不 凡的出生 相较于tm包最早是由一个博士生为了完成自己的毕业论文而开发，Quanteda出生便含着金钥匙：他由Kenneth Benoit开发，并且有一个稳定的核心团队进行维护，同时受到欧洲研究理事会...虽然tm处理help文件中给出的那些样例数据集似乎就是一眨眼的事，但是一旦要处理的语料库增加值几十万甚至上百万条，那么你会发现永远也等不到执行完毕的那一天了。...而此时对于原有包的修修补补并不能根本性解决为题，唯一的出路就是重新设计包，并将性能作为重要的目标融入在底层设计中。Quanteda就是在这样的背景下诞生的。...而且tm为了能够导入PDF以及数据库中的文本文件，使用了一个叫做“Source Control”的中间件。虽然这个中间件提升了tm包的灵活性，但同时也极大增大了系统开销，严重拖慢了运行速度。...Quanteda内部由于使用了和tm不一样的语料库实现，所以语法和使用上都会比tm要来的简单，用作者话就是： “Quanteda corpus structures are simpler objects
把这个两个文件都存在的用户的密码输出出来 [root@sentinel student]# head file1 file2 ==> file1 <== oldboy 1234 alex 4567...lidao 9999 ==> file2 <== 001 lidao 002 alex 003 oldboy 004 oldgirl 提示：需要用到如何判断这两个文件不是一个文件。
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在一次操作中，你可以选择两个 不同 的下标 i 和 j ，其中 0 <= i, j < nums.length ，并且：令 numsi = numsi + 2 且令 numsj = numsj - 2...如果两个数组中每个元素出现的频率相等，我们称两个数组是 相似 的。请你返回将 nums 变得与 target 相似的最少操作次数。测试数据保证 nums 一定能变得与 target 相似。...具体地，每一次操作可以选择两个下标 i 和 j，并满足以下条件：0 <= i,j < nums.lengthnums[i] = nums[i] + 2，nums[j] = nums[j] - 2操作后，...逐一比较 nums 和 target 中的对应元素，计算它们之间的差值的绝对值之和。这一步可以使用 abs() 函数和循环实现。将差值的绝对值之和除以 4，即得到最少操作次数。整个过程就是这样。...具体来说，第二步和第三步是为了方便后面的比较和计算而进行的预处理。第四步是最重要的一步，需要仔细计算每一个位置上的差值，并将它们相加。第五步只是简单的除法运算，将计算结果转化为操作次数即可。
通过在特定于域的未标记语料库上进一步对语言模型进行预训练，该模型可以学习目标域文本中的语义关系，该语义关系可能与普通语料库的分布有所不同。...在最后一个编码器层之上的词汇表上有一个softmax层，可以预测被掩膜的token。BERT训练的第二个任务是“下一个句子预测”。给定两个句子，该模型预测这两个句子是否相有关系。...然后，在标记的情感数据集上训练分类器网络。主要训练流程图如下图所示： ? 虽然本文的重点是分类，但我们也在具有连续目标的不同数据集上实现了具有几乎相同架构的回归。...3 实验结果 实验准备 为了进一步优化FinBert，文章使用了一个叫做TRC2-financial的金融语料库（它是路透社TRC21的一个子集，后者由路透社在2008年至2010年间发表的180...本文使用的主要情感分析数据集Financial PhraseBank。该数据集由从LexisNexis数据库中随机挑选的4845个英语句子组成，其中这些句子由16名具有金融和商业背景的人进行注释。
