句子的负性评分_Elasticsearch令牌位置与评分的相关性？_CatBoost LossFunctionChange中的负要素重要性值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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句子相似性（哈希）

题目给定两个句子 words1, words2 （每个用字符串数组表示），和一个相似单词对的列表 pairs ，判断是否两个句子是相似的。...注意相似关系是不具有传递性的。例如，如果 “great” 和 “fine” 是相似的，“fine” 和 “good” 是相似的，但是 “great” 和 “good” 未必是相似的。...但是，相似关系是具有对称性的。例如，“great” 和 “fine” 是相似的相当于 “fine” 和 “great” 是相似的。而且，一个单词总是与其自身相似。...例如，句子 words1 = ["great"], words2 = ["great"], pairs = [] 是相似的，尽管没有输入特定的相似单词对。...最后，句子只会在具有相同单词个数的前提下才会相似。所以一个句子 words1 = ["great"] 永远不可能和句子 words2 = ["doubleplus","good"] 相似。

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句子相似性 III

题目一个句子是由一些单词与它们之间的单个空格组成，且句子的开头和结尾没有多余空格。...如果两个句子 sentence1 和 sentence2 ，可以通过往其中一个句子插入一个任意的句子（可以是空句子）而得到另一个句子，那么我们称这两个句子是相似的。...示例 2：输入：sentence1 = "of", sentence2 = "A lot of words" 输出：false 解释：没法往这两个句子中的一个句子只插入一个句子就得到另一个句子。...sentence1 和 sentence2 中的单词都只由单个空格隔开。...解题切分出单词，在长的 list 的两端，遍历找短的 list，短的能全部被找到即可 class Solution: def areSentencesSimilar(self, sentence1

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【NAACL 2021】AugSBERT：用于改进成对句子评分任务的 Bi-encoder 数据增强方法

通过对深度预训练的 BERT 进行微调，发明了许多替代架构，例如 DeBERT、RetriBERT、RoBERTa ……它们对各种语言理解任务的基准进行了实质性改进。...在 NLP 中的常见任务中，成对句子评分在信息检索、问答、重复问题检测或聚类等方面有广泛的应用。通常，提出了两种典型的方法：Bi-encoders 和 Cross-encoders。...简而言之，直接的数据增强策略涉及三个步骤：第 1 步：准备完整标记的语义文本相似性数据集（gold data）第 2 步：替换成对句子中的同义词（silver data）第 3 步：在扩展（gold...然而，随机选择两个句子通常会导致不同的（否定）对；而阳性对极为罕见。这使 silver dataset 的标签分布严重偏向负对。...因此，建议采用两种适当的抽样方法： BM25 Sampling (BM25)：该算法基于词汇重叠，通常被许多搜索引擎用作评分函数。从唯一索引的句子中查询和检索前 k 个相似句子。

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句子相似性 II（并查集）

题目给定两个句子 words1, words2 （每个用字符串数组表示），和一个相似单词对的列表 pairs ，判断是否两个句子是相似的。...注意相似关系是具有传递性的。例如，如果 “great” 和 “fine” 是相似的，“fine” 和 “good” 是相似的，则 “great” 和 “good” 是相似的。...而且，相似关系是具有对称性的。例如，“great” 和 “fine” 是相似的相当于 “fine” 和 “great” 是相似的。并且，一个单词总是与其自身相似。...例如，句子 words1 = [“great”], words2 = [“great”], pairs = [] 是相似的，尽管没有输入特定的相似单词对。...最后，句子只会在具有相同单词个数的前提下才会相似。所以一个句子 words1 = [“great”] 永远不可能和句子 words2 = [“doubleplus”,“good”] 相似。

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负采样的理解

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...我对负采样理解来自于word2vec算法；比如说 love 和me两个单词；使用特殊思维模式；假设整个词汇表只有100个单词；love 表示成one-hot向量； me表示成one-hot向量；...模型输入为love的one-hot向量；模型输出为me的one-hot向量；假设模型的神经网络结构为100*10*100；输出层100个；输出层中除了me对应位置的1外，其他全是0；称这为负样本；参数数量为...10*100 采样就是从这样负样本中抽样；比如说抽取5个；那么在此次梯度更新中就只更新10*5；更新数量为原来的1/20 负采样的本质：每次让一个训练样本只更新部分权重，其他权重全部固定；减少计算量；（...一定程度上还可以增加随机性）发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/149160.html原文链接：https://javaforall.cn

