一般的GIS开发者都知道arcengine开发中如何遍历MapControl中的图层，代码如下： for (int i = 0; i < axMapControl1...layerName = axMapControl1.Map.get_Layer(i).Name; ComboBox.Items.Add(layerName); } 那么如何遍历...PageLaoutControl中的图层呢？...FocusMap对象中的，这里的图层并不是真正的数据，只是在视图ActiveView上面的显示而已。 ...可以想一想在ArcMap制图过程中也是将图层加载到PageLaoutControl中显示，然后进行符号化等。
在代码中，我们可能会为了能够一眼看清类之间的继承（从属）关系而在子类名称后缀中带上基类的名称。但是由于这种情况下的基类不参与实际的业务，所以对外（文件/网络）的名称通常不需要带上这个后缀。...本文提供一个简单的方法，让子类中基类的后缀删掉，只取得前面的那部分。 在这段代码中，我们至少需要获得两个传入的参数，一个是基类的名称，一个是子类的名称。...但是考虑到让开发者就这样传入两者名称的话会比较容易出问题，因为开发者可能根本就不会按照要求去获取类型的名称。所以我们需要自己通过类型对象来获取名称。...23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 using System; namespace Walterlv.Utils { /// /// 包含类名相关的处理方法...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
，把所有单词映射成索引功，对输入词的ID （标识符）进行编码，以方便后续做词嵌入时候进行查找； Mask编码：对于句子长度小于max_seq_length 的句子做一个补齐操作。...BERT 构建出来的词嵌入向量中包含以下三种信息：即输入单词序列信息、其它的额外信息和位置信息。为了实现向量间的计算，必须保持包含这三种信息的词向量的维数一致。...图 5 首先，获取embedding_table，然后到embedding_table里查找每个单词对应的词向量，并将最终结果返回给output，这样一来，输入的单词便成了词向量。...由于位置编码仅包含位置信息，和句子的上下文语义无关，对于不同的输入序列来说，虽然输入序列的内容各不相同，但是它们的位置编码却是相同的，所以位置编码的结果向量和实际句子中传的什么词无关，无论传的数据内容是什么...这些参数在预训练过程中已经设置好了，在进行微调操作时，均不得对这些参数随意更改。 在多头attention机制中，每个头生成一个特征向量，最终把各个头生成的向量拼接在一起得到输出的特征向量。
这个库在NLP社区获得了用户的大量支持，并且可能替代gensim包，它提供了像Word Vectors（词向量）这样的功能。...它可以给出词典中不存在的字（OOV字）的向量表示，因为这些字也可以分解成字符n-gram。word2vec和glove 都不能对词典中不存在的词提供字的向量。...输出词的词向量 获取一个词或一组词的词向量，将它们保存在一个文本文件中。例如，这里有一个包含一些随机字的名为queries.txt 的示例文本文件。...文本分类 如名称所示，文本分类是使用特定的类标来标记文本中的每个文档。情感分析和电子邮件分类是文本分类的典型例子。在这个技术时代，每天都会产生数百万的数字文件。.../fasttext predict model_kaggle.bin test.ft.txt 3 计算句子向量（受监督） 该模型也可用于计算句子向量。让我们看看如何使用以下命令来计算句子向量。
文章摘要是一个简短的段落，其中包含要点，并以文章本身使用的词语来表达。通常，我们仅提取那些我们认为最重要的要素/句子，这些要素/句子通常传达主要思想或必要的支撑点。...在本文中，我们将使用提取技术从大型新闻文章中提取4-5个重要的重要句子构建新闻简报。我们将使用一些流行和有效的策略来处理大量文本并从中提取4-5个有意义的句子。...在我们的例子中，这些元素在“item" 标签内。因此，让我们提取“item"，然后遍历每个“item” 标签并提取每个单独的元素。 # get all news items....对于一个句子，我们将首先获取每个单词的向量，然后取所有句子/词向量分数的平均值，最终得出这个句子的合并向量分数。...这些处理可以是将每个句子的首字母大写，从每篇文章的开头删除位置名称，删除多余的空格/制表符/标点符号，更正换行符等。. 最后，我们可以将所有这些步骤放在一起以创建摘要引擎/脚本。
