授人以鱼不如授人以渔,今天的文章由作者Adam Geitgey授权在人工智能头条翻译发布。不仅给出了具体代码,还一步步详细解析了实现原理和思路。正所谓有了思路,无论是做英语、汉语的语言处理,才算的上有了指导意义。
选自arXiv 作者:Peter J. Liu、Mohammad Saleh 等 机器之心编译 参与:白悦、路雪 近日,谷歌大脑发布论文,提出一种通过提取多文档摘要来生成英文维基百科文章的方法,该方法可以处理长序列。 序列到序列框架已被证明在自然语言序列转导任务(如机器翻译)中取得了成功。最近,神经技术被应用于提取新闻文章中的单文档、抽象(释义)文本摘要(Rush et al. (2015), Nallapati et al. (2016))。之前的研究以端到端的方式训练监督模型的输入——从一篇文章的第一
加快了现代科技和社会的发展,现代的任何科技门类,乃至经济学、政治学、社会学等,都已经普遍使用函数。
几年前谁能想到,匿名贡献者们的义务工作竟创造出前所未有的巨大在线知识库?维基百科不仅是你写大学论文时最好的信息渠道,也是一个极其丰富的数据源。
如果一段文本中提到一个实体 ,算法将识别出该实体在知识库中的相应条目(例如一篇维基百科文章)。
大数据文摘作品 作者:Peter Gleeson 编译:周佳玉、丁慧、叶一、小鱼、钱天培 今天文摘菌要教大家制作一张编程语言的关系网络图。如果不知道什么是关系网络图,可以点击下方链接先来看一下最终成果: http://programming-languages.herokuapp.com/#, 我们可以在这里看到从过去到现在的250多种编程语言之间的“设计影响”的关系,下面是该演示的截图: 接下来,就让我们一起来学做这个关系网络图吧! 在当今的超连接世界,网络在现代生活中无处不在。举个栗子,文摘菌的周末这
【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域,从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据,以便计算机理解。本文用通俗易懂的语言深入浅出的介绍了自然语言处理,并用Python实现了几个非常有趣的实例。
True, sincere to also, not fine not sincere, not moving.
来源:腾讯科技 网址:http://tech.qq.com 编译|悠悠 摘要:美国一位生物艺术家(很造的称谓,有木有)将在线维基百科前5万页内容编码成DNA后注入4000年前苹果树中。 据英国每日邮报
关于正则表达式,我在前一篇(数据科学学习手札31)中已经做了详细介绍,本篇将对Python中自带模块re的常用功能进行总结;
Unicode 的全称是 Unicode 标准(The Unicode Standard)。
计算机非常擅长使用结构化数据,例如电子表格和数据库表。但是我们人类通常用文字交流,而不是使用电子表格来交流。这对计算机来说不是一件好事。
我相信大多数人都遇到过命名实体识别(NER)。NER是一种基本的自然语言处理(NLP)任务,具有广泛的用例。本文不是关于NER的,而是关于一个与NER密切相关的NLP任务。
学会了Python基础知识,想进阶一下,那就来点算法吧!毕竟编程语言只是工具,结构算法才是灵魂。
几位印度小哥在 GitHub 上建了一个各种 Python 算法的新手入门大全。从原理到代码,全都给你交代清楚了。为了让新手更加直观的理解,有的部分还配了动图。
看到这个标题会不会很懵逼,如果你看过最新奥斯卡电影《寄生虫》应该猜到这是摩尔斯电码。电影里有个片段,男主xx主人之后逃到密室,并在那里生存下来,靠着墙上的那几张摩尔斯密码表每天晚上通过灯光给外界发送消息,希望儿子能看到,并激励儿子有一天能买下豪宅,让他能走出密室过正常人的生活。
将语言模型(如ChatGPT)集成到第三方应用程序中已经变得越来越流行,因为它们能够理解和生成类似人类的文本。然而,需要认识到ChatGPT的一些限制,比如它的知识截止日期是在2021年9月,以及它无法直接访问维基百科或 Python 等外部资源。
