语义分词第2页

Make It a Chorus: Knowledge- and Time-aware Item Modeling for Sequential Recommendation sigir 20

为了更好地模拟历史序列的影响，以前的研究引入了项目关系的语义来捕捉用户的推荐需求。然而

农场主·2024-09-08 01:17

好用的文本内容抽取关键词API接口调用示例

词性代码释义请参考中文智能分词接口词性代码释义。接口信息抽取一段文本信息中的核心关键词接口地址：htt

天聚数行·2024-09-07 23:30

搜索引擎设计：如何避免大海捞针般的信息搜索

目录引言信息获取网页抓取数据清洗索引建立倒排索引正排索引查询处理查询解析词法分析与分词查询扩展结果排序相关性评分

CopyLower·2024-09-07 21:15

艾体宝洞察丨透过语义缓存，实现更快、更智能的LLM应用程序

传统的缓存只存储数据而不考虑上下文，语义缓存则不同，它能理解用户查询背后的含义。它使数据访问更快，系统响应更智能，对GenAI应用程序至关重要。什么是语义缓存？

艾体宝IT·2024-09-07 05:24

fastText 情感分类

情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多，但是有了词嵌入，即使只有中等大小的标记的训练集，你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子：“这个衣服质量不错”通过分词

dreampai·2024-09-07 02:57

从电影少年的你有感于从未停止过的校园欺凌

只是，在网络发达的时代里，信息传播的更快，同一语义的网络词汇频繁出现。《少年的你》就是这样一部电影，中规中距，有可圈可点之处，两个多小时，似乎有点长。

九天tt·2024-09-06 16:50

【Python】循环语句（while、for）、continue、break

continue和break求若干个数的平均值条件语句什么是条件语句条件语句能够表达“如果…否则…”这样的语义.这构成了

椰椰椰耶·2024-09-06 10:21

学习记录——语义分割和实例分割的标签结构

语义分割：一张样本，生成一张掩码图像标签。灰度图像，背景亮度为0，每个目标根据分类赋予不同亮度——1，2，3......实现像素级的类别区分，但无法区分个体。

落叶击球·2024-09-06 08:05

默默背单词-231

ˈstɪŋki]adj.发恶臭的n.全景雷达；环视雷达站stink:[stɪŋk]v.发恶臭；（非正式）讨厌透顶n.恶臭；（非正式）大吵大闹adj.臭气熏天的；讨厌的；腐败的过去式stank或stunk过去分词

ss的专属赫兹·2024-09-06 08:15

字节&约翰斯·霍普金斯&上交提出iBOT框架，基于MIM进行自监督训练，在ImageNet-1K上达到86.3%的微调精度！...

关注公众号，发现CV技术之美▊写在前面语言Transformer的成功主要归功于maskedlanguagemodeling（MLM）的预训练任务，其中文本首先被标记为语义上有意义的片段。

我爱计算机视觉·2024-09-06 07:00

python 绘制词云图（自定义png形状、指定字体、颜色）最全！！！

分板块分别有引用的库、阅读文本、分词并设置停用词、设置png掩膜、字体设置、生成词云图，感谢您点开这篇分享，祝顺利。

早八起得来·2024-09-06 03:34

Integrating Mamba and Transformer for Long-Short Range Time Series Forecasting————4 METHODOLOG

以下是Mambaformer模型的各个组成部分和流程的详细说明：嵌入层（EmbeddingLayer）TokenEncoding（令牌编码）：这个部分将输入数据编码成向量表示，以捕捉输入特征的语义含义或特征

six.学长·2024-09-06 02:57

【AI学习】简单聊聊后训练（Post-Training）的重要性

预训练只能学到语言本身的统计概率、基础通用的语义，如果希望模型发挥更好的作用，后训练显得越来越重要。

bylander·2024-09-05 19:39

项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统(3) --- 数据综合查询设计与实现

如何能通过语义拆分及内容，对视频进行综合排序？如何找到相似视频的关键位置等都是searc

PhoenixAI8·2024-09-05 18:00

认识H5标签和CSS3新特性

https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/web/guide/HTML/HTMLHTML5新标签语义化标签视频标签音频标签input新标签及新属性CSS3新选择器属性选择器结构伪类选择器此前学习过的

8c2e58e492bd·2024-09-05 17:51

深度学习的发展历程

以颜色表示为例，见下图：要学习到一种好的高层语义表示（一般为分布式表示），通常需要从底层特征开始，经过多步非线性转换才能得到。深层结构的优点是可以增加特征的重用性，从而指数级地增加表示能力。