5331个积极的评论和5331个消极评论，同时包含一个20k的词表 注意：数据集过小容易过拟合，可以进行10交叉验证 步骤： 加载两类数据 文本数据清洗 把每个句子填充到最大的句子长度...，填充字符是，使得每个句子都包含59个单词。...相同的长度有利于进行高效的批处理 根据所有单词的词表，建立一个索引，用一个整数代表一个词，则每个句子由一个整数向量表示 模型 第一层把词嵌入到低纬向量；第二层用多个不同大小的filter...实现 TextCNN类，参数如下： sequence_length：句子长度，把每个句子统一填充到59个单词 num_classes：输出的类型个数，这里是积极和消极两类...定义单一的训练步骤 定义一个函数用于模型评价、更新批量数据和更新模型参数 feed_dict中包含了我们在网络中定义的占位符的数据，必须要对所有的占位符进行赋值，否则会报错
在一维特征向量空间中，两个不同的单词具有完全不同的表示形式，并且是正交的。分布式表示表示低维实值密集向量中的单词，其中每个维度表示一个潜在特征。...在PubMed数据库上使用skip-gram模型对Bio-NER中的单词表示进行训练。这本词典包含了600维向量中的205924个单词。...他们提出了另一种离线训练的词汇表示法，可以添加到任何神经系统中。词汇表示是用120维向量计算每个单词的，其中每个元素用实体类型编码单词的相似性。...CNN基本框架如下图所示，句子经过 embedding 层，一个 word 被表示为 N 维度的向量，随后整个句子表示使用卷积（通常为一维卷积）编码，进而得到每个 word 的局部特征，再使用最大池化操作得到整个句子的全局特征...自下而上的方向计算每个节点的子树的语义组成，自上而下的对应方将包含子树的语言结构传播到该节点。给定每个节点的隐藏向量，网络计算实体类型加上特殊非实体类型的概率分布。
当然，我们可以构建一个包含所有句子的词典来实现这一目标，但这有些不切实际，因为人类语言中用于构成句子的单词组合无穷无尽。...信息提取 信息提取是指从文本中识别特定信息，例如提取名称、日期或数值。信息提取使用命名实体识别（NER）和关系提取从非结构化文本中提取结构化数据。...这些模型从大量平行文本数据中学习语言之间的模式和关系，允许它们适当借助上下文将文本从一种语言翻译成另一种语言。 问答系统 问答系统使用 NLP 技术理解用户问题并从给定的文本语料库中检索相关信息。...在完成文本处理后，聊天机器人就可以遍历决策树从而做出正确的操作。 文本生成 NLP 模型可以基于给定的提示或输入生成文本。...这些技术包括：词性标注（通过为每个单词分配语法标签进行语法分析）、句法解析（分析句子结构）和命名实体识别（识别和分类命名实体，如人物、组织、地点或流行文化参考）等任务。
该论文包含了大部分最新的优化方法。 1. RAG工作流程分解 首先，为了增强对RAG的理解，我们将RAG工作流程分解为三个部分，并对每个部分进行优化以提高整体表现。...这个过程创建了一个LLM可以理解的知识库。 Retrieval 在最重要的Retrieval步骤中，将用户查询转换为称为嵌入的向量表示，并使用余弦相似度从向量数据库中查找相关块。...在检索过程中，它首先获取小块，然后查找这些块的父id，并将这些较大的文档返回给LLM。 它在初始搜索阶段使用小文本块，随后向语言模型提供更大的相关文本块进行处理。...对于每个查询，它检索一组相关文档，并在所有查询中获取唯一联合，以获得更大的潜在相关文档集。...b) 提示压缩 检索文档中的噪声会对RAG性能产生不利影响，因此，与查询最相关的信息可能会被隐藏在包含大量不相关文本的文档中。在应用程序中传递完整的文档可能会导致LLM调用成本更高，响应也更差。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、文本挖掘的定义 文本挖掘是指从大量文本的集合C中发现隐含的模式p。...（1）基于词库的分词算法包括正向最大匹配、正向最小匹配、逆向匹配及逐词遍历匹配法等。...3. 1. 2 特征表示 1、文本特征指的是关于文本的元数据,分为描述性特征(如文本的名称、日期、大小、类型等)和语义性特征(如文本的作者、机构、标题、内容等)。...因此需要选择一些价值高的特征。 2、特征提取算法一般是构造一个评价函数,对每个特征进行评估,然后把特征按分值高低排队,预定数目分数最高的特征被选取。...,因此文本摘要自动生成算法主要考察文本的开头、末尾,而且在构造句子的权值函数时,相应的给标题、子标题、段首和段尾的句子较大的权值,按权值大小选择句子组成相应的摘要。