如果想要使用 bigram 语言模型计算句子的概率值，需要统计出一个单词的频次（分母）以及两个单词连续且共同出现的频次（分子）。...HanLP 为我们提供了封装好的工具能够轻松的统计出一个单词和两个单词连续且共同出现的频次。接下来使用 HanLP 来统计这些一个单词和两个单词连续且共同出现的频次。...有一些语料库中含有人工标注的词性，因此词典格式最好还要支持词性，所以在进行一元语法的频次统计时，可以考虑为语料库中的每个单词设置词性，这里为了简单统一设置为名词，当然在实际中即使是相同的单词在不同的上下文中也可能表示不同的词性...(word) # 每次添加语料库中两个单词 ngramMaker.addPair(first word, second word) # 保存文件到 output_path 路径下 maker.saveTxtTo...其中 my_cws.ngram.txt 统计的是两个单词连续且共同出现的频次和句子的起始标识符的频次，my_cws.ngram.txt 文件内容如下所示： 和@服务 1 和@货币 1 和服@物美价廉 1
最后在两个真实数据集和 A/B 测试中进行测试，证明了“采样偏差矫正”的有效性。...所以，系统更需要适应数据的分布变化，从而才能获得更好的表现。 随着深度学习在诸多领域的成功应用，本文将探讨双塔 DNN 在构建检索模型中的应用，下图为双塔模型： ?...Modeling Framework 首先，我们的模型目标是对于所给的 query 检索得到 item 的一个子集。...在流式计算中，作者会记录两个信息，一个是 item y 的上一次采样时间 ，另一个是 item y 的概率估计 ，我们会用 A 来协助更新 B： 伪代码如下： ?...index pipeline 包括三个阶段： 候选示例生成：根据一定的标准从语料库中选择一组视频； Embedding 计算：计算候选样本的的 Embedding 向量； 索引训练：基于树训练一个索引模型
Yann LeCun 表示：Atlas 是一个不太大的语言模型（11B 参数），在问答和事实核查方面击败了「大家伙」。Atlas 主要区别在于它可以从语料库中检索事实。...架构 Atlas 模型基于两个子模型：检索器和语言模型。当执行任务时，从问答到生成 Wikipedia 文章，模型首先通过检索器从大型文本语料库中检索前 k 个相关文档。...这个结果是在 Atlas 的默认设置下，使用由 CCNet 和 2021 年 12 月 Wikipedia 语料库组成的索引获得的。 下表展示了在事实核查数据集 FEVER 上的测试结果。...ProoFVer 使用专门的架构，用句子级注释训练的检索器，并由维基百科语料库提供与 FEVER 一起发布，而 Atlas 从 CCNet 和 2021 年 12 月的维基百科转储中检索。...当给 Atlas 由 FEVER Wikipedia 语料库组成的索引，Atlas 取得了 80.1% 最优水平。
第一个子层是一个多头自注意力机制，第二个子层是位置完全连接的前馈网络。在这两个子层的每个子层周围都存在残差连接。然后是一个规范层。 解码器还具有6个相同的层（各自带有两个子层）。...由于递归应用于语料库中的每两个连续的段，因此会在隐藏状态下创建段级递归。这会导致上下文的利用率超出了这两个部分。 该模型的性能如下所示。...它不使用固定的正向或反向分解顺序。 相反，它最大化了一个序列的所有可能的因子分解顺序排列的预期可能性。由于这些排列，每个位置的上下文都可以由左、右两个标记组成。...接下来是由一个深度可分离的卷积或位置完全连接层组成的转换。作者还添加了一种暂停机制，允许模型动态地为每个符号选择所需的细化步骤数量。 通用Transformers是一种编解码结构。...每个位置的表示在两个子步骤中并行地进行修正。这是在每一个重复的时间步骤中完成的。第一个子步骤涉及使用自注意力机制在序列中的所有位置传递信息。
NPM由一个编码器和一个参考语料库组成，编码器将文本映射成一个固定大小的向量，然后NPM从中检索出一个短语并填入[MASK]。...可以看到，NPM选择在短语上得到的非参数化分布，而没有使用一个固定的输出词汇softmax作为输出。 但训练非参数化模型也带来了两个关键的问题： 1....训练NPM主要有两个难题：1）完整的语料库检索会使训练非常耗时；2）用任意长度的短语而不非token来填充[MASK]。 1....掩码Masking 片段掩码（span masking）就是对长度从几何分布中取样的连续token进行mask。...在参数化模型中，RoBERTa取得了最好的性能，出人意料地超过了包括GPT-3等在内的模型，可能是因为纯编码器模型的双向性起到了至关重要的作用，这也表明，因果语言模型可能不是一个合适的分类选择。
