gram 第24页

PostgreSQL 保留关键字添加方法之三，函数中关键字添加方法

的添加方法MY_POSITION添加方法请参考《http://blog.csdn.net/veryhappypig/article/details/21706499》1、src\backend\parser\gram.y

veryhappypig·2020-07-10 05:02

Elastic search N-gram tokenizer

N-gramtokenizerngram分词器，首先将text文本切分，执行时采用N-gram切割算法。N-grams算法，就像一个穿越单词的滑窗，是一个特定长度的持续的字符序列。

InvQ·2020-07-10 05:59

NLP迁移学习——迁移学习的概念与方法

文章目录什么是迁移学习1.迁移学习的概念2.迁移学习的优点NLP中的词向量1.什么是词向量、词嵌入2.词嵌入与one-hot编码的区别3.如何进行词嵌入1）CBOW模型2）skip-gram模型NLP中的语言建模

J_Xiong0117·2020-07-10 04:46

ROUGE和pyrouge的安装

该方法中考虑的重叠单元有n-gram,wordsequences,word-pairs等，并提出了四个测量标准ROUGE-N,ROUGE-L,ROUGE-W,ROUGE-S。

冷漠的蓝炮仗·2020-07-10 04:43

HPC DIY 硬件篇（MIC+GPU）

我的计划需要搭配2U的E5-2620，64GRAM，2T硬盘，一块Intel的MIC卡，两块GPU卡。我的配置

u010801800·2020-07-10 04:53

Android Root原理和流程分析

比如一台手机的规格参数里写着“2GRAM，16GROM”。理论上，RAM越大，系统运行越流畅。

mingzhu_ustc·2020-07-10 03:26

[NLP论文阅读]Distributed Representations of Sentences and Documents

1.对CBOW模型和Skip-gram模型的介绍首先，需要先介绍一下Mikolov另一篇文章中提出的CBOW模型和Skip-gram模型。

左脚能拉小提琴·2020-07-10 02:57

学习metapath2vec

在自己的理解和另一位博主的介绍下https://blog.csdn.net/hy_jz/article/details/78877483感觉要弄懂首先要弄明白几个基本模型，术语，方法等，如下：1.skip-gram

不小竞·2020-07-09 23:10

FastText算法调研

介绍字符级别的n-gram模型架构分层softmax分类例子HashingTricks结论和思考参考介绍FastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，在学术上并没有太大创新

舟·2020-07-09 14:13

fasttext算法原理及使用

fastText的核心思想就是：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。

Cherzhoucheer·2020-07-09 07:30

线性代数（3）

目录Ax=bAx=bAx=b无解时的求解空间投影最小二乘上的应用正交矩阵Gram-Schmidt正交化A=QR分解A=QR分解A=QR分解Ax=bAx=bAx=b无解时的求解从线性代数（1）列空间的讨论可知

zizi7·2020-07-09 06:09

fasttext的python实现------实现文本的自动分类

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/一、简介二、FastText原理2.1模型架构2.2层次SoftMax2.3N-gram特征三、基于fastText实现文本分类

梦游--·2020-07-09 05:14

NLP学习笔记（二）：创建特征及训练（关键词：词袋，TFIDF）

需要提及的是，本次只是单纯的从原始数据中创建特征，未涉及到wordembedding（词向量）等操作，也未涉及到n-gram等牵涉到语序的模型。

yyhhlancelot·2020-07-09 04:50

L25词嵌入进阶GloVe模型

已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量，并能一定程度上地保存词与词之间的近似关系，但Word2Vec模型仍不是完美的，它还可以被进一步地改进：子词嵌入（subwordembedding）：FastText以固定大小的n-gram

xiuyu1860·2020-07-09 02:43

基于中文文本挖掘库snownlp的购物评论文本情感分析

snownlp主要可以进行中文分词（算法是Character-BasedGenerativeModel）、词性标注（原理是TnT、3-gram隐马）、情感分析（官网木有介绍原理，但是指明购物类的评论的准确率较高

yizhixiaozhizhu·2020-07-08 23:13

4%霸权丨美帝金融霸权四面楚歌，这一次我们来做“正道的光”

Telegram撤回了针对美国联邦法院冻结Gram代币发行和分销禁令的上诉，众多投资人已纷纷作鸟兽散。

Conflux中文社区·2020-07-08 22:42

Word2vec学习

word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negativesampling

克里马查·2020-07-08 19:16

历史回顾——NLP问题解决方案的演变史

基于总体概括的算法（例如，文字袋（bag-of-words））证明了不足以捕捉文本的连续性，而n-gram努力克服这些困

weixin_34248849·2020-07-08 17:34

PostgreSQL 的 int2 与 smallint 类型

打开gram.y，发现确实有一个smallint向int2的同义词变换，打开一个库查看初始化之后的定义，仍然是int2，psql中查看表结构定义，并没

weixin_33860553·2020-07-08 15:28

常用中文分词方法

四、N-gram双向最大匹配基于字符串的分词方法中的正向最大

佳佳holiday·2020-07-08 11:57

【线性代数】标准正交矩阵与Gram-Schmidt正交化

1、标准正交矩阵假设矩阵Q有列向量q1,q2,...,qn表示，且其列向量满足下式：则若Q为方阵，由上面的式子则有我们举例说明上述概念：2、标准正交矩阵的好处上面我们介绍了标准正交矩阵，那么标准正交矩阵的用处在哪？下面以两方面来说明标准正交矩阵的用处：求解Ax=b在前面文章《正交投影》中，有下式：当矩阵A为标准正交矩阵Q时，由于正交矩阵与其转置的乘积为单位矩阵，则上式可以转化为：可以发现，求x时不

