在这个博客中,我尝试构建一个python代码生成器,可以将简单的英语问题语句转换为相应的python代码。
以前版本的spaCy很难拓展。尤其是核心的Doc,Token和Span对象。他们没有直接实例化,所以创建一个有用的子类将涉及很多该死的抽象(想想FactoryFactoryConfigurationFactory类)。继承无法令人满意,因为它没有提供自定义组合的方法。我们希望让人们开发spaCy的扩展,并确保这些扩展可以同时使用。如果每个扩展都需要spaCy返回一个不同Doc子集,那就没办法实现它了。为了解决这个问题,我们引入了一个新的动态字段(dynamic field),允许在运行时添加新的特性,属性和
learn from https://www.kaggle.com/learn/natural-language-processing
假设在存档中有成千上万的文档,其中许多是彼此重复的,即使文档的内容相同,标题不同。现在想象一下,现在老板要求你通过删除不必要的重复文档来释放一些空间。
之前写过一篇博客,是关于如何解析类似sql之类的解析器实现参考:https://www.cnblogs.com/yougewe/p/13774289.html
文本是一类序列数据,一篇文章可以看作是字符或单词的序列,本节将介绍文本数据的常见预处理步骤,预处理通常包括四个步骤:
NLTK、SpaCy与Hugging Face库作为Python自然语言处理(NLP)领域的三大主流工具,其理解和应用能力是面试官评价候选者NLP技术实力的重要标准。本篇博客将深入浅出地探讨Python NLP面试中与NLTK、SpaCy、Hugging Face库相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。
SpaCy 是一个免费的开源库,用于 Python 中的高级自然语言处理包括但不限于词性标注、dependency parsing、NER和相似度计算。它可帮助构建处理和理解大量文本的应用程序可用于多种方向,例如信息提取、自然语言理解或为深度学习提供文本预处理。
【磐创AI 导读】:本文介绍了如何使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化,欢迎大家转发、留言。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
[ 导读 ]本文是系列文章中的一篇,作者对滑铁卢地区的Freedom of Information Requests数据集进行探索分析,展示了在实践中拿到一批数据时(尤其像本文中的情况,数据很稀缺时),该如何一步步进行分析从而得到一些见解。作者的同事也对该数据集使用其他方法进行了分析,建议对NLP感兴趣的读者也一并阅读,将大有裨益。
本文实例讲述了thinkphp框架使用JWTtoken的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
自然语言处理(NLP) 是人工智能方向一个非常重要的研究领域。 自然语言处理在很多智能应用中扮演着非常重要的角色,例如:
我们使用标准WMT 2014英语-德语数据集进行了训练,该数据集包含大约450万个句子对。使用字节对的编码方法对句子进行编码,该编码具有大约37000个词的共享源-目标词汇表。对于英语-法语,我们使用了WMT 2014 英语-法语数据集,该数据集由36M个句子组成,并将词分成32000个词片(Word-piece)的词汇表。
本周我们给大家整理了机器学习和竞赛相关的NLP库,方便大家进行使用,建议收藏本文。
大语言模型和传统AI的区别是,传统AI模型针对的特定的目标训练,只能处理特定问题。
spacy 是 Python 自然语言处理软件包,可以对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画,以及词嵌入向量的计算和可视化等。
作者 | Dipanjan (DJ) Sarkar 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】在研究和处理自然语言处理的很多问题时,除了关注各种各样基础的数据,高级的深度学习模型、算法外,其实中间还涉及了很多处理技术,比如:词干提取、词形还原、句法分析、语义分析等,虽然不同的语言特征不同,但是这其中大部分步骤都是存在于大多数NLP领域任务中的。今天特别为大家准备了一篇包含NLP重要技术概念学习和实践的文章,希望无论是基础数据、技术理论还是代码实践大家都可
在Java中需要加载一个文件时,使用getResource()方法进行加载,会报错
搜索增强生成(RAG)过程彻底增强对大语言模型(LLM)的理解、为它们提供上下文并帮助防止幻觉的潜力而受到欢迎。RAG 过程涉及几个步骤,从分块供应文档提取到上下文,再到用该上下文提示 LLM 模型。虽然 RAG 可以显着改善预测,但有时也会导致错误的结果。几个文档的方式在此过程中发挥了至关重要的作用。例如,如果我们的"上下文文档" " 包含大语言模型的拼写错误或不相似的字符(例如表情符号),则可能会混淆大语言模型对所提供的上下文的理解。
count函数返回一个布尔值类型的数值, 有意思的是第三个参数如果不是null的话,是0,那么根据if条件count出的结果是有计数的,也就是当你的条件中实际count应为0的,此时返回的结果是有计数的,是不正确的。所以要注意count时,第三个参数需为null才能返回正确的值。
本文简要介绍了如何使用spaCy和Python中的相关库进行自然语言处理(有时称为“文本分析”)。以及一些目前最新的相关应用。
上次我们简单介绍了Spacy,学习了它的安装以及实体识别等基本的方法。今天我继续给大家介绍一下它的其他功能如何操作,主要有词性还原,词性标注,名词块识别,依存分析等内容。废话不多说,直接看代码。
在思考数据科学的时候,我们常常想起数字的统计分析。但是,各种组织机构越来越频繁地生成大量可以被量化分析的非结构文本。一些例子如社交网络评论、产品评价、电子邮件以及面试记录。
Torchtext 是一个非常强有力的库,她可以帮助我们解决 文本的预处理问题。为了能够更好的利用这个工具,我们需要知道她可以做什么,不可以做什么,也要将每个API和其我们想要的做的事情联系起来。另外一个值得夸赞的一点是,Torchtext 不仅可以和 pytorch 一起用,还可以和其它深度学习框架(tf,mxnet,…)。
WebRTC目前视频编解码支持VP8/VP9/H264, 音频默认支持OPUS。
