的正确产品拼出用户想要的搜索结果思路二也许你的产品之前有一个基础版的搜索,通过记录用户的搜索记录,构建一版训练数据(用户搜索什么是想要拿到对应的结果)通过各种词向量方法来翻译自然语言通过
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
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非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
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dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
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一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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