木亦汐丫·2024-09-05 13:00

大模型--个人学习心得

大模型LLM定义大模型LLM，全称LargeLanguageModel，即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型，它通过驯良大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在自然语言处理

挚爱清&虚·2024-09-05 12:27

java面试题三

当JAVA程序违反了JAVA的语义规则时，JAVA虚拟机就会将发生的错误表示为一个异常。违反语义规则包括2种情况。一种是JAVA类库内置的语义检查。

ying0216·2024-09-05 10:07

语义分割训练精度计算

语义分割训练的output结果一般是[batch_size,num_classes,width,height]这样的形式，而label的结果一般是[batch_size,width,height]，类似如下形状

南太湖小蚂蚁·2024-09-05 06:10

Elasticsearch检索原理

解析过程涉及以下步骤：查询解析：Elasticsearch会对查询进行语法和语义分析。分词处理：对查询中的文本进行分词处理，将其转换为词项，以便于与倒排索引对应

知知之之·2024-09-04 23:31

自然语言处理系列八》中文分词》规则分词》正向最大匹配法

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列八规则分词正向最大匹配法总结自然语言处理系列八规则分词规则分词是基于字典

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-04 19:08

Zero-Shot Image Classification总结

1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap，然后对每一个类引入一个语义标签，可能是属性标签（attributelabel

夏日小光·2024-09-04 16:56

语义分割笔记

在语义分割任务中，提升自制数据集上baselinemodel的平均交并比（mIoU）和平均精度（mAcc）的难度取决于多个因素。

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

JavaScript入门第七章（数据类型转换）

显式转换：程序员主动调用语法去转换数据类型，语义更加明确注意：数据类型的转变并不会改变原来变量的值，而是会产生一个新的值例如：（1）letnum='10';parseInt(num)：为什么要有数据类型转换

v_648374·2024-09-04 11:14

AI模型：追求全能还是专精？-- 之3：“智能”符号学诠释的程序逻辑分析

Q1、昨天的“之2：对“智能”的符号学诠释”对“智能”进行了全面的剖析，将智能最终解释为符号学的三个分支branch（语义、语用和语法）需要承担的具体责任和其对应所需要的能力。

一水鉴天·2024-09-04 07:16

Java 内存模型-锁的内存语义

章节目录锁的释放-获取建立的happens-before关系锁的释放-获取的内存语义锁的释放-获取建立的happens-before关系锁是Java并发编程中最重要的同步机制。

markfork·2024-09-03 20:20

为什么我们会产生共情？

该理论认为,人们的记忆网络模型不仅包含对语义的记忆,还与情感记忆相连接,语义和情感记忆交叉形成结点是一个富含语义和情感结点的网络。若外界刺激激活了其中的一个结点后,语义和情感结点就将同时被激活。

葭芷之畔·2024-09-03 12:02

开发一个查询功能 -- activiti工作流养成计划（六）

再贴一下模块的包结构，与上一篇有点变动，因为activiti作为一个模块，是对外提供api的，主要是供admin模块调用，所以把之前的controller包改成api语义上更为合适。

唐田震·2024-09-03 04:58

LSTM与文本生成

当使用Python和Keras构建LSTM模型时，可以按照以下步骤进行简单的文本生成：准备数据集：首先，将文本数据集进行预处理，例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。

Jiang_Immortals·2024-09-03 00:27

sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型

目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker（方法一）Dockerfile（方法二）Anaconda（方法三）数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar

技术瘾君子1573·2024-09-02 10:12

Rust为什么需要Pin、Unpin

什么是移动语义？在Rust中，值的所有权可以转移，称为“移动”。对于大多数类型，移动是安全的，编译器会自动处理相关的内存管理。然而，在某些情况下，移动对象可能会导致内存不安全。例如，当

Hello.Reader·2024-09-02 09:33

python基础笔记_Python基础笔记

[基础部分]Python是一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。输出方式：print“Helloworld”空值是Python里一个特殊的值，用None表示。

weixin_39687786·2024-09-02 06:42

es映射配置（_mapping）

查看映射关系1、创建映射字段PUT/索引库名/_mapping{"properties":{"字段名":{"type":"类型","index":true，"store":true，"analyzer":"分词器

小丁学Java·2024-09-02 03:22

C++中的右值引用

一、引言C++11引入了许多新特性，其中右值引用（RvalueReferences）是一个非常重要的概念，它极大地增强了C++处理临时对象和移动语义的能力。

hn_tzy·2024-09-01 21:19

084-非语言沟通-沟通管理

美国传播学家，艾伯特.梅拉比，曾给出一个公式：信息传递=55%视觉+38%声音+7%语义。什么意思呢？说沟通这件事，只有7%是关于语言内容，是关于你说了什么，剩下的93%，

