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序列数据和文本的深度学习

下面是使用的代码和结果： 以下是结果： 结果展示了简单的Python函数如何将文本转换为token。 2．将文本转换为词 我们将使用Python字符串对象函数中的split函数将文本分解为词。...在我们的示例中将使用空格作为分隔符。以下代码段演示了如何使用Python的split函数将文本转换为词： 在前面的代码中，我们没有使用任何的分隔符，默认情况下，split函数使用空格来分隔。...1．独热编码 在独热编码中，每个token都由长度为N的向量表示，其中N是词表的大小。词表是文档中唯一词的总数。让我们用一个简单的句子来观察每个token是如何表示为独热编码的向量的。...因为句子中有9个唯一的单词，所以这里的向量长度为9。许多机器学习库已经简化了创建独热编码变量的过程。...· 在词是唯一的前提下，add_word函数接受一个单词，并将它添加到word2idx和idx2word中，同时增加词表的长度。

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Python在生物信息学中的应用：在字典中将键映射到多个值上

如果你想保持元素的插入顺序可以使用列表， 如果想去掉重复元素就使用集合（并且不关心元素的顺序问题）。 你可以很方便地使用 collections 模块中的 defaultdict 来构造这样的字典。...， defaultdict 会自动为将要访问的键（即使目前字典中并不存在这样的键）创建映射实体。...如果你并不需要这样的特性，你可以在一个普通的字典上使用 setdefault() 方法来代替。...因为每次调用都得创建一个新的初始值的实例（例子程序中的空列表 [] ）。 讨论 一般来说，构建一个多值映射字典是很容易的。但是如果试着自己对第一个值做初始化操作，就会变得很杂乱。...Cookbook》第三版 http://python3-cookbook.readthedocs.org/zh_CN/latest/

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python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经机器翻译

本tokenizer类执行两个任务： 它将句子分为相应的单词列表 然后将单词转换为整数 这是非常重要的，因为深度学习和机器学习算法可以处理数字。...在填充中，为句子定义了一定的长度。在我们的情况下，输入和输出中最长句子的长度将分别用于填充输入和输出句子。输入中最长的句子包含6个单词。对于少于6个单词的句子，将在空索引中添加零。...输出： 236188 词嵌入 由于我们使用的是深度学习模型，并且深度学习模型使用数字，因此我们需要将单词转换为相应的数字矢量表示形式。但是我们已经将单词转换为整数。...您可以看到输入句子的形状现在是这样的，(none,1)因为在解码器输入中将只有一个单词。相反，在训练期间，输入句子的形状是(None,6)因为输入包含完整的句子，最大长度为6。...做出预测 在这一步中，您将看到如何使用英语句子作为输入进行预测。 在标记化步骤中，我们将单词转换为整数。解码器的输出也将是整数。但是，我们希望输出是法语中的单词序列。为此，我们需要将整数转换回单词。

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python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经机器翻译

本tokenizer类执行两个任务： 它将句子分为相应的单词列表 然后将单词转换为整数 这是非常重要的，因为深度学习和机器学习算法可以处理数字。...在填充中，为句子定义了一定的长度。在我们的情况下，输入和输出中最长句子的长度将分别用于填充输入和输出句子。输入中最长的句子包含6个单词。对于少于6个单词的句子，将在空索引中添加零。...词嵌入 由于我们使用的是深度学习模型，并且深度学习模型使用数字，因此我们需要将单词转换为相应的数字矢量表示形式。但是我们已经将单词转换为整数。 ...您可以看到输入句子的形状现在是这样的，(none,1)因为在解码器输入中将只有一个单词。相反，在训练期间，输入句子的形状是(None,6)因为输入包含完整的句子，最大长度为6。...做出预测 在这一步中，您将看到如何使用英语句子作为输入进行预测。 在标记化步骤中，我们将单词转换为整数。解码器的输出也将是整数。但是，我们希望输出是法语中的单词序列。为此，我们需要将整数转换回单词。