在这里,页中不存储元组数据,只会存储日志记录,即通过日志记录我们插入的数据以及我们如何更新系统中的数据,包括:插入元组的语句日志,删除元组的语句日志,更新元组的语句日志。 这种设计写得很快,因为不用在一个页里寻找并更新单个元组,就是在末尾追加写,这样写起来非常快,对于磁盘 I/O 也很好。
说白了就是,如果id=的值不是-1或者极大值(任何不存在的值),那么后台语句在查询时,就会有正常的返回值,而这个返回值会占据一个显示位,可能导致无法观察到咱们真正想要的敏感值。
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典, emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节,如发件人的地址和姓名。事实上,这些是我们要寻找的第一项信息。
有没有想过你最喜欢的开源项目或者编程语言的名字是从哪里来的? 从 a 到 z,让我们来了解科技术语背后的起源。
中文维基百科下载地址:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/
为什么说是大部分呢?因为还有一个神奇的区域,叫做Unicode代理对。它们需要使用4个字节来表示一个字符。
MySQL 字符编码集中有两套 UTF-8 编码实现:utf8 和 utf8mb4。
大家平时查询资料都喜欢用什么搜索工具呢? 也许很多人都是百度吧,但是也有一部分小伙伴习惯使用维基百科~ 维基百科(Wikipedia),又称人民的百科全书,是来自世界各地的人民用不同的语言共同创建的百科全书。 它基于wiki技术,强调自由、免费、内容开放,任何人都可以编辑百科全书中的任何条目。其宗旨是为全人类提供一个动态的、可自由访问和编辑的全球知识体。 你可以把它看作是一个纯文科类的百度百科的升级国际版,毕竟人们常说:北冥有鱼,其名为鲲。鲲之大,不知其几千里也,错了错了,拿错台词了,应该是这句,维基百科,
GB2312 标准共收录 6763 个汉字,其中一级汉字 3755 个,二级汉字 3008 个;同时收录了包括拉丁字母、希腊字母、日文平假名及片假名字母、俄语西里尔字母在内的 682 个字符。GB2312 的出现,基本满足了汉字的计算机处理需要,它所收录的汉字已经覆盖中国大陆 99.75% 的使用频率。对于人名、古汉语等方面出现的罕用字,GB2312 不能处理,这导致了后来 GBK 及 GB18030 汉字字符集的出现。
计算机中储存的信息都是用二进制数表示的;而我们在屏幕上看到的英文、汉字等字符是二进制数转换之后的结果。通俗的说,按照何种规则将字符存储在计算机中,如’a’用什么表示,称为”编码”;反之,将存储在计算机中的二进制数解析显示出来,称为”解码”,如同密码学中的加密和解密。在解码过程中,如果使用了错误的解码规则,则导致’a’解析成’b’或者乱码。
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带你了解ASCII,Latin1,ANSI,Unicode,UCS-2,UCS-4,UTF-8,UTF-16,UTF-32,GB2312,GB13000,GBK,GB18030,BIG5,BMP,Code Page,BOM,MBCS,Little Endian,Big Endian,内码,外码。
电子邮件地址的格式是域内部分@域,其中域内部分最长为64个字符,而域名最长可达255个字符。 例如: name@domain
最近,我一直在研究网页抓取技术。鉴于人工智能领域的快速发展,我尝试构建一个 “通用” 的网页抓取工具,它可以在网页上迭代遍历,直到找到需要抓取的信息。这个项目目前还在开发中,这篇文章我将分享一下该项目目前的进展。
翻译校对:丁雪 吴怡雯 程序验证修改:李小帅 “我相信马塞勒斯·华莱士,我的丈夫,你的老板吩咐你带我出门做我想做的任何事。现在,我想跳舞,我要赢,我想得到那个奖杯,把舞跳好来!” 《黑色追缉令》
在语音合成中,有一种关键技术是将文字拆解成音素,再去语音库里匹配相同音素的语音片段,来实现文字转换语音,那么音素到底是什么?
