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如何用 Python 和 BERT 做多标签(multi-label)文本分类?

10余行代码,借助 BERT 轻松完成多标签(multi-label)文本分类任务。 疑问 之前我写了《如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类?》...它处理自然语言任务,靠的是迁移学习的威力。 复习一下,我在《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类?》...你完全可以举一反三,直接使用它来做多类别(multi-class)分类任务,例如三分类情感分析(正向、负向、中性)之类。 这时候,《如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类?》...本文,我们来看看其他同学提出的这个更有挑战性的问题: 老师,BERT 能否做多标签(multi-label)分类? 多标签 先来解释一下,什么叫做多标签(multi-label)文本分类问题。...这里前面代码已经自动获取了取值,你不需要修改它。 multi_label 说明了咱们要进行的是多标签分类任务。 读取后的数据,存在了 databunch 中。模型可以直接使用。

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    如何使用条码标签软件的模板库

    很多用户在初次使用条码标签软件的时候,会有一些手足无措,不知道从哪里开始入手设计制作一个标签,会有各种各样的问题,比如标签的尺寸设置成多少?这个标签尺寸会不会有限制?...制作一个标签如何保存成模板,以后持续使用?以上的问题都是用户平时向我们咨询的。鉴于这种情况,我们开发团队就给软件做了升级,添加了一些常用标签的模板库,这样用户就可以直接使用软件里的标签模板了。...下面小编就详细介绍模板库的使用方法。   首先打开软件,新建一个标签,如果是要制作标签就选择条码标签类卡片。设置标签的宽度和高度。...01.jpg   新标签建立完成后,在软件右侧点击“模板库”,可以看到里面有各种模板,您可以根据需要选择,在选择的标签处双击,模板就导入到画布里了 02.jpg   在需要修改的内容上双击,在弹出的界面中就可以输入修改后的内容...03.jpg   在条形码上双击,在弹出的界面中根据自己的需要设置条码的类型,并修改条码数据。 04.jpg   以上就是条码标签软件模板库的使用方法,有了模板库就会使制作标签更加简单。

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    R语言ggplot2使用geom_label()函数添加文本标签的一些细节调节

    image.png 文本框的四周默认是带有圆角的,如果不想要圆角可以使用参label.r ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label=label...image.png 这样就变成了直角 如果不想要文本框四周的黑线,可以使用label.size=NA参数 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label...image.png 调整带颜色的背景的大小,可以使用label.padding参数 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label=label,...暂时没有找到参数来调节 如果要调节文本框的位置可以使用nudge_x和nudge_y参数 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_label(aes(label=label...公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记;3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记!

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    如何使用Selenium WebDriver查找错误的链接?

    在Selenium WebDriver教程系列的这一部分中,我们将深入研究如何使用Selenium WebDriver查找断开的链接。...如何使用Selenium WebDriver查找断开的链接? 不论Selenium WebDriver使用哪种语言,使用Selenium进行断开链接测试的指导原则都保持不变。...以下是使用Selenium WebDriver测试断开的链接的步骤: 使用标签收集网页上所有链接的详细信息。 为每个链接发送一个HTTP请求。...在本Selenium WebDriver教程中,我们将演示如何使用Selenium WebDriver在Python,Java,C#和PHP中执行断开的链接测试。..."[Python] 使用Selenium在网页上查找错误的链接", "name" : "[Python] 使用Selenium在网页上查找错误的链接", "platform" : "Windows 10

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    Python---获取div标签中的文字

    检索和替换 Python 的re模块提供了re.sub用于替换字符串中的匹配项。...Python中字符串前面加上 r 表示原生字符串, 与大多数编程语言相同,正则表达式里使用"\"作为转义字符,这就可能造成反斜杠困扰。...假如你需要匹配文本中的字符"\",那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\":前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠,转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。...Python里的原生字符串很好地解决了这个问题,这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样,匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。...思路整理:  在编程过程中遇到的部分问题在这里写出来和大家共享  问题1:在编程过程中成功获取了目标的名字,但是它存在于div框架中,我们要做的就是将div中的文字与标签分开,在这里我们用的是正则表达式