nineheaded_bird·2020-07-08 07:00

容器化安装openstack单节点环境

容器化安装openstack单节点环境准备工作环境搭建基于vmwareesxi上的虚拟机进行搭建虚拟机信息cpu2*2memory40Gram8Gnic2centos7[root@kolla~]#uname-aLinuxkolla3.10.0

forrest_zhu·2020-07-08 04:57

TF-IDF方法提取文本特征--TfidfVectorizer 工具

前言从基本的内容讲起，我们可以利用TF-IDF来提取文本特征，在python中有TfidfVectorizer这中工具可以方便我们使用，对所有样本分词，并且通过设置N-gram来获得特征，然后以这些词作为维度特征对每个样本向量化

予亭·2020-07-08 03:13

多线程微服务模型预测

导入必备的工具包importjsonimportthreadingimportrequestsfromsklearn.externalsimportjoblib#从任意的模型训练文件中导入add_ngram增加n-gram

baihaisheng·2020-07-08 01:27

基于N-gram的双向最大匹配中文分词

然后对两个方向匹配得出的序列结果中不同的部分运用Bi-gram计算得出较大概率的部分。最后拼接得到最佳词序列。•理论描述中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。

果7·2020-07-07 18:03

Pytorch模型(2)——N-gram CNN

概述N-gramCNN在NLP中的应用主要是可以通过N-gram来捕捉局部语义信息，相比于加入了自注意力机制的模型而言，缺陷在于无法捕捉长距离的句子依赖，而且Transformer也可以并行去训练，我们可以将

某热心知名群众·2020-07-07 17:15

Lg gram安装linux(ubuntu deepin) acpi error的解决方案

[解决方案来源github](https://github.com/crazyluv/solve-lg-gram-17-linux-boot-error)1、重启按f2进入bios2、按ctrl+alt

loway1994·2020-07-07 14:04

泛函分析 03.05 内积空间与Hilbert空间 - 可分的Hilbert空间

§3.5可分的Hilbert空间3.5.1线性无关组的正交化算法定理3.5.1设{xn}是内积空间H中的可数子集,则在H中存在标准正交列{en},使得{en}与{xn}张成的子空间相同.分析:利用Gram

longji·2020-07-07 14:50

LimeSDR入门之软硬件安装

https://wiki.myriadrf.org/LimeSDR_Quick_Start系统：WIN764bit安装好新的显卡驱动dotnet4.0VC++2015库硬件：XEONE31230V28GRAM

Etual·2020-07-07 07:18

Python深度学习读书笔记（六）（使用预训练的词嵌入优化IMDB评论分类）

（文本可分割为标记：单词，字符，n-gram，分解为标记的过程叫做分词，然后将其转换为张量）one-hot将每个单词与一个唯一的整数索引相关联，将整数索引i转换为长度为N的二进制向量。

EmDan·2020-07-07 07:22

区块链学姐：行情分析 5月13日减产过后会有一场腥风血雨

前言5月13日早参热点提要：Telegram创始人PavelDurov宣布，受美国监管机构等影响，旗下开发近2.5年的区块链平台TON及其加密货币Gram项目宣告结束。

区块链学姐·2020-07-06 19:54

区块链学姐：11月14日机会来临之前先管住“躁动”的

Telegram请求法院驳回SEC对加密货币Gram的诉讼。3.内蒙古自治区对虚拟货币“挖矿”企业清理整顿情况进行联合检查。

区块链学姐·2020-07-06 19:22

DLM：微信大规模分布式n-gram语言模型系统

摘要n-gram语言模型广泛用于语言处理，例如自动语音识别(ASR)。它可以对从发生器（例如声学模型）产生的候选单词序列进行排序。大型n-gr

AI科技大本营·2020-07-06 16:12

升级版LG Gram上手体验: 最轻型号只有830g

在本届CES大展上，LG推出了主打便携的Gram超薄笔记本，共有13.3英寸/14英寸/15.6英寸三个尺寸版本，每个版本都提供了多种规格配置供消费者选择。

加美乐素·2020-07-06 14:28

STM32F103软件模拟SPI接口驱动ILI9486液晶屏

SPI总线方式简介ILI9486的3线SPI总线底层驱动配置步骤ILI9486的工作模式ILI9486是ILITEC推出的一款LCD驱动器，支持262144种色彩，支持的显示分辨率为320X480，内部GRAM