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NLP︱句子级、词语级以及句子-词语之间相似性（相关名称：文档特征、词特征、词权重）

这些情感词必须是倾向性非常明显，而且极具领域代表性的词语。...，而这种计算又可以转换为检索的关键字与检索结果的词的相关性计算。...—————————————————————————————————————————————— 四、句子与句子间句子之间的相似性，一般用词向量组成句向量。...根据词向量组成句向量的方式：如果是一词一列向量，一般用简单相加（相加被证明是最科学）来求得；一个词一值的就是用词权重组合成向量的方式；谷歌的句向量sen2vec可以直接将句子变为一列向量。...我们也在不断迭代升级以保证引擎能够越来越准确，改善其通用性和易用性。

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SAP 负库存的配置

负库存的配置： ? 1、后台激活负库存：后台---物料管理---库存管理和实际库存---发货/转储记账--允许负库存 A、激活估价范围层级的负库存 ? ?...估价范围：和工厂代码一样 B、激活负的特殊库存（即确定哪些库存类型准许负库存）： ? C、激活仓库库位层级负库存（勾选）： ? 2、主数据激活负库存（工厂层面的负库存）： ?...实际业务： MMBE先查看物料1256的实际库存： ? MB1A发货超过实际库存时： ? 发货完成，MMBE再次查看库存： ?...注意：由于只激活了仓库0001，未激活仓库0003的负库存，故不能在数量不足时对0003发货

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简易的星级评分

DOCTYPE html> 星星评分demo3 <style...prevAll().css("background-position","0 -28px"); $("span").html(a[$(this).index()]);//填充相应的文字....css("background-position","0 -28px"); $("span").html(a[$(this).index()]);//填充相应的文字...} }); $("li").click(function(){ index=$(this).index();//点击的时候记下当前的...prevAll().css("background-position","0 -28px"); $("span").html(a[$(this).index()]);//填充相应的文字

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老师用评分系统评分的序列图

好汉歌(183***93) 14:24:19 都不太对好汉歌(183***93) 14:26:13 老师评分不需要基于评分系统吗？比如说老师评语文分，不需要和评分系统的某个界面交互吗？...并不是真正的评分系统好汉歌(183***93) 14:30:44 是评语文分就保存一次，还是评分三门之后统一保存？...单纯な马鹿でありたい(1271***351) 14:30:56 我的意思是评分是在业务执行者的生命周期的事件还是在系统的生命周期的事件潘加宇(3504847) 14:32:41 看评分的逻辑封装在人肉系统还是电脑系统...，估计第一种是更正确，现在的评分系统没有那么智能吧好汉歌(183***93) 14:33:17 如果不需要评分系统提供评分支持，只是老师自己判断评分，那就是在执行者生命周期的事件，如果评分需要系统提供支持...则业务逻辑在评分系统 3 ：如果既需要老师进行实际的操作，又需要系统给予支持的，比如系统自动找出对应点，并比较答案的正确度，然后交由老师最后判断就是协作也就是老师【请求】系统给予辅助评分，

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翻转句子中单词的顺序

题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。例如输入“I am a student.”...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...由于单词内的字符被翻转两次，因此顺序仍然和输入时的顺序保持一致。还是以上面的输入为例子。...翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。 ...在上述代码的翻转每个单词阶段，指针pBegin指向单词的第一个字符，而pEnd指向单词的最后一个字符。

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基于Siamese Network进行问题句子相似性判定sentence-similarity

sentence-similarity 问题句子相似度计算，即给定客服里用户描述的两句话，用算法来判断是否表示了相同的语义。...项目地址：https://github.com/yanqiangmiffy/sentence-similarity 句子相似度判定今年和去年前后相继出现了多个关于句子相似度判定的比赛，即得定两个句子，...”：非同义问句对于例子a，比较简单的方法就可以判定同义；对于例子b，包含了错别字、同义词、词序变换等问题，两个句子乍一看并不类似，想正确判断比较有挑战；对于例子c，两句> 话很类似，仅仅有一处细微的差别...Manhattan LSTM nlp中文本相似度计算问题语义相似度计算各种算法实现汇总距离度量以及python实现(一) 从Kaggle赛题: Quora Question Pairs 看文本相似性/相关性...Manhattan LSTM nlp中文本相似度计算问题语义相似度计算各种算法实现汇总距离度量以及python实现(一) 从Kaggle赛题: Quora Question Pairs 看文本相似性/