一、背景知识 GB 2312-80 是中国国家标准简体中文字符集,全称《信息交换用汉字编码字符集·基本集》,由中国国家标准总局发布,1981年5月1日实施。GB2312 编码通行于中国大陆;新加坡等地也采用此编码。中国大陆几乎所有的中文系统和国际化的软件都支持 GB 2312。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第5讲。 在本教程和接下来的几篇文章中,我们将着手研究如何为更多公司提供大量的定价信息,以及我们如何一次处理所有这些数据。
Miriam Adelson是一位很有成就的医生,已发表了大约一百篇关于成瘾生理学和治疗的研究论文。她还在拉斯维加斯经营一家备受瞩目的药物滥用诊所。并且,她是以色列最大的报纸的出版商,还有她的丈夫谢尔顿,是一位慈善家和有影响力的共和党捐助者(亿万富翁)。
选自GitHub 机器之心编译 参与:Panda 今年 4 月,斯坦福大学和 Facebook 人工智能研究所在 arXiv 发布了一个基于维基百科的开放域问题问答系统 DrQA。近日,Facebook 在 GitHub 上开源了这个系统的代码,FAIR 主管 Yann LeCun 在社交网络也为这次开源做了宣传。据悉,该研究也将出现在 7 月 30 日举行的 ACL 2017 大会上。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.00051 开源地址:https://github.co
这篇文章我们来简单介绍一下 SOLID 原则(这五个字母代表了面向对象编程的五个基本原则)
欢迎来到文本解码挑战赛! T{4 G=C 9<=E B63 3<3;G /<2 9<=E G=C@A3:4^ G=C <332 <=B 43/@ B63 @3AC:B =4 / 6C<2@32 0/BB:3A` {4 G=C 9<=E G=C@A3:4 0CB <=B B63 3<3;G^ 4=@ 3D3@G D71B=@G 5/7<32 G=C E7:: /:A= AC443@ / 2343/B` {4 G=C 9<=E <37B63@ B63 3<3;G <=@ G=C@A3:4^ G=C E7::
上周,谷歌AI团队开源了备受关注的“最强NLP模型”BERT的TensorFlow代码和预训练模型,不到一天时间,收获3000多星!
编译|丁雪 黄念 程序注释|席雄芬 校对|姚佳灵 引言 从网页中提取信息的需求日益剧增,其重要性也越来越明显。每隔几周,我自己就想要到网页上提取一些信息。比如上周我们考虑建立一个有关各种数据科学在线课程的欢迎程度和意见的索引。我们不仅需要找出新的课程,还要抓取对课程的评论,对它们进行总结后建立一些衡量指标。这是一个问题或产品,其功效更多地取决于网页抓取和信息提取(数据集)的技术,而非以往我们使用的数据汇总技术。 网页信息提取的方式 从网页中提取信息有一些方法。使用API可能被认为是从网站提取信息的最佳方法。
选自Machine Learning Mastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:Edison Ke、黄小天 本文介绍了机器学习中的基本数学符号。具体来说有算数符号,包括各种乘法、指数、平方根以及对数;数列和集合符号,包括索引、累加以及集合关系。此外,本文还给出了 5 个当你在理解数学符号遇到困难时可以应急的小技巧。 在机器学习中,你永远都绕不过数学符号。 通常,只要有一个代数项或一个方程符号看不懂,你就完全看不懂整个过程是怎么回事了。这种境况非常令人沮丧,尤其是对于那些正在成长
API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API,提取和整理你需要的免费Web数据呢?本文一步步为你详尽展示操作流程。
本文介绍了机器学习中的基本数学符号。具体来说有算数符号,包括各种乘法、指数、平方根以及对数;数列和集合符号,包括索引、累加以及集合关系。此外,本文还给出了 5 个当你在理解数学符号遇到困难时可以应急的小技巧。 在机器学习中,你永远都绕不过数学符号。 通常,只要有一个代数项或一个方程符号看不懂,你就完全看不懂整个过程是怎么回事了。这种境况非常令人沮丧,尤其是对于那些正在成长中的机器学习初学者来说更是如此。 如果你能了解一些基本的数学符号以及相关的小技巧,那你就在看懂机器学习方法的论文或书籍描述上前进了一
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