其中.txt文件为原始文档，.ann文件为标注信息，标注实体以T开头，后接实体序号，实体类别，起始位置和实体对应的文档中的词。如果需要在brat软件中查看标注结果，需要添加.conf文件。...做句子切分，选取 size=2, step=1 的滑动窗口来生成句子。即每个句子包含原始文章中的2句话。...接着把每个句子中出现的 entities 做个排列组合，把不存在于比赛要求的 10 个 relation type 中的组合过滤掉，作为 candidate entity pairs。 向量化 ?...对每个样本进行向量化，提取 5 个向量作为模型的输入。...char id sequence 为转化为字符id后的句子文本序列 entity labels vector 为代表 entity 类别的向量 from entity mask 用 [1] 标记出 from_entity
实体-关系联合抽取的输出包括每个句子中的实体、实体类型，以及从句子中抽取的关系三元组。实体-关系联合抽取模型如图5所示。...\tilde{h}该模型的初始输入为句子集合 ，其中，表示句子集中的第个句子，表示句子的总个数；每个句子由多个token组成，即 ，表示句子集中的第个token， 表示一个句子中的token...句子集合首先输入到LEBERT中得到每个句子的向量表示 。...① 特征词词典构造T在本文构建的计算机学科领域本体中，论文、计算机类期刊、学术会议、专利等概念包含大量具有鲜明计算机学科领域特点的实例。...首先遍历句子的所有字符子序列，将它们与前缀树 进行匹配，获得所有潜在可能配对的词，例如输入句子“计算机网络”可以匹配到 “计算”“计算机”“计算机网络”“网络”等4个特征词，将这4个特征词分别分配给它们包含的句子中的字符
，以填充samples列表 通过在samples列表中存储一个元组而不只是名称本身来跟踪每个名称的种族和性别。...列表，然后遍历每个种族(race)文件夹和性别文件并读取每个文件中的名称来填充该列表。...batch被打印出来时，您可能会注意到每个batch都是三元组的列表：第一个元组包含种族，下一个元组包含性别，最后一个元祖包含名称。...我们对代码进行大量的更新，我将在接下来的几小节中解释这些修改的代码。...种族和性别被转换为二维张量，这实际上是扩展的行向量。该向量也被转换为二维张量，但该二维向量包含该名称的每个字符每个独热向量。
利用一种基于多属性邻近度的方法从可比较的新闻语料库中挖掘事件 Skip-Thought向量 在序列标注模型中使用位置注意力进行抽取实体与重叠关系的联合抽取 论文名称：Joint extraction...注：代码不是本文的实现代码，仅仅包含了本文改进的注意力机制部分。 ? ?...值得一提的是，尽管使用了修正数据让模型能力提高了，但是对于基于bert预训练的模型提升效果有限，可能一方面由于bert模型从大量预料中学到了一些对抗虚假模式的知识，另一方面作者采取的实验是相对简单的句子级别的分类...利用一种基于多属性邻近度的方法从可比较的新闻语料库中挖掘事件 论文名称：Mining News Events from Comparable News Corpora: A Multi-Attribute...Skip-Thought向量 论文名称：Skip-Thought Vectors 作者：RyanKiros /YukunZhu /RuslanSalakhutdinov 发表时间：2015/6/22 论文链接