张联利·2020-07-06 12:44

语音识别框架

一、语音识别框架传统理论重点研究声学模型，发音字典不用关心，语言模型一般用n-gram预处理：1.首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，静音切除的操作一般称为VAD。

yang_daxia·2020-07-06 10:48

CBOW 和 Skip-Gram

CBOW和Skip-Gram本文地址：blog.lucien.ink/archives/501参考文章：（二）通俗易懂理解——Skip-gram和CBOW算法原理Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型

LucienShui·2020-07-06 09:30

朱晨光-机器阅读理解：算法与实践读书笔记《第2章自然语言处理基础》

-机器阅读理解：算法与实践读书笔记《第2章自然语言处理基础》文本分词文本分词基本概要分词方法字节对编码BPEBPE的基本原理BPE的优缺点BPE的应用词向量独热编码分布式编码word2vecskip-gram

禅心001·2020-07-06 07:20

CBOW 与 skip-gram

skip-gram结构是利用中间词预测邻近词cbow模型是利用上下文词预测中间词一、CBOW1、CBOW之所以叫连续词袋模型，是因为在每个窗口内它也不考虑词序信息，因为它是直接把上下文的词向量相加了，自然就损失了词序信息

"灼灼其华"·2020-07-06 05:11

【NLP】中文纠错代码解析（pycorrector）

文章目录1.win10上安装pycorrector2.unbuntu上训练语言模型：3.usekenlm3.1kenlm打分3.2分词3.3（2或3_gram）打分3.4numpy矩阵处理4.编辑距离5

linux-coder·2020-07-06 04:28

树莓派4B安装ubuntu20操作系统以及网络问题

前言最近买了个树莓派4b，4GRAM的，要装个ubuntu跑个ROS，捣鼓了一晚上+一早上，终于装上了，在此分享一下，和大家互相学习，有不对的地方希望各位多多指教[抱拳]。

wang xm·2020-07-06 04:09

Raspberry Pi 4 Install K3S

RaspberryPi4InstallK3S##RaspberryPi4(4GRAM)InstallK3S(https://k3s.io)##OS:RaspbianBusterLite2019-09-26

weixin_38740783·2020-07-06 02:29

如何用TensorFlow训练词向量

前言前面在《谈谈谷歌word2vec的原理》文章中已经把word2vec的来龙去脉说得很清楚了，接下去这篇文章将尝试根据word2vec的原理并使用TensorFlow来训练词向量，这里选择使用skip-gram

weixin_34010949·2020-07-05 23:48

语言模型（N-Gram）

问题描述：由于公司业务产品中，需要用户自己填写公司名称，而这个公司名称存在大量的乱填现象，因此需要对其做一些归一化的问题。在这基础上，能延伸出一个预测用户填写的公司名是否有效的模型出来。目标：问题提出来了，就是想找到一种办法来预测用户填写的公司名是否有效？问题分析：要想预测用户填写的公司名称是否有效，需要用到NLP的知识内容，我们首先能够想到的是利用NLP中的语言模型，来对公司名称进行训练建模，并

weixin_30563319·2020-07-05 21:17

IOTQQ—QQ机器人、部署在linux上（一步步实

二、了解IOTQQ我们先了解一下IOTQQ可运行的平台：Mac平台、树莓派3B+1GRAM、电视盒子N1、路由器HIWI-FI、服务器。是一款跨平台的项目，家里吃灰的树莓派是不是

云觞_YunShang·2020-07-05 18:00

N-gram算法

n-gram模型是一种统计语言模型。在语音识别中，一个声学信号对应于一个语句，语音识别器需要找到其对应的可能性最大的语言文本。

枫叶dandan·2020-07-05 17:23

中文信息处理 N-gram模型

一.什么是建模？模型又是什么？建模，是人们为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事务进行书面无歧义的描述。模型就是对实际问题或者是客观规律进行的形式化的表达。二.关于语言模型长久以来，人们一直希望计算机可以理解我们人类的语言，从而进行一系列其他的应用，比如机器翻译，语音识别，分词，输入法，搜索引擎的自动补全等。以前人们是进行基于规则的语言模型的研究方向，遇到了很大的问题，后来便出现了基于统计的语

SummmerSnow·2020-07-05 16:28

自然语言处理中n-gram模型学习笔记

语言模型对于很多自然语言处理领域的问题，比如机器翻译，处理要确定预测结果中的字词集合以外，还有一个非常重要的方面就是要评估文本序列是否符合人类使用的习惯。也就是要判断文本是否通顺、自然、甚至在翻译问题上，“信”、“达”、“雅”是一种高级的要求。语言模型就是用于评估文本符合语言使用习惯程度的模型。要让机器来评估文本是否符合人类的使用习惯，一种方式是通过语言学方面的研究，制定出人类语言的范式，比如：陈

Charles_yy·2020-07-05 15:48

Word2Vec 与《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》学习笔记

什么是Word2Vec目录词嵌入(word(word(wordembedding)embedding)embedding)词嵌入的特点嵌入矩阵Skip−gramSkip-gramSkip−gram模型分层

scanf_yourname·2020-07-05 11:45

tensorflow 训练词向量的官方教程

www.jianshu.com/p/5f29541c2295参考：https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec官网的这个教程主要讲word2vec的skip-gram

沃特么.拆基.达柴机·2020-07-05 11:57

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