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用深度学习非结构化文本中提取特定信息

在本文中,我们要解决的问题是非结构化文本中提出某些特定信息。我们要从简历中提取出用户的技能,简历可以以任意格式书写,比如“曾经在生产服务器上部署定量交易算法”。...语言学模型 现代语言学模型(ULMfit,ELMo)使用无监督学习技术,比如在大型文本语料中加入RNN嵌入层(embeddings)用来“认识”基本的语言结构,然后再进行特定的监督训练。...在某些情况下,你反而需要一个在非常特定的、小的数据集上训练出来的模型。这些模型对一般的语言结构几乎一无所知,只对特定文本特征有效。...一些流行的文本向量化算法,比如tfidf,word2vec或GloVe模型都使用整个文档的词汇表来生成向量,除了停用词(例如冠词、代词,和其它十分基本的语言元素,在统计平均法中几乎没有语义上的意义)。...如果技能主要都是通过所谓的名词短语体现的,那么我们的抽取动作的第一步就是实体识别,用的是NLTK库的内置函数(参阅“文本中提出信息”,《NLTK全书》第7部分)。

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用深度学习非结构化文本中提取特定信息

在这篇文章中,我们将处理非结构化文本中提取某些特定信息的问题。...语言模型 现代语言模型(ULMfit, ELMo)使用无监督学习技术,比如在更具体的监督训练步骤之前,在大型文本语料库上创建嵌入的RNNs,以获得语言结构的一些原始“知识”。...相反,在某些情况下,您需要一个针对非常特定和小数据集训练的模型。这些模型对一般语言结构的知识几乎为零,只具有特殊的文本特征。...如果有一个更具体的任务,并且您有一些关于文本语料库的附加信息,那么您可能会说一些信息比另一些更有价值。例如,要对烹饪食谱进行一些分析,文本中提取配料或菜名类是很重要的。...我们使用了50维的手套模型向量,这使得我们的模型在测试集中的正确率达到了89.1%。您可以通过上传简历中的文本,在我们的演示中使用最终的模型。 ?

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Python入门到入土-网络爬虫(BeautifulSoup、lxml解析网页、requests获取网页)

CSDN话题挑战赛第2期 参赛话题:学习笔记 BeautifulSoup 获取所有p标签里的文本 # 获取所有p标签里的文本 # -*- coding: UTF-8 -*- from bs4 import...获取text # BeautifulSoup 获取text # # 获取网页的text # -*- coding: UTF-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup...xpath获取所有段落的文本 # 使用xpath获取所有段落的文本 # -*- coding: UTF-8 -*- from lxml import etree # 在此实现代码 def fetch_text...获取所有的文本 # 使用xpath获取所有的文本 # -*- coding: UTF-8 -*- from lxml import etree # 在此实现代码 def fetch_text(html...获取 class 为 “item-1” 的段落文本 # 使用xpath获取 class 为 "item-1" 的段落文本 # -*- coding: UTF-8 -*- from lxml import

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如何使用 ref 属性获取子组件实例对象?

在 Vue 中,我们可以使用 ref 属性获取子组件的实例对象。这个功能非常方便,可以让父组件直接访问子组件的方法和数据。本文将详细介绍如何使用 ref 属性获取子组件实例对象。...什么是 ref 属性ref 是一个特殊的属性,它可以给任意元素或组件注册一个唯一的标识符。...当使用 ref 属性时,Vue 将会创建一个 $refs 对象,并将注册了 ref 的元素或组件的引用存储到 $refs 对象中。这个 $refs 对象可以很方便地用来访问子组件的实例对象。...在父组件中通过 ref 获取子组件的实例对象在父组件中,我们可以通过 ref 属性获取子组件的实例对象。...总结通过 ref 属性可以很方便地获取子组件的实例对象,从而访问子组件的方法和数据。

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在Python中如何使用BeautifulSoup进行页面解析

网络数据时代,各种网页数据扑面而来,网页中包含了丰富的信息,文本到图像,链接到表格,我们需要一种有效的方式来提取和解析这些数据。...例如,我们可以使用find方法来查找特定的元素,使用select方法来使用CSS选择器提取元素,使用get_text方法来获取元素的文本内容等等。...# 查找第一个具有特定class属性的div元素div_element = soup.find("div", class_="my-class")# 查找第一个具有特定id属性的p元素p_element...= soup.find("p", id="my-id")# 提取所有具有特定class属性的a元素a_elements = soup.select("a.my-class")# 提取所有具有特定id属性的...p元素p_elements = soup.select("p#my-id")# 获取特定元素的文本内容element_text = element.get_text()在实际应用中,我们可能会遇到更复杂的页面结构和数据提取需求

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使用扩散模型文本生成图像

1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版,2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度,但是由于其计算量很大而且没有开源,我们普通用户并没有办法使用,但是Stable Diffusion...在这篇文章中,将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像,还有就一个一个不好的消息,因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。... DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现,它可以让我们文本中创建高质量的图像。...使用diffusers 文本生成图像 首先,使用扩散器包文本生成图像我们首先要有一个GPU,这里就是用google 的colab,但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了,这个我们在最后加以说明...有了gpu下面就是要安装包: diffusers==0.2.4 — 这是我们主要的包 transformers — 这个是抱脸的成名的基础包 scipy — 科学计算的 ftfy — 处理一些文本编码问题

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使用扩散模型文本生成图像

来源:DeepHub IMBA本文约1400字,建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。...在这篇文章中,将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像,还有就一个一个不好的消息,因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。... DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现,它可以让我们文本中创建高质量的图像。...,可以让我们直接使用。...使用diffusers 文本生成图像 首先,使用扩散器包文本生成图像我们首先要有一个GPU,这里就是用google 的colab,但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了,这个我们在最后加以说明

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21.8 Python 使用BeautifulSoup

BeautifulSoup库用于HTML或XML文件中提取数据。它可以自动将复杂的HTML文档转换为树形结构,并提供简单的方法来搜索文档中的节点,使得我们可以轻松地遍历和修改HTML文档的内容。...属性定位链接 通过HTML属性我们可以轻松的实现对特定页面特定元素的提取,如下代码我们首先封装两个函数,其中get_page_attrs函数用于一次性解析需求,函数search_page则用于多次对页面进行解析...,这两个函数如果传入attribute属性则用于提取属性内的参数,而传入text则用于提取属性自身文本。...,并将第四个属性修改为text此时则代表只提取属性内的文本。...中,stripped_strings是一个生成器对象,用于获取HTML标签内所有文本内容的迭代器。

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