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    使用Label标签控件模拟窗体标题的移动及窗体颜色不断变换

    开发工具:VS2017 语言:C# DotNet版本:.Net FrameWork 4.0及以上 一、使用的WIN32 API有两个,一个为ReleaseCapture,另外一个为SendMessage...而ReleaseCapture悄悄相反,函数的功能就是释放对鼠标的捕捉。 为什么要使用这个ReleaseCapture函数,原因在于移动窗体标题时,需要释放对鼠标的捕捉,否则,就不能移动窗体标题。...二、构建模拟移动窗体标题的应用程序,在这里我们使用了一个label(左边,label1),用来将鼠标移到该控件并拖动时,可以移动窗体, 另外一个label(右边,label2)则用来关闭窗体,如下图所示...我们在label2的MouseEnter、MouserLeave、Click事件写下如下代码: private void label2_MouseEnter(object sender, EventArgs...(); } 其中,需要为关闭按钮填写显示“关闭”按钮的提示,因此需要使用ToolTip控件。

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    用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

    p=8640 介绍 在本文中,我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们将开发一个文本分类模型,该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。...输出: 您可以看到,“有毒”评论的出现频率最高,其次分别是 “侮辱”。 创建多标签文本分类模型 创建多标签分类模型的方法有两种:使用单个密集输出层和多个密集输出层。...具有多个输出层的多标签文本分类模型 在本节中,我们将创建一个多标签文本分类模型,其中每个输出标签将具有一个 输出密集层。...该模型的输入将是文本注释,而输出将是六个标签。...结论 多标签文本分类是最常见的文本分类问题之一。在本文中,我们研究了两种用于多标签文本分类的深度学习方法。在第一种方法中,我们使用具有多个神经元的单个密集输出层,其中每个神经元代表一个标签。

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    selenium爬取博客园文章保存到mysql并自动发布

    它这里是有js动态加载的标签,而且经过观察()里面的数字是会随机变化的,并不是写死的(推测是一种防爬虫策略)。 如何解决呢?...直接获取标签的text文本内容,然后在把text内容赋值给xpath(标签选择器),这样不管数字如何变化,得到的都是最新的数字,话不多说,直接上代码: from selenium import webdriver...a").text print(label_content) # 模拟鼠标悬停加载js,获取下级目录的标签 label_xpath = "//div[@id='cate_title_block']//li...(label_xpath)).perform() # 找到python标签的content # 创建一个空的list,把text的值追加进来 list_tmp = [] list_new = []..."/ul/li[@id='cate_item_2']/a").text         # 模拟鼠标悬停加载js,获取下级目录的标签         label_xpath = "//div[@id='

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    如何有效推进百万标签库的治理?

    3、下线标签 无人使用的标签直接下线,使用频度很少的标签先隐藏再下线,下线后相关的脚本和调度也下线,一方面可以减少对用户的打扰,另一方面还是可以释放资源,这是真正的降本增效,如下图示例: ?...四、标签库优化 标签治理不仅仅是指标签本身的治理,也包括相关系统的同步改造和优化,比如标签库功能完善、标签生成提速、标签质量管理等等,这就需要有全局视野,当你启动这个工作后,会发现事情比你当初设想得要复杂的多...如何平衡业务和技术,如何拆分宽表,如何设定优先级,如何精确调度,就成为标签数据提速的核心问题。...这就需要标签库主动推进这个体系的完善,现实中往往是要等到某个标签报障了才去核实原因,这也是标签治理中的重点问题。...3、运营有效:需要建立专门的标签运营团队,制定标签运营的相关管理方法,包括效果数据如何进行采集分析、重点标签怎么进行跟踪评估、标签问题如何处理及反馈等等。