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最大兼容性评分和（状态枚举DP）

配对的学生与导师之间的兼容性评分等于学生和导师答案相同的次数。...例如，学生答案为[1, 0, 1] 而导师答案为 [0, 0, 1] ，那么他们的兼容性评分为 2 ，因为只有第二个和第三个答案相同。...请你找出最优的学生与导师的配对方案，以最大程度上提高兼容性评分和。给你 students 和 mentors ，返回可以得到的最大兼容性评分和。...- 学生 1 分配给导师 0 ，兼容性评分为 2 。 - 学生 2 分配给导师 1 ，兼容性评分为 3 。最大兼容性评分和为 3 + 2 + 3 = 8 。...示例 2：输入：students = [[0,0],[0,0],[0,0]], mentors = [[1,1],[1,1],[1,1]] 输出：0 解释：任意学生与导师配对的兼容性评分都是

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R语言实战：评分与销量有相关性吗？

知乎专栏：https://www.zhihu.com/people/han-qi-er-11/posts 前言之前有一篇文章分析了价格和评分（好吃程度）的关系，今天来看下吃的人（点评人）越多，是否说明越好吃呢...爬取的数据如下：数据分析然后，我们来分析得分和销量的关系： 1....得分和销量的散点图发现评价和销量的相关性并不强，进一步对他们做回归分析， p值为0.02183，说明是有相关性的，回归方程是 score= -3.924e-06 * dp + 9.068 这里回归系数是...-3.924e-06 ，几乎就是0 了，令人意外的是截距项值是9.0688，也就是说销量的增长对得分的影响很小很小，但是，销量大于500，得分几乎都是9分多的， 2....意外发现海底捞（长寿路店）在所有火锅类得分倒数第一，但点评人数却很高（可能是虚高，应该是有一部分没有写评语的习惯的用户，因为太难吃了，特意写点评发泄，造成点评数虚高）不难发现上海所有海底捞店的口味确实比服务差很多

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评分卡上线后如何进行评分卡的监测

有一段时间没来写博了，一直忙我司申请评分卡、催收评分卡的上线工作，那么我们的评分卡上线后，如何对评分卡的效果进行有效监测，监测哪些指标，监测的指标阈值达到多少我们需要对现有评分卡进行调整更新？...这是我们在评分卡上线后需要持续性监测、关注的问题，今天就来跟大家分享一下互金行业评分卡监测的常用手段。 1....模型稳定性包括评分卡得分分布的PSI(Population Stability Index), 评分卡所有涉及变量的PSI....模型分数分布稳定性：监测模型的打分结果的分布是否有变化，主要将评分卡上线后的样本RealData与建模时的样本Train_Data比较。...此为实例数据，可以看到PSI>0.2的变量较建模初期存在较大波动，风控部门提供监测数据，业务部门需总结变量出现异常性或趋势性波动的原因。 2.

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Enhanced-RCNN: 一种高效的比较句子相似性的方法｜WWW 2020

以下是蚂蚁金服的技术专家对入选论文《Enhanced-RCNN: 一种高效的比较句子相似性的方法》做出的深度解读。前言如何衡量句子相似性是自然语言处理中一项基础而又重要的任务。...当前比较句子相似性的方法主要分为3种：表示型（Siamese Network Framework）、交互型（Matching-Aggregation Framework）和预训练语言模型（Pre-trained...我们在经典的交互型句子相似性比较方法 ESIM 的基础上，提出了一种新型的计算句子相似度的方法 Enhanced-RCNN，来更好的捕捉待比较的两个文本自身以及相互之间的信息。...在本论文中，我们提出了一种高效的比较句子相似性的方法 Enhanced-RCNN，这是我们在经典文本匹配模型 ESIM的基础上改进的模型，该模型在 Quora Question Pair 和 Ant Financial...实验我们选择 Quora Question Pair 和 Ant Financial 这两个比较句子相似性的公开数据集，数据集的介绍如 Table 1 所示。 ?