与产品的连接 PaddlePaddle的部署也很简单。在百度，PaddlePaddle 已经被用于产品和服务中，拥有大量用户。...利用单词Id查找对应的该单词的连续表示向量(维度为word_dim)， 输入N个单词，输出为N个word_dim维度向量 emb = embedding_layer(input=word, size=word_dim...) 将该句话包含的所有单词向量求平均得到句子的表示 avg = pooling_layer(input=emb, pooling_type=AvgPooling()) 其它部分和逻辑回归网络结构一致。...效果总结： 网络名称 参数数量 错误率 词向量模型 15 MB 8.484% 卷积模型(Convolution) 卷积网络是一种特殊的从词向量表示到句子表示的方法， 也就是将词向量模型额步 骤3-2进行进一步演化...文本卷积分为三个步骤： 获取每个单词左右各k个近邻， 拼接成一个新的向量表示； 对该表示进行非线性变换 （例如Sigmoid变换）, 成为维度为hidden_dim的新的向量； 在每个维度上取出在该句话新的向量集合上该维度的最大值作为最后的句子表示向量
意图识别是NLP中对话系统的一项基本任务。意图识别（有时也称为意图检测）是使用标签对每个用户话语进行分类的任务，标签来自一组预定义的标签。 分类器对标记数据进行训练并学会区分对话属于哪个类别。...例如，打开车门根本不是 Chris 的技能。尽管 UX 团队在每个包装中都包含有关 Chris 技能的指南，但用户肯定不会阅读（谁会去看说明书呢）并向测试一下Chris 都能干什么。...这根本不是一个新想法，研究人员使用词向量来表示固定维度的文本和意图名称（例如在 Veeranna 。2016中）。...在我们的研究中，首先使用平均池化向量来表示话语，然后使用 BERT 对我们的话语进行编码以生成话语向量。让我们看看当我们使用词向量时，意图名称是如何与话语结合在一起的。...为什么没有使用BERT嵌入话语和意图名称呢?这对话语很有效，但意图名称不是真正的句子和简短的表达。BERT是为完整的句子而训练的而对于简短的表达比如我们的意图名称可能不太管用。
本项目的目标是把文章中的每个单词标注为以下四种类别之一：组织、个人、杂项以及其他；然后找到文中最突出的组织和名称。...深度学习模型对每个单词完成上述标注，随后，我们使用基于规则的方法来过滤掉我们不想要的标注，并确定最突出的名称和组织。...在线性链 CRF 中，特征只依赖当前标注和之前的标注，而不是整个句子中的任意标注。...为了对这个行为建模，我们将使用特征函数，该函数包含多个输入值： 句子ｓ 单词在句子中的位置ｉ 当前单词的标注 l_i 前一个单词的标注 l_i−1 接下来，对每一个特征函数 f_j 赋予权重 λ_j...我们使用向量来做最后的预测。我们可以使用全连接神经网络求出一个向量，该向量中每个条目对应每个标注的得分。
我们可以将这些属性用作每个节点的特征。例如，在航空公司航线网络中，节点将代表机场。这些节点将具有飞机容量，航站楼数量，着陆区等特征。...在上下文中，我指的是周围的节点。节点嵌入通过用固定长度向量表示每个节点，在一定程度上解决了这个问题。...让我们看看下面的句子： 我乘巴士孟买 我乘火车去孟买 粗体字（公共汽车和火车）的向量将非常相似，因为它们出现在相同的上下文中，即粗体文本之前和之后的词。...我们还可以在每个节点的图中捕获此类上下文信息。但是，为了学习NLP空间中的词嵌入，我们将句子提供给Skip-gram模型（浅层神经网络）。句子是按一定顺序排列的单词序列。...例如，我们可以解析这些节点（Wikipedia页面）中的所有文本，并在词嵌入的帮助下用向量表示每个页面。然后，我们可以计算这些向量之间的相似度以找到相似的页面。
例如从新闻中抽取时间、地点、关键人物，或者从技术文档中抽取产品名称、开发时间、性能指标等。...基于特征向量的方法，通过从包含特定实体对的句子中提取出语义特征，构造特征向量，然后通过使用支持向量机、最大熵、条件随机场等模型进行关系抽取。...该数据集中，数据的单位是句包，一个句包由包含该实体对的若干句子构成。其中，训练数据集从《纽约时报》2005—2006年语料库中获取，测试集从2007年语料库中获取。...基于循环神经网络的方法在模型设计上使用不同的循环神经网络来获取句子信息，然后对每个时刻的隐状态输出进行组合，在句子层级学习有效特征。在关系抽取问题中，对每一个输入，关系的标记一般只在序列的最后得到。...，分别得到子序列的向量表示；随后，使用双向RNN网络进一步抽取子序列和实体的特征，并再次使用注意力机制将其转换成句子的最终向量表示，并送入到分类器中。
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