西西弗斯XD·2024-09-01 20:35

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

GID数据集：大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介：GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集（GID-5）和精细土地覆盖集（GID-15）两个部分。大规模分类集（GID-5）包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别，共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中，训练集为120景图像，验证集为

GIS潮流·2024-09-01 18:33

《编写高质量iOS与OS X代码的52个有效方法》10-13

存储对象值的时候可以致命“存储策略”，用以维护相应的“内存管理语义”。

小如99·2024-09-01 17:57

语义补全学习笔记

自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer

AI算法网奇·2024-09-01 17:53

文本数据分析-（TF-IDF）（2）

TF-IDF概述2.jieba库概述二、TF-IDF与jieba库的结合1.结合2.提取步骤三，代码实现1.导入必要的库读取文件：3.将文件路径和内容存储到DataFrame4.加载自定义词典和停用词5.分词并去除停用词

红米煮粥·2024-09-01 11:14

全文检索服务 ElasticSearch---------IK分词器的使用

全文检索服务ElasticSearch其他相关：介绍入门及安装Field整合SpringBoot集群管理1.IK分词器1.1测试分词器在添加文档时会进行分词，索引中存放的就是一个一个的词（term）

Connection Reset·2024-09-01 11:42

Java 结合elasticsearch-ik分词器，实现评论的违规词汇脱敏等操作

IK分词（IKAnalyzer）是一款基于Java开发的中文分词工具，它结合了词典分词和基于统计的分词方法，旨在为用户提供高效、准确、灵活的中文分词服务。

八百码·2024-09-01 10:39

【论文笔记】：LAYN：用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络

获得高级语义信息也较少，图像中可能存在一些噪声信息，误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时，空间结构特征保留较多，但

hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:39

叶伯伯答疑之六

“关于”对事由中的中心词语起关涉、介绍、提示、隔离的作用，它和事由部分的词语组成介词结构后，就改变了事由部分词语原有的语法性质。绝大多数情况下，公文标题中的关于不能省略，否则就会

叶伯伯闲聊·2024-09-01 10:13

初识HTML+CSS（第4章认识标签三）

这个属性在实际网页开发中作用很大，主要方便搜索引擎了解链接地址的内容（语义化更友好）4.只要为文本加入a标签后，文字的颜色就会自动变为蓝色（被点击过的文本颜色为紫色），颜色很难看吧，不过没

Zhangdake·2024-09-01 03:58

数据库系统概论：数据库完整性

数据库完整性是指数据的精确性、可靠性和逻辑一致性，它防止数据库中出现不符合语义的数据。其目的是保护数据免受意外或恶意破坏，确保数据在逻辑上的一致性、正确性和有效性。

ZachOn1y·2024-08-31 19:37

书写HTML的规范

文章目录1.1通用约定标签Class与ID属性顺序引号嵌套语义嵌套约束严格嵌套约束布尔值属性1.2语义化常见标签语义示例1.3HEAD文档类型语言属性字符编码IE兼容模式SEO优化viewportiOS

恶心_3da6·2024-08-31 19:44

Linux 非root用户部署elasticsearch 7.17.23和ik分词器

Elasticsearch（三台）解压配置elasticsearch.yml192.168.0.1192.168.10.2192.168.10.3注解配置Supervisor管理Elasticsearch注解部署IK分词器

XMYX-0·2024-08-31 18:29

ngram分词机制实现index-time搜索推荐

1、ngram和index-time搜索推荐原理什么是ngramquick，5种长度下的ngramngramlength=1，quickngramlength=2，quuiicckngramlength=3，quiuicickngramlength=4，quicuickngramlength=5，quick什么是edgengramquick，anchor首字母后进行ngramqququiquicq

Shaw_Young·2024-08-31 15:31

HTML 中 a 超链接标签全解析：属性、锚点与伪类

与之同为文本级标签的，由于其语义范围相对较大，所以可以包裹标签，而不能包裹标签。

前端基地·2024-08-31 12:49

C++右值引用简介

文章目录一、前言二、左值和右值三、左值引用和右值引用四、右值引用的主要用途1、移动语义（MoveSemantics）2、完美转发（PerfectForwarding）五、移动构造函数与移动赋值运算符六、

不适合写代码的程序员·2024-08-31 03:48

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