相关 Jupyter Notebook 地址:https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
https://github.com/KotlinSpringBoot/saber
在去年我们发布了用 Python 实现的基于神经网络的相互引用解析包(Neural coreference resolution package)之后,在社区中获得了惊人数量的反馈,许多人开始将该解析包用到各种各样的应用中,有一些应用场景甚至已经超出了我们原本设计的对话框用例(Dialog use-case)。
看一个博主(亚当-adam)的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章,还是非常好的一篇实操经验分享,分享一下给各位需要的朋友一起学习一下!
在做 NLP 的任务时,一个非常 basic 的操作就是如何编码自然语言中的符号,例如词、短语,甚至词缀。目前流行的方法有大约三种:
不得不说,这个Huggingface很贴心,这里的warning写的很清楚。这里我们使用的是带ForSequenceClassification这个Head的模型,但是我们的bert-baed-cased虽然它本身也有自身的Head,但跟我们这里的二分类任务不匹配,所以可以看到,它的Head被移除了,使用了一个随机初始化的ForSequenceClassificationHead。
在Python中,'float' object is not iterable是一个常见的错误消息。它在迭代(iteration)过程中表示发生了错误,因为我们试图对浮点数进行迭代操作,但是浮点数是不可迭代的。
01 前言 关于CNN如何和NLP结合,其实是被这篇文章(http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/)指导入门的 。 我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题,是非常不错的。 主要好处有: 1、CNN能自动抽取出一些高级特征,减少了特征工程的时间 2、使用WordEmbedding技术将词汇表达为向量后,可以很方便的将文本表示为类似图片的2D向量 3、神经网络表达能力强 缺点的话,就是
Pandas对象之间的底本迭代的行为取决于类型,当迭代一个Series时,它被视为数组,基本迭代产生值。DataFrame和Panel迭代对象的键。 基本迭代(对于i对象)产生:
能以一种一致的方式对序列进行迭代(比如列表中的对象或文件中的行)是Python的一个重要特点。这是通过一种叫做迭代器协议(iterator protocol,它是一种使对象可迭代的通用方式)的方式实现的,一个原生的使对象可迭代的方法。比如说,对字典进行迭代可以得到其所有的键:
关于CNN如何和NLP结合,其实是被这篇文章指导入门的 。 我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题,是非常不错的。
径向模糊,是一种从中心向外呈幅射状,逐渐模糊的效果。 因此径向模糊经常会产生一些中心的发散效果,在PS中同样也有径向模糊的滤镜效果。 径向模糊通常也称为变焦模糊。径向模糊(Radial Blur)可以给画面带来很好的速度感,是各类游戏中后处理的常客,也常用于Sun Shaft等后处理特效中作为光线投射(体积光)的模拟。
reindex() 是 pandas 里实现数据对齐的基本方法,该方法执行几乎所有功能都要用到的标签对齐功能。 reindex 指的是沿着指定轴,让数据与给定的一组标签进行匹配。该功能完成以下几项操作:
小夕找了一份开源代码,结果刚开始跑小夕就震惊了!什么鬼?训练速度怎么这么快?出bug了吧????
函数可以有一些位置参数(positional)和一些关键字参数(keyword)。关键字参数通常用于指定默认值或可选参数。在上面的函数中,x和y是位置参数,而z则是关键字参数。
数据分析人人都有必要掌握一点,哪怕只是思维也行。下面探讨Python数据分析需要学习的知识范畴,结合自己的经历和理解,总结的学习大纲,有些章节带有解释,有些没有。当然,关于学习范畴,可能每个人的理解都不太一样,以下仅供参考。
迭代DataFrame 迭代DataFrame - 遍历数据帧 iteritems()示例 iterrows()示例 itertuples()示例 Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。当迭代一个系列时,它被视为数组式,基本迭代产生这些值 注意: 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取,迭代器返回原始对象(视图)的副本,因此更改将不会反映在原始对象上。 迭代DataFrame import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.Data
从构造的那些元件的迭代器可迭代为哪些函数 返回真。 可迭代可以是序列,支持迭代的容器或迭代器。如果函数是None,则假定标识函数,即删除所有可迭代的元素。 注意,如果函数不是且函数是 ,则等价于生成器表达式。filter(function, iterable) (item for item in iterable if function(item)) None (item for item in iterable if item) None
我致力于研究自然语言处理(NLP)领域相关问题。每个NLP问题都是一次独特的挑战,同时又反映出人类语言是多么复杂、美丽又绝妙。