这个存储器层能够处理超大规模的语言建模任务。 在实验中，我们使用一个包含高达300亿字的数据集，并将存储器层插入最先进的transformer的架构网络中。...该层显著增加了整个系统的容量，而增加的计算成本可以忽略不计。与基于键值存储器的现有模型（图1）不同，本文将“键”定义为两个子键的串联。...我们定义了两个离散的密钥子集（子密钥集1和子密钥集2）。它们会产生更大的密钥集，这些密钥永远不会明文表示。对于给定的查询，我们将其分为两个子查询（q1和q2）。...在每个子集中选择k个最接近的密钥（图中的k = 2），从而隐含地选择k×k个密钥。保证使用查询最大化内积的k个key属于该子集，在该子集上可以更高效地进行搜索。...研究人员从公共通用爬网中提取了30倍大的语料库，训练集由280亿字组成（140 GB的数据）。 与One Billion Word语料库不同，研究人员的语料库没有改变句子，允许模型学习远程依赖。
表 1 中给出不同算法在完成不同任务时的实验效果，由表 1 可知，针对在线学习系统问题语料库分析的特定任务，本文提出的 QuesNet 效果最优。...病例文本中通常包含多个章节，本文实验中选择「现病史」和「基本医疗情况」两个章节，这两个章节也是医学专业词汇应用比较多的部分。...本文首次将天气预报的连续不确定性量化引入架构中，具体架构见图 1。...给定输入特征向量 Xi，编码层首先计算图节点表示 hi 为： 之后，通过 L 层自注意力机制更新节点嵌入表示，每一层由两个子层组成：多头自注意力（Multi-head self-attention...缩放点积注意力根据以下公式计算自注意力分数： FF 子层由两个线性变换组成，中间有一个 ReLU 激活。 此外，每个子层还包含一个跳过连接和层规范化处理。
它是一个监督学习技巧 2. 线性判别分析（LDA）可用于执行主题建模 3. 模型中主题数量的选择不取决于数据的大小 4....11）在包含 N 个文档的语料库中，随机选择一个文档。该文件总共包含 T 个词，词条「数据」出现 K 次。...12）下面哪个文档包含相同数量的词条，并且在整个语料库中其中一个文档的词数量不等同于其他任何文档的最低词数量。...14）在该文件中使用最多次数的词条的频次是多少？...20）多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择？
矢量分量表示文档中每个单词的权重或重要性。使用余弦相似性度量计算两个文档之间的相似性。...为了更好地处理Word2vec的工作原理，请考虑具有以下句子的训练语料库： “狗看到了一只猫”，“狗追着猫”，“猫爬上了一棵树” 语料库词汇有八个单词。按字母顺序排序后，每个单词都可以通过其索引引用。...因此，训练可以通过从语料库呈现不同的上下文目标词对来进行。从本质上讲，这就是Word2vec如何学习单词之间的关系，并在此过程中开发语料库中单词的向量表示。...连续词汇（CBOW）学习 以上描述和架构旨在用于学习单词对之间的关系。在连续的单词模型中，上下文由给定目标单词的多个单词表示。...这确保了每个输出层的权重矩阵WO在整个训练中保持相同。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
「话题检测」：根据讨论的主题将故事分组。 「话题追踪」：检测讨论先前已知话题的故事。 「故事链检测」：决定两个故事是否讨论同一个主题。 前两个任务主要关注事件检测;其余三个任务用于事件集群。...文本挖掘的一种常见应用是事件抽取，它被认为是一个复杂的任务，分为不同难度的多个子任务。 在本文中，对现有的主要文本挖掘技术进行了概述，这些技术可用于许多不同的事件抽取目标。...语料库由语言数据联盟(LDC)为实体、关系和事件注释的各种类型的数据组成，该联盟得到了ACE计划的支持和LDC的额外帮助。...组件轨道比冷启动“更多”，因为每个轨道可能探索未立即集成到冷启动任务中的试点任务; 他们是“少”,将组件集成到一个KB需要额外协调与和解各个组件之间的不匹配,这样KB符合知识库模式(例如,知识库不能断言一个实体是一个事件的...语料库由语言数据联盟(LDC)为实体、关系和事件注释的各种类型的数据组成，该联盟得到了ACE计划的支持和LDC的额外帮助。