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    如何实现EMLOG获取固定数量的网站标签

    明月网络在设计当前网站风格的时候,也在页面的上方设计了一个标签的模块,如果标签数量过多,则会破坏原有的设计。所以,明月网络就写了一个如下简单的“EMLOG获取网站固定数量标签”的小功能。...// 获取EMLOG固定数量网站标签 // 作者 会飞的虫 www.f162.cn function getTags($num){ global $CACHE; $tag_cache = $CACHE...php endif; endforeach; } 如上代码既实现了获取EMLOG网站固定数量标签的功能呢,参数$num即为用户设置的标签个数。...使用方法是先将该段代码写在模板文件module.php当中,然后再模板前台文件中写入一行调用该函数的代码即可,如下: //把这一段代码写到模板文件中即可实现调用10个网站标签 getTags(10);...另外,如果希望调用的标签随机显示,则需要使用shuffle()函数进行一次顺序的打乱。

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    使用python和Selenium进行数据分析:北京二手房房价

    为了解决这个问题,我们可以使用python和Selenium这两个强大的工具,来进行代理IP网页采集和数据分析。python是一种广泛使用的编程语言,它有着丰富的库和框架,可以方便地处理各种数据。...,并保存到本地或数据库,对数据进行清洗、处理和分析下面,我们以北京二手房房价为例,来展示如何使用python和Selenium进行代理IP网页采集和数据分析。...首先,我们需要安装python和Selenium,并导入一些必要的库:# 安装python和Selenium# pip install python# pip install selenium# 导入库.../")然后,我们需要使用Selenium来定位网页上的元素,并获取我们需要的数据(这里以每个区域的二手房数量和均价为例):# 定义一个空列表来存储数据data = []# 定位每个区域的元素,并获取其文本内容...总之,使用python和Selenium进行代理IP网页采集和数据分析是一种非常有效和灵活的方法,它可以帮助我们从网络上获取大量的数据,并进行各种有趣和有用的分析。

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    PHP 正则表达式 获取富文本中的 img标签的src属性

    前言 鄙人发现对于微信看看中的文章,一般都会有三张摘要图片; 所以想着可以直接提取富文本中的 标签的 src 属性信息; 这样就可以在前台的 文章列表中展示三张图片(建议不要多了),吸引阅读... 标签是忽略大小写的,并且 标签结尾 使用 > 或者 /> - 2. src 属性信息一般是以".jpg|.png|.jpeg|.gif"结尾的; 但是也有的不需要扩展没那个结尾(只是个图片链接...注意匹配的结尾形式 ([^\'\"]*) 匹配不上单引号和双引号的字符 整理后的处理源码如下: /** * 对富文本信息中的数据 * 匹配出所有的 标签的 src属性 * @param...$imgSrcArr = []; //首先将富文本字符串中的 img 标签进行匹配 $pattern_imgTag = '/<img\b.*?...参考文章 ------ 如何通过正则表达式获取img标签的src属性 ------ PHP正则表达式,看这一篇就够啦! ②. 推荐学习—— 正则表达式 - 匹配规则

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    文本分类中语料库的获取——搜狗语料库

    这次主要总结搜过语料库的获取,因为老师要求20万数据,而我自己只爬了2万多,所以用到了搜狗的语料库....Python用提供了一个解析xml很好用的minidom.parse函数,这个函数的用法比较简单,可以通过root.getElementsByTagName()来获取xml中需要的部分(可以查下这个函数的用法...,比较好理解),这里我获取的是url和content,获取url的目的是为了获取域名,这样就可以根据域名来判断这篇文章属于什么类别里啦~对了,忘 了说一点,这样做运行时会出现bug,问题是因为有的url...\sougou_after2' + '\\' + f # 加上标签后的文本 text_init_dir = file_dir + '\\' + f #原始文本 # print...:存放分好类的文档们 sougou_all的目录结构如下:这样就得到了文本分类所需要的数据集 这样,我得到了10个分类,供24万多篇文章。

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