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LeetCode 6079. 价格减免

题目 句子 是由若干个单词组成的字符串，单词之间用单个空格分隔，其中每个单词可以包含数字、小写字母、和美元符号 '$' 。 如果单词的形式为美元符号后跟着一个非负实数，那么这个单词就表示一个价格。...对于每个表示价格的单词，都在价格的基础上减免 discount% ，并 更新 该单词到句子中。 所有更新后的价格应该表示为一个 恰好保留小数点后两位 的数字。 返回表示修改后句子的字符串。...- "$1" 减免 50% 为 "$0.50" ，所以 "$1" 替换为 "$0.50" 。 - "$2" 减免 50% 为 "$1" ，所以 "$1" 替换为 "$1.00" 。...表示价格的单词分别是 "$3"、"$5"、"$6" 和 "$9"。 每个单词都替换为 "$0.00"。...提示： 1 <= sentence.length <= 10^5 sentence 由小写英文字母、数字、' ' 和 '$' 组成 sentence 不含前导和尾随空格 sentence 的所有单词都用单个空格分隔

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Google 技术写作教程

例如，读者在脑海中将 TTN 转换为 Telekinetic Tactile Network，因此“较短”的首字母缩略词实际上要比整个术语花费更长的时间。...it 和 they 以下代词在技术文档中引起最大的混乱： it they，them 和 their 例如，在下面的句子中，它是指Python还是C ++？...Python是解释型语言，而C ++是编译型语言。它具有几乎类似邪教的追随者。 再举一个例子，它们 在接下来的句子中指的是什么？...主动语态与被动语态 技术写作中的绝大多数句子都应该是主动语态。本单元教你您如何执行以下操作： 区分被动语态和主动语态。 将被动语态转换为主动语态，因为主动语态通常更清晰。...用简单的句子区分主动语态和被动语态 在主动的语态句子中，主语作用于目标。也就是说，主动语态句子遵循以下公式： 主动语态句=主语+动词+目标 被动的语态句子则反过来。

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写代码、搜问题，全部都在「终端」完成！如此编程神器，是时候入手了

即使减少了词汇量的Stack Exchange问题，SE 300d - BM25在STS基准测试中的表现也相当不错。...基本原理 第一步：原始数据转储处理 来自Stack Exchange库的原始7z XML转储通过一系列步骤进行处理。 只有高分的问题和答案才会被检索到，并存储在模型中。...questions.db模式中的每个问题都会被标记，并解析为单词嵌入。 词嵌入模型是建立在questions.db上的自定义fastText模型。...一旦某个token被转换为单词嵌入，就会创建一个加权的句子嵌入。 词嵌入使用BM25索引对资源库中的所有token进行加权。但有一个重要的修改：标签被用来提升标签标记的权重。...一旦question.db被转换为句子嵌入的集合，它们就会被归一化并存储在Faiss中，从而可以进行快速的相似性搜索。 第三步：查询 codequestion使用与索引相同的方法对每个查询进行标记。

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Transformer 模型：入门详解（1）

在高层次上， 编码器负责接受输入语句并将其转换为隐藏表示，并丢弃所有无用信息。 解码器接受这个隐藏表示并尝试生成目标句子。 在本文[1]中，我们将深入分析 Transformer 模型的编码器组件。...这就是 self-attention 发挥作用的地方！ 在高层次上，将句子中的每个单词与句子中的每个其他单词进行比较，以量化关系并理解上下文。出于代表性的目的，您可以参考下图。...计算Q和K转置的点积 从上图可以看出，qi、ki、vi 代表了句子中第 i 个词的 Q、K、V 的值。 输出矩阵的第一行将使用点积告诉您 q1 表示的 word1 与句子中其余单词的关系。...位置编码 在 seq-to-seq 模型中，输入句子被逐字输入网络，这使得模型能够跟踪单词相对于其他单词的位置。 但在变压器模型中，我们采用不同的方法。...在上面的公式中， pos = 单词在句子中的位置 d = 单词/标记嵌入的维度 i = 表示嵌入中的每个维度 在计算中，d 是固定的，但 pos 和 i 是变化的。

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精心整理了100+Python字符串常用操作，收藏备用！