在本文中，我们从聊天语料库中无监督地学习离散对话结构，然后利用该结构来促进连贯的对话生成。...进一步的，我们在两个基准语料库上进行实验，结果表明DVAE-GNN能够发现有意义的对话结构图，且使用对话结构作为背景知识可以显著提高开放域对话的多轮连贯性。 2....对于语料库中的每个多轮对话，首先将对话中的每个话轮映射到图中一个下层话轮级节点，然后将整个会话映射到一个上层会话级节点。...如图4所示，给定对话上文，模型首先将其映射到图中；然后，模型在映射节点的邻居中选择一个节点；最后，模型基于选定的节点生成回复句。关于对话模型的详细设计请查看论文原文。 ?...在这项工作中，因为之前很少有关于自监督开放域对话图发现的研究，本文选择任务完成对话下的DVRNN【3】模型作为基线。DVRNN是在面向任务的对话中发现对话图的当前最好方法。
语料库 本文语料库特指文本分类语料库，对应IDataSet接口。而文本分类语料库包含两个概念：文档和类目。一个文档只属于一个类目，一个类目可能含有多个文档。...任何满足此格式的语料库都可以直接加载。 数据集实现 考虑到大规模训练的时候，文本数量达到千万级，无法全部加载到内存中，所以本系统实现了基于文件系统的FileDataSet。...分词 目前，本系统中的分词器接口一共有两种实现： 图3.jpg 但文本分类是否一定需要分词？答案是否定的。 我们可以顺序选取文中相邻的两个字，作为一个“词”（术语叫bigram）。...训练 本系统实现的训练算法是朴素贝叶斯法，无需用户关心内部细节。另有一个子项目实现了支持向量机文本分类器，可供参考。由于依赖了第三方库，所以没有集成在本项目中。...版本库中有一个在搜狗语料库上的测试com.hankcs.demo.DemoTextClassificationFMeasure，含有完整的参数，请自行运行评估。
“议院”这个词经常出现在加拿大议会辩论的Hansard语料库中的“众议院”一词中，这是一种用于统计机器翻译的流行数据集，因为它包含所有文档的英文和法文版本。这些词在普通语言中有意义，但不在语料库中。...在这里，频率被认为是它们出现在文件（评论）中的数量，而不是它们在文件中的数量。正如我们所看到的，该列表涵盖了许多停用词。它也包含一些惊喜。"...在计算自然语言处理中，有用短语的概念被称为搭配。用 Manning 和 Schütze（1999：141）的话来说：“搭配是一个由两个或两个以上单词组成的表达，它们对应于某种常规的说话方式。”...因此，短语检测（也称为搭配提取）的似然比检验提出了以下问题：给定文本语料库中观察到的单词出现更可能是从两个单词彼此独立出现的模型中生成的，或者模型中两个词的概率纠缠？ 这是有用的。让我们算一点。...它可能产生不连续的序列，但是它们计算成本颇高。在实践中，即使是连续 n-gram，人们也很少超过 bi-gram 或 tri-gram，因为即使在过滤之后，它们的数量也很多。
在这种情况下，稀疏门函数选择两个专家来执行计算，它们的输出由门控网络的输出控制。...MoE 由许多专家组成，每个专家都有一个简单的前馈神经网络和一个可训练的门网络（gating network），该门网络选择专家的一个稀疏组合来处理每个输入（见图1）。...我们在堆叠的 LSTM 层之间应用一个卷积MoE（Hochreiter＆Schmidhuber，1997），如图1所示。对文本中的每个位置，MoE 都被调用一次，在每个位置上可能选择不同的专家组合。...Noisy Top-K 门控 我们在 Softmax门控网络中增加了两个组件：稀疏和噪声。...虽然这种形式的稀疏性在门控函数的输出中产生了一些理论上不连续，但我们在实践中尚未观察到这成为问题。噪声项（noise term）有助于负载平衡（load balancing）。
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