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谷歌全新机器学习架构，轻松改变句子的情绪，复杂性和时态

，它不仅能够生成给定样本的句子，还能在保留其原意的同时，改变原始文本的情绪，复杂性，时态甚至声音。...研究人员表示，“在这项工作中，我们解决了修改句子文本属性的问题，据我们所知，我们演示了第一个如何在没有并行数据的情况下，学习修改给定句子的多个文本属性的实例。” ?...改变句子的情绪该团队首先解决了情绪控制问题。他们采用了餐馆评论数据集（Yelp评论数据集的过滤版本），以及大量的IMDB电影评论，分别为447,000和300,000个句子，用于训练系统。...而且，它始终能生成与输入句子相关且语法正确的句子，以至于Amazon’s Mechanical Turk上的研究参与者认为它比之前的方法的输出更真实。生成的句子相当连贯。...反例：“这是这部电影另一个有趣的地方”到“这部电影没有可取之处。” 更令人印象深刻的是，另一项测试中的研究人员使用该系统同时控制句子的多种属性，包括情绪，时态，声音和观点。

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双塔模型中的负采样

up的训练过程后就比较稳定了,基于此提出一个高效负采样的方法Cross Batch Negative Sampling (CBNS),该方法充分使用了最近编码过的item embedding来加速训练过程...loss最典型的就是用sampled softmax: 提升训练效率，最好使的就是batch内负采样了，如下图(a)所示。...在训练过程中，我们往往认为过去训练过的mini-batches是无用废弃的，论文中则认为这些信息可以反复利用在当前负采样中因为encoder逐渐趋于稳定。...这时候我们可以充分利用稳定的embedding作为负样本。...实验对比不同采样策略下的表现: 以及在不同模型下验证集的召回和NDCG曲线: 同时论文还对比了M大小/负样本数对效果的影响:

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评分卡模型（二）基于评分卡模型的用户付费预测

评分卡模型（二）基于评分卡模型的用户付费预测小P：小H，这个评分卡是个好东西啊，那我这想要预测付费用户，能用它吗小H：尽管用～（本想继续薅流失预测的，但想了想这样显得我的业务太单调了，所以就改成了付费预测...且整体相关性变大。...model_lr.predict_proba(X_test)[:, 1] df_capture = capture_table(y_test_prob, y_test) df_capture.columns=['KS', '负样本个数...', '正样本个数', '负样本累计个数', '正样本累计个数', '捕获率', '负样本占比'] df_capture image-20230206153116870 结果展示评分卡 # 计算odds...search_cutoff(final_data_score,y_col,'score') print('{:*^60}'.format('set cutoff result')) # 设定cutoff点，衡量有效性

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评分卡模型开发-基于逻辑回归的标准评分卡实现

因此，可以得到：此时，客户违约的概率p可表示为：评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义，即可表示为下式：其中，A和B是常数。...：评分卡刻度参数A和B确定以后，就可以计算比率和违约概率，以及对应的分值了。...则评分卡的分值可表达为：式中：变量x1…xnx_1…x_n是出现在最终模型中的自变量，即为入模指标。...）刻度因子B；（2）逻辑回归方程的参数βiβ_i；（3）该行的WOE值，ωijω_{ij} 综上，我们详细讲述了模型开发及生成标准评分卡各步骤的处理结果，自动生成标准评分卡的R完整代码：...模型开发过程中，只需要运行上述代码4次，并对得到的标准评分卡、模型中每项的分值取平均值，即可得到最终的标准评分卡模型。

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句子相似度的计算 | NLP基础

但是由于人类语言的多样性，语义的多样性等原因使得这一目标复杂度极高，目前还无法直接建模和解决。为了解决这个问题，科学家把自然语言处理分成了很多子问题进行处理，相似度计算这些子任务中的一种。...尤其是随着各种词向量的出现，词级别的相似度问题已经得到了较好的解决。基于词向量计算句子的相似度不过句子或更长的文本由于复杂性更高，包含的信息更多，其相似度问题还没有一个非常完善的解决方案。 ?...那么如果对一句话中的每个词的词向量求平均值，那么这个向量也应该能表示句子的意思。出于这个思路就有了这一种句子相似度比较方法。...Smooth Inverse Frequency 前面我们说过，方法1中会忽略句子中很多的信息，这其中就包括句子中每个词的重要性信息。...他的原理类似于TF-IDF。直接对句子编码前面几种方法都没有考虑中句子中的词序信息，但是我们知道词的顺序对句意是有很大影响的。下面介绍的几种不使用词向量的相似度对比方法。

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