在Python中查找字符串中所有出现的单词的所有索引 在 Python 中将字符串中每个单词的首字母大写 仅在 Python 中的双引号后拆分字符串 在 Python 中以字节为单位获取字符串的大小...在Python中查找字符串中最后一次出现的子字符串的索引 在 Python 中将字符串大写 拆分非字母数字并在 Python 中保留分隔符 计算Python中字符串中大写和小写字符的数量 在 Python...中将字符串与枚举进行比较 Python中的段落格式 从 Python 中的某个索引替换字符 如何连接 str 和 int 对象 仅在 Python 中将字符串拆分为两部分 将大写字符串转换为句子大小写...在 Python 中的数字和字符串之间添加空格 如何在 Python 中去除空格 字符串中最后一次出现的分隔符处拆分字符串 在Python中将字符串的最后一个字母大写 使用指定字符居中对齐字符串 格式字符串中动态计算的零填充...中仅按第一个空格拆分字符串 在Python中将字符串中的一些小写字母更改为大写 将字符串拆分为具有多个单词边界分隔符的单词 检查一个字符串在 Python 中是否具有相同的字符 在多个分隔符或指定字符上拆分字符串

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Kaggle word2vec NLP 教程 第一部分：写给入门者的词袋

与之相似，在本教程中我们将删除数字，但还有其他方法可以处理它们，这些方法同样有意义。例如，我们可以将它们视为单词，或者使用占位符字符串（例如"NUM"）替换它们。...我们还将我们的评论转换为小写并将它们分成单个单词（在 NLP 术语中称为“分词”）： lower_case = letters_only.lower() # 转换为小写 words = lower_case.split...这样的词被称为“停止词”；在英语中，它们包括诸如“a”，“and”，“is”和“the”之类的单词。方便的是，Python 包中内置了停止词列表。...不要担心在每个单词之前的u；它只是表明 Python 在内部将每个单词表示为 unicode 字符串。...，我们如何将它们转换为机器学习的某种数字表示？

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GitHub 神器：写代码、搜问题，全部都在「终端」完成！

即使减少了词汇量的Stack Exchange问题，SE 300d - BM25在STS基准测试中的表现也相当不错。...基本原理 第一步：原始数据转储处理 来自Stack Exchange库的原始7z XML转储通过一系列步骤进行处理。 只有高分的问题和答案才会被检索到，并存储在模型中。...questions.db模式中的每个问题都会被标记，并解析为单词嵌入。 词嵌入模型是建立在questions.db上的自定义fastText模型。...一旦某个token被转换为单词嵌入，就会创建一个加权的句子嵌入。 词嵌入使用BM25索引对资源库中的所有token进行加权。但有一个重要的修改：标签被用来提升标签标记的权重。...一旦question.db被转换为句子嵌入的集合，它们就会被归一化并存储在Faiss中，从而可以进行快速的相似性搜索。 第三步：查询 codequestion使用与索引相同的方法对每个查询进行标记。

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Python 3深度置信网络(DBN)在Tensorflow中的实现MNIST手写数字识别

深度置信网络 深度置信网络可以通过额外的预训练规程解决局部最小值的问题。 预训练在反向传播之前做完，这样可以使错误率离最优的解不是那么远，也就是我们在最优解的附近。再通过反向传播慢慢地降低错误率。...构建RBM层 RBM的细节参考【https://blog.csdn.net/sinat_28371057/article/details/115795086】 ​ 为了在Tensorflow中应用DBN...在这个例子中，我们使用了3个RBM，一个的隐藏层单元个数为500， 第二个RBM的隐藏层个数为200，最后一个为50. 我们想要生成训练数据的深层次表示形式。...5.训练RBM 我们将使用***rbm.train()***开始预训练步骤, 单独训练堆中的每一个RBM，并将当前RBM的输出作为下一个RBM的输入。...特别地，我们使用这个浅层神经网络的最后一层的输出对数字分类。 6. 神经网络 下面的类使用了上面预训练好的RBMs实现神经网络。

2K00

编程神器来了！写代码、搜问题，全部都在「终端」完成！是时候入手了

即使减少了词汇量的Stack Exchange问题，SE 300d - BM25在STS基准测试中的表现也相当不错。...基本原理 第一步：原始数据转储处理 来自Stack Exchange库的原始7z XML转储通过一系列步骤进行处理。 只有高分的问题和答案才会被检索到，并存储在模型中。...questions.db模式中的每个问题都会被标记，并解析为单词嵌入。 词嵌入模型是建立在questions.db上的自定义fastText模型。...一旦某个token被转换为单词嵌入，就会创建一个加权的句子嵌入。 词嵌入使用BM25索引对资源库中的所有token进行加权。但有一个重要的修改：标签被用来提升标签标记的权重。...一旦question.db被转换为句子嵌入的集合，它们就会被归一化并存储在Faiss中，从而可以进行快速的相似性搜索。 第三步：查询 codequestion使用与索引相同的方法对每个查询进行标记。

