我试图建立LSTM神经网络来对句子进行分类。我见过许多例子,其中句子被转换成文字向量使用手套,word2Vec等,这里是一个它的例子。这个解决方案是可行的,在类似的行上,我编写了下面的代码,它使用通用句子编码器生成整个句子的嵌入,并使用LSTM对句子进行分类,但是即使在200年以后,它也不能工作--模型不收敛。
请找到下面的代码
import tensorflow as tf
import keras
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Activation, Dropout,Embedding
from keras.models impo
我有这样一个数据集:
postID Sentence drugYesOrNo
1 He went out with his friends
2 He behaved nicely while talking with me
3 He stopped using drugs after a while 1
4 He did not meet any friend during last week
1 He slo
我做了一个机器学习模型,对英语句子进行情感分析,但现在我想为阿拉伯语句子训练同样的模型,但性能与英语模型不同,因为我知道我使用的是翻译成阿拉伯语的相同数据集。我注意到tensorflow raw_val_ds = tf.keras.preprocessing.text_dataset_from_directory(train_dir, batch_size=batch_size, validation_split=0.2, subset='validation', seed=seed)的函数没有提供阿拉伯语输出:
for text_batch, label_batch in r
我希望将作为Json读取的Dataframe转换为给定类的数据集。到目前为止,当我能够编写自己的case类时,它工作得很好。
case class MyCaseClass(...)
val df = spark.read.json("path/to/json")
val ds = df.as[MyCaseClass]
def myFunction(input: MyCaseClass): MyCaseClass = {
// Do some validation and things
input
}
ds.map(myFunction)
但是,现在我被绑定到
感兴趣领域:信息提取
这对我来说是非常新的,我正在尝试理解如何设计特征(无论是词汇还是语义),以便在信息提取中学习关系。
从论文中可以看出,在两个命名实体之间的关系中采用监督学习功能的简单步骤之一是
* The sequence of words between the two entities
* the part of speech tags of these words
* bag of words between the two words
两个实体之间的单词数量不应该根据您正在查看的训练句子而变化吗?那么,如何构建大小不一致的特征向量呢?
例如,请参阅以下两个句子,用于学习具有关系的
我正在构造一个具有不同X和Y长度的RNN模型。
从NLP我知道这应该是可能的(也就是说,如果你有一个翻译模型,你将不会有相同的长度输入句子/单词和输出句子/单词.)
不幸的是,这对我不起作用,我得到了以下错误:
ValueError: Dimensions must be equal, but are 3 and 405 for '{{node mean_absolute_error/sub}} = Sub[T=DT_FLOAT](sequential_47/time_distributed_46/Reshape_1, IteratorGetNext:1)' with inpu
我用JavaPairRdd.repartitionAndrepartitionAndSortWithinPartitions方法解决了星火的一个问题。任何理智的人都会想到的我都试过了。最后,我编写了一个足够简单的小片段来可视化这个问题:
public class Main {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local");
JavaSparkCon
我正在探索句子转换器,并偶然发现了这个。它展示了如何对我们的自定义数据进行培训。但我不知道该怎么预测。如果有两个新句子,如1)这是第三个例子,2)这是第三个例子。我怎么能预测到这些句子有多相似呢?
from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample, losses
from torch.utils.data import DataLoader
#Define the model. Either from scratch of by loading a pre-trained model
model = Sen