"Attention is All You Need" 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量,还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚,但实际上大家普遍反映很难正确地实现。
权限继承意味着网站集中某个元素的权限设置将传递给该元素的子元素。这样,网站会从网站集的顶级 ("root") 网站继承权限,库继承自包含库的网站,等等。权限继承使您能够一次进行权限分配,并且拥有该权限应用于继承权限的所有网站、列表、库、文件夹和项目。此行为可降低网站集管理员和网站所有者在安全管理上所花的复杂性和时间。
作者:Mohammad Faisal翻译:张一然校对:和中华 本文约2000字,建议阅读7分钟本文介绍了有关设计REST api的一些实用建议。
本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程,包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等,其中引用了大量有价值的论文。
相关 Jupyter Notebook 地址:https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
JSON Web Tokens(缩写JWTs,读作 [/dʒɒts/]),是一种基于JSON格式,用于在网络上声明某种标准(广泛使用于商业应用程序中)的访问令牌,其包含令牌签名以确保令牌的完整性,令牌使用私钥或公钥/私钥进行签名验证。
最近遇到一个小伙伴问前端枚举转换问题,才意识到可以通过转换器(Converter)自动将前端传入的字段值使用枚举接收。
HTTP接口案例开发的步骤为: 1.了解要开发案例的业务流程,比如新增案例,是否有其它前置条件,如果有,就需要先开发好前置条件的案例 2.手工开发案例或者通过jmeter录制功能开发案例 3.对案例进
【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域,从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据,以便计算机理解。本文用通俗易懂的语言深入浅出的介绍了自然语言处理,并用Python实现了几个非常有趣的实例。
作为一个程序员,需要的不仅仅是技术,更是需要在遇到错误的时候对错误的处理能力。就前端而言,技术一直在更新,但是JavaScript中的错误也就是那么几个。掌握不同的报错信息会让你的实际开发事半功倍。
来源:DeepHub IMBA本文约3000字,建议阅读6分钟随着NLP(自然语言处理)的最新进展,OpenAI的GPT-3已经成为市场上最强大的语言模型之一。 2022年1月25日,OpenAI公布了一个embedding endpoint(Neelakantan et al., 2022)。该神经网络模型将文本和代码转换为向量表示,将它们嵌入到高维空间中。这些模型可以捕获文本的语义相似性,并且在某些用例中似乎实现了最先进的性能。 由于chatgpt的大火,GPT-3又进入到了人们的视野中,本文将通过使
JWT token 实现方式, 将基本信息直接放在token中,以便于分布式系统使用, 但是我们没有设置有限期(这个是可以实现的),并且服务端无法主动让token失效。而Redis天然支持过期时间,也能实现让服务端主动使token过期。
互联网公司对身份证验证的需求越来越多,然而普通的小公司是无法对接公安部门的身份认证系统的。几乎都是在网上买一些大的互联网公司的一些认证服务。即使是便宜一些的认证价格也达到了10万次/万元。也就是一角钱一次了,还是挺贵哈。所以为了减少公司的开支,我们在拿到用户提交的身份证信息去认证前应该自己先检验一下身份证的格式,如果连最基本的身份证格式就不满足的话,我们完全可以直接驳回,不必走接下来的花钱认证流程了,而且也可以建立一个用户身份证表,把每次认证通过的数据存起来,以后每次都先从自己系统里的用户身份证表查询,查不到再去走认证流程,最大化节省公司开支。
注意在访问的时候需要将关键字替换成自己的信息,比如APPID、APPSECRET、ACCESS_TOKEN 等。
振动传感器的种类丰富,按照工作原理的不同,能分为电涡流式振动传感器、电感式振动传感器、电容式振动传感器、压电式振动传感器和电阻应变式振动传感器等。以下是这几种振动传感器的工作原理和用途。
xhr.open('GET', 'http://example.com/api/data', true);
https://github.com/oborchers/Medium_Repo/blob/master/Putting%20GPT-Neo%20into%20Production%20using%C2%A0ONNX/ONNX-Export.ipynb
最近在协助调研 Apollo 生成的代码是否有可能跨 Query 共享模型的问题,虽然初步结论是不能,并不是预期的结果,但是在调研过程中积累的一些经验,有必要记录下。如果你也对 Graphql 感兴趣,不妨先从 Github 的 Graphql API 来切手实践。
微信由模板消息改为订阅消息,其实我压根也不知道模板消息是个啥子,就在前几天,心血来潮,想试试这个消息订阅,发现目前只能是订阅消息,模板消息已经停止了。
我们在有关词干的文章中讨论了文本归一化。但是,词干并不是文本归一化中最重要(甚至使用)的任务。我们还进行了其他一些归一化技术的研究,例如Tokenization,Sentencizing和Lemmatization。但是,还有其他一些用于执行此重要预处理步骤的小方法,将在本文中进行讨论。
【导读】我们从日常每天都会用到的推荐系统到现在研究火热的开放性聊天、对话机器人,越来越多的产品与应用的背后都需要自然语言处理(NLP)和知识图谱的技术。也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢?如果计算机想要更好的理解人类的语言,拥有更好的人机交互体验,都离不开 NLP。那么,计算机到底是如何理解人类语言的?接下来让我们跟着作者 Adam Geitgey ,和他一起体会自然语言处理技术里那些有意思的事情。
大家好,我是二哥呀。最近正在开发一个知识库学习网站编程猫,需要对请求参数进行校验,比如说非空啊、长度限制啊等等,可选的解决方案有两种:
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