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python实现将range()函数生成的数字存储在一个列表中

说明 同学的代码中遇到一个数学公式牵扯到将生成指定的数字存储的一个列表中，那个熊孩子忽然懵逼的不会啦，，，给了博主一个表现的机会，，，哈哈哈好嘛，虽然很简单但还是记录一下吧，，，嘿嘿 一 代码 # coding...好嘛，，，有没有很神奇的节奏！ 补充知识：Python 通过range初始化list set 等 啥也不说了，还是直接看代码吧！...""" 01：range()函数调查 02：通过help()函数调查range()函数功能 03：Python中的转义字符 04：使用start、step、stop的方式尝试初始化list、tuple、...# set.add {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 'a'} tempSet.add('a') print("set.add " + str(tempSet)) 以上这篇python...实现将range()函数生成的数字存储在一个列表中就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

4.3K20

【图解 NumPy】最形象的教程

在本例中，python 创建的数组如下图右所示： ? 通常我们希望 NumPy 能初始化数组的值，为此 NumPy 提供了 ones()、zeros() 和 random.random() 等方法。...通常情况下，我们希望数组和单个数字之间也可以进行运算操作（即向量和标量之间的运算）。比如说，我们的数组表示以英里为单位的距离，我们希望将其单位转换为千米。只需输入 data * 1.6 即可： ?...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ? 然后我们用词汇表中的 ID 替换每个单词： ? 这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。...因此，在将这一组单词输入到模型之前，我们需要用嵌入替换 token/单词（在本例中为 50 维 word2vec 嵌入）： ?

2.5K31

在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型

这些句子被标记成一个单词列表，并根据词汇索引。“pad”标记的索引值为1。 每一列对应一个句子，用数字索引，在单个目标批处理中有32个这样的句子，行数对应于句子的最大长度。...下表包含批处理的数字索引，这些索引稍后被输入到嵌入的单词中，并转换为密集表示，以便进行Seq2Seq处理。 ? 下表包含与批处理的数字索引映射的对应单词。 ?...隐藏状态和单元状态在此称为上下文向量，它们是LSTM单元的输出。输入则是输入到嵌入NN中的句子的数字索引。...我们必须在seq2seq模型中设计相同的编码器和解码器模块。 以上可视化适用于批处理中的单个句子。 假设我们的批处理大小为5，然后一次将5个句子（每个句子带有一个单词）传递给编码器，如下图所示。 ?...因此，在接下来的系列文章中，我将通过更改模型的体系结构来提高上述模型的性能，例如使用双向LSTM，添加注意力机制或将LSTM替换为Transformers模型来克服这些明显的缺点。

1.6K10

自注意力机制（Self-Attention）的基本知识

在seq2seq任务中，目标是获取一组输入（例如英语单词）并产生一组理想的输出（德语中的相同单词）。...没有比注意力机制更好的开始了，因为： 最基本的transformers 完全依赖于注意力机制 Self-Attention的数学表示 我们需要一个ML系统来学习单词之间的重要关系，就像人类理解句子中的单词一样...在最基本的层面上，Self-Attention是一个过程，其中一个向量序列x被编码成另一个向量序列z（图2.2）。每一个原始向量只是一个代表一个单词的数字块。...图2.3 转置乘法（上标“T”=“转置”） 两个向量的点积与它们之间夹角的余弦成正比（图2.4），因此它们在方向上越接近，点积就越大。如果它们指向同一个方向，那么角A为0⁰，余弦为0⁰等于1。...两个词的权重是如何成比例的。我们需要对它们进行规范化，以便它们更易于使用。我们将使用softmax公式（图2.6）来实现这一点。这将数字序列转换为0，1的范围内，其中每个输出与输入数字的指数成比例。

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