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【Model Log】模型评估指标可视化，自动画Loss、Accuracy曲线图工具，无需人工参与!

api sqlite 网站 android python

Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现对比，轻松三步即可实现。

2020-06-29

1K0

BERT实现QA中的问句语义相似度计算

https 网络安全

BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

2020-03-18

2.1K0

13.深度学习(词嵌入)与自然语言处理--HanLP实现

http https 网络安全 linux 深度学习

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2020-02-25

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《自然语言处理入门》12.依存句法分析--提取用户评论

NLP 服务编程算法

语法分析(syntactic parsing )是自然语言处理中一个重要的任务，其目标是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构(通常是树形结构)。同时，语法分析也是所有工具性NLP任务中较为高级、较为复杂的一种任务。通过掌握语法分析的原理、实现和应用，我们将在NLP工程师之路上跨越一道分水岭。本章将会介绍短语结构树和依存句法树两种语法形式，并且着重介绍依存句法分析的原理和实现。

2020-02-25

2.5K0

11. HanLP实现朴素贝叶斯/SVM--文本分类

NLP 服务 python 机器学习神经网络深度学习

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP

2020-02-21

1.5K0

10.HanLP实现k均值--文本聚类

聚类算法编程算法

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2020-02-21

1.2K0

HanLP《自然语言处理入门》笔记--9.关键词、关键句和短语提取

数据挖掘编程算法 NLP 服务无监督学习

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2020-02-21

2.9K0

8.HanLP实现--命名实体识别

NLP 服务 python github https git

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP

2020-02-21

2.4K0

7.、隐马尔可夫(HMM)/感知机/条件随机场(CRF)----词性标注

NLP 服务中文分词 python github https

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2020-02-18

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HanLP《自然语言处理入门》笔记--6.条件随机场与序列标注

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2020-02-18

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HanLP《自然语言处理入门》笔记--5.感知机模型与序列标注

编程算法 NLP 服务中文分词

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2020-02-18

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详解隐马尔可夫模型(HMM)中的维特比算法

中文分词 NLP 服务编程算法

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2020-02-18

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HanLP《自然语言处理入门》笔记--3.二元语法与中文分词

中文分词 NLP 服务

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2020-02-18

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HanLP《自然语言处理入门》笔记--2.词典分词

数据结构编程算法中文分词

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2020-02-18

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HanLP《自然语言处理入门》笔记--1.新手上路

NLP 服务中文分词编程算法机器学习

自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。

2020-02-18

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XLNet预训练模型，看这篇就够了！(代码实现)

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

2019-09-30

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BERT预训练模型的演进过程！(附代码)

NLP 服务机器学习神经网络深度学习人工智能

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2019-09-29

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Transformer各层网络结构详解！面试必备！(附代码实现)

机器学习神经网络深度学习人工智能

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2019-09-29

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推荐系统--完整的架构设计和算法(协同过滤、隐语义)

推荐系统编程算法腾讯云测试服务神经网络

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2019-09-18

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Attention机制的精要总结，附：中英文机器翻译的实现！

在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。

2019-09-06

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