随着深度学习技术的成熟和人工智能的发展,机器开始变得越来越“聪明”,越来越了解用户的喜好和习惯。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 数据类别不均衡问题应该是一个极常见又头疼的的问题了。最近在工作中也是碰到这个问题,花了些时间梳理并实践了类别不均衡问题的解决方式,主要实践了“魔改”loss(focal loss, GHM loss, dice loss 等),整理如下。 所有的 Loss 实践代码在这里: https://github.com/shuxinyin/NLP-Loss-Pytorch 数据不均衡问题也可以说是一个长尾问题,但长尾那部分数据往往是重要且不能被忽略的,它不仅仅是分类标签下样本
为了使用torch.optim,你必须构建一个优化对象,那将会保持现有的状态,并且基于计算的来更新参数。
learn from https://www.kaggle.com/learn/natural-language-processing
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作:
基于情感词典的情感分析应该是最简单的情感分析方法了,大致说一下使用情感词典进行情感分析的思路:
选自ruder.io 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 参与:Geek AI、张倩 本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 模块来处理文本分类任务,使用的数据集为 IMDB 评论数据集。通过本文你将学到如何使用 word2vec 词嵌入和迁移学习技术,在有标签数据稀缺时获得更好的模型性能。 本文主要内容如下: 使用 Datasets 装载数据 使用预封装好的评估器(estimator)构建基线 使用词嵌入技术 通过卷积层和 LS
本文选自介绍 TensorFlow 的 Datasets 和 Estimators 模块系列博文的第四部分。读者无需阅读所有之前的内容,如果想重温某些概念,可以查看以下链接:
注: 对于开发者来讲,基本上不会实现一套迭代器。因为现存的标准库都有提供各种容器List、Array等,都有提供迭代器遍历。这里只是简单分析这种模式的实现原理。
在Python编程中,迭代器(iterator)和可迭代对象(iterable)是两个经常被提及的概念。它们为我们在处理数据时提供了便利和灵活性。然而,对于初学者来说,这两个概念可能会导致一些困惑。本文旨在深入探讨迭代器和可迭代对象的概念,并结合实例和代码演示来帮助读者更好地理解和运用。
来源:PaperWeekly本文约2300字,建议阅读9分钟本文主要讨论了类别不均衡问题的解决办法,可分为数据层面的重采样及模型 loss 方面的改进。 NLP 任务中,数据类别不均衡问题应该是一个极常见又头疼的的问题了。最近在工作中也是碰到这个问题,花了些时间梳理并实践了类别不均衡问题的解决方式,主要实践了“魔改”loss(focal loss, GHM loss, dice loss 等),整理如下。 所有的 Loss 实践代码在这里: https://github.com/shuxinyin/NLP-
从处理的对象来看,NLP 与其他机器学习任务有很大区别:NLP 处理的对象是人类语言,而人类的语言是一种特定的用于传达意义的系统,并不由任何形式的物理表现产生,大部分词语只是一个表达某种意义的符号。语言通过各种方式编码(语音、手势、写作等),以连续信号的形式传输给大脑。
容器和算法通过迭代器可以进行无缝地连接。在STL中几乎所有的代码都采用了模板类和模板函数的方式,这相比于传统的由函数和类组成的库来说提供了更好的代码重用机会。
本文将介绍 Milvus 系统中数据写入、索引构建、数据查询的具体处理流程,同时,还会介绍 Milvus 支持的索引类型;另外,还将讲述如何定义字段和集合 Schema。
本文来自公众号:哈工大SCIR,AI 科技评论 获授权转载,如需转载,请联系哈工大SCIR
Python中内置了很多非常有用的对象,本文将会介绍Python中的内置函数,内置常量,内置类型和内置异常。
Python使用空格(tabs or spaces)来组织代码结构,而不是像R,C++,Java那样用括号。
导读:函数是Python中最重要、最基础的代码组织和代码复用方式。根据经验,如果你需要多次重复相同或类似的代码,就非常值得写一个可复用的函数。通过给一组Python语句一个函数名,形成的函数可以帮助你的代码更加可读。
内建函数名 (表达形式) 主要作用 备注 abs(x) 返回一个X值得绝对值(x=int/float/复数) all(iterable) 如果 iterable 的所有元素均为 True(或 iterable 为空),则返回 True any(iterable) 如果iterable中有任何一个元素为True,则返回True。如果iterable为空,则返回False ascii(object)
C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 中 的 vector 容器 是一种 " 动态数组 " , 该容器 的 大小 可以在运行时 动态 增长 或 缩小 ;
LinkedHashSet 能够维护元素插入集合的顺序,在遍历时,按照此顺序进行遍历。
认识Python自带的, 可全局调用的函数, 避免我们命名冲突导致了函数性状发生改变
刚入门深度学习与自然语言处理(NLP)时,在学习了 Goldberg 特别棒的入门书 NN4NLP,斯坦福 cs224n 等等后,也无限次起念头,写个系列吧,但都不了了之了。
当涉及数据类型转换时,Python提供了多种内置函数来执行不同类型之间的转换 以下是每个方法的详细说明和示例案例
语言模型的身影遍布在NLP研究中的各个角落,想要了解NLP领域,就不能不知道语言模型。
算法:提取图像前景时,先用一个矩形框指定前景区域所在的大致范围,然后不断迭代地分割,直到达到最好的效果。如果用户干预提取过程,用户在原始图像的副本中(或者与原始图像大小相等的任意一幅图像),用白色标注将提取为前景的区域,用黑色标注将作为背景的区域。接着,将标注后的图像作为掩膜,让算法不断迭代前景从而得到最终的结果。
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