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NLP学习Nlp基本分类NLP领域的任务分为两个类别:第一类是人工智能NLP。包括词性标注,分词,语法解析,语言模型,信息检索,信息抽取,语义表示,文本分类。这些任务发展较为成熟,各种相关工作的主要目的是提高当前模型的性能。第二类是人工智障NLP。包括机器翻译,对话系统,问答系统。目前模型的性能尚不尽如人意,有些任务上甚至没有足够多的,真正有影响力的工作。一、文本分类--情感分类1.定义情感分类是
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旭旭_哥
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上周微信公众号推荐了一篇文章叫隐马尔科夫中文词的文章,原文http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54891582大概了看了下,讲的通俗易懂,这周还很忙,一直在做crf模型,周五比较闲,明天也五一,花了一下午的时间写了下代码实现隐马尔科夫模型,代码中最好是用对手的形式,hmm一旦长了,数字变小,会产生问题,我看了下hanlp的hmm分词实现,
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赛卡
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大语言模型vsNLTK/SpaCy:NLP工具的代际跃迁与互补之道技术代际差异:从「工具包」到「智能体」的进化如果说NLTK和SpaCy是「文本处理的瑞士军刀」,那么大语言模型(LLMs)就是「会思考的AI助手」。这种代际差异体现在三个层面:1.能力维度的颠覆式突破基础任务:大模型通过「上下文学习」实现零样本/少样本分词、词性标注,如GPT-4在CoT提示下的分词准确率可达98.7%,与SpaCy
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jieba库简介jieba(结巴分词)是一个高效的中文分词工具,广泛用于中文自然语言处理(NLP)任务。它支持以下功能:分词:将句子切分为独立的词语。自定义词典:添加专业词汇或新词,提升分词准确性。关键词提取:基于TF-IDF或TextRank算法提取文本关键词。词性标注:识别词语的词性(如名词、动词)。并行分词:加速大规模文本处理。核心函数与用法1.分词功能jieba.cut(sentence,
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一、认识文本预处理1文本预处理及其作用文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作,才能符合模型输入的要求,如:将文本转化成模型需要的张量,规范张量的尺寸等,而且科学的文本预处理环节还将有效指导模型超参数的选择,提升模型的评估指标.2文本预处理中包含的主要环节文本处理的基本方法文本张量表示方法文本语料的数据分析文本特征处理数据增强方法2.1文本处理的基本方法分词词性标注命名实体识别2.2文本张
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好的,我来用通俗易懂的语言解释一下这个LSTMTagger类是如何工作的。1️⃣类的目的这个LSTMTagger类是一个用于自然语言处理(NLP)任务的模型,目的是标注输入的句子,通常用于词性标注(例如,标注每个词是名词、动词、形容词等)。它的核心是一个LSTM(长短时记忆网络),这是一种可以处理序列数据的神经网络。2️⃣模型的组成部分1.word_embeddings(词向量嵌入)self.wo
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以下是关于PythonNLTK(NaturalLanguageToolkit)库的全面深入讲解,涵盖核心功能、应用场景及代码示例:NLTK库基础一、NLTK简介NLTK是Python中用于自然语言处理(NLP)的核心库,提供了丰富的文本处理工具、算法和语料库。主要功能包括:文本预处理(分词、词干提取、词形还原)句法分析(词性标注、分块、句法解析)语义分析(命名实体识别、情感分析)语料库管理(内置多
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青少年编程与数学02-016Python数据结构与算法29课题、自然语言处理算法一、文本预处理1.分词(Tokenization)2.停用词过滤(StopWordsRemoval)二、词性标注(Part-of-SpeechTagging)1.基于规则的词性标注2.基于统计的词性标注三、命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)1.基于规则的NER2.基于深度学习的NER四
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本文重点本文通过LSTM算法模型来解决一个实际问题,也就是如何使用LSTM完成词性预测,下面我们搭建两个模型,一个是单词级别的,另外一个是字母级别的,大概的步骤就是,字母级别的LSTM将每个单词的字母作为输入,然后取最后一个时刻作为整个单词的表示,然后将文本中所有的单词的表示stack组合构成最终的文本向量表示,然后和文本数据经过embedding层编码的向量表示cat起来,共同输入到单词级别的L
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(一)思知项目介绍思知机器人项目简介知识图谱对话机器人思知机器人项目简介思知项目开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、自然语言处理工具。知识图谱融合了两千五百多万的实体,拥有亿级别的实体属性关系,机器人采用了基于知识图谱的语义感知与理解,致力于最强认知大脑。自然语言处理工具包的功能有:中文分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本摘要、新词发现、情感分析等。开放的项目有:-知识图谱-对话机器人
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第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构,可以分为哪几类】定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译、文本生成、文本分类、摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长,应用场景:对联生成;词性标注;NERNVs1:输入N,输出为单值,应用场景:文本分类1VsN:输入是一个,输出为N,应用场景:
- C# JIEBA.NET分词器开发指南
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C#c#.net开发语言
JIEBA.NET是Jieba分词器的.NET实现版本。Jieba是一个流行的中文分词工具,最初是用Python编写的,而JIEBA.NET将其移植到了.NET平台。它的核心功能是将连续的中文文本切分成有意义的词语(分词),并支持关键词提取、词性标注等功能。以下将通过JIEBA.NET的工作原理、分词过程拆解和案例实战三部分来进行详细讲解:一、工作原理1.分词的基本原理中文分词是将连续的中文字符序
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一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中,低层(1-3层)主要承担着局部语法建模的关键任务,其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注(POStagging)任务中,低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉,能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中,对于“runs”这个词,低层模型会关注其与相邻词“d
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目录dep:tag:pos:关系表示dep:ROOT--None中心词,通常是动词最重要的词,从它开始,根节点acl--clausalmodifierofnoun(adjectivalclause)形容词性从句acomp--adjectivalcomplement形容词的补充advcl--adverbialclausemodifieradvcl用于修饰谓语的状语从句advmod--adverbia
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加我微信hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)一TTS技术原理?TTS(Text-to-Speech)技术是一种将文本转化为语音的技术,它基于语音合成技术,将输入的文字信息转换为自然流畅的语音输出。TTS技术的原理可以分为以下几个步骤:1文本处理:首先,输入的文本会经过文本预处理,包括拼写纠正、断句、词性标注等操作。这些操作旨在提高后续步骤的处理效果。2文本分析:接下来,
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在Linux系统中运行HanLP,要安装部署一个Python的虚拟环境,实现Python2与Python3的版本共存,Python虚拟环境与JavaJVM虚拟机的共存,HanLP是面向生产环境的多语种NLP工具包,HanLp的标记是一只蝴蝶,蝴蝶象征着蝴蝶效应、非线性与混沌理论——虽然微小,但足以改变世界!(《自然语言处理入门》图书作者何晗)Linuxopenssl、libssl-dev等模块安装
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THULAC-Python使用教程THULAC-PythonTHULAC-Python:由清华大学开发的中文词法分析工具包,提供中文分词和词性标注功能。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/THULAC-Python项目介绍THULAC(THULexicalAnalyzerforChinese)是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
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javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
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[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
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有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
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这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
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list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
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Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的