前言 笔记本装了一个centos，想要让别人也可以登录访问，用自己的账号确实不太好，于是准备新建一个用户给他。...创建新用户 创建一个用户名为：zhangbiao [root@localhost ~]# adduser zhangbiao 为这个用户初始化密码，linux会判断密码复杂度，不过可以强行忽略： [root...授权 个人用户的权限只可以在本home下有完整权限，其他目录要看别人授权。而经常需要root用户的权限，这时候sudo可以化身为root来操作。...新创建的用户并不能使用sudo命令，需要给他添加授权。 sudo命令的授权管理是在sudoers文件里的。...如果不想需要输入密码怎么办，将最后一个ALL修改成NOPASSWD: ALL。 参考 Centos 7添加用户
，以列表形式输出 sub(pat, repl, str)：句子 str 中找到匹配正则表达式模式的所有子字符串，用另一个字符串 repl 进行替换 compile(pat)：将某个模式编译成对象，供之后使用...---- findall(pat, str) 在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并组成一个列表返回。...---- finditer(pat, str) 和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并组成一个迭代器返回。...---- sub(pat, repl, str) 句子 str 中找到匹配正则表达式模式的所有子字符串，用另一个字符串 repl 进行替换。...下帖我会来个关于 RE 的实际案例分析，并记录我在操作时遇到的问题和解决方案。 Stay Tuned！
，以列表形式输出 sub(pat, repl, str)：句子 str 中找到匹配正则表达式模式的所有子字符串，用另一个字符串 repl 进行替换 compile(pat)：将某个模式编译成对象，供之后使用...---- findall(pat, str) 在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并组成一个列表返回。...---- finditer(pat, str) 和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并组成一个迭代器返回。...---- sub(pat, repl, str) 句子 str 中找到匹配正则表达式模式的所有子字符串，用另一个字符串 repl 进行替换。...下帖我会来个关于 RE 的实际案例分析，并记录我在操作时遇到的问题和解决方案。
挑战在于使你的机器理解文本，尤其是在多词主语和宾语的情况下。例如，提取以上两个句子中的对象有点棘手。你能想到解决此问题的任何方法吗？ 实体提取 从句子中提取单个单词实体并不是一项艰巨的任务。...但是，当一个实体跨越多个单词时，仅靠POS标签是不够的。我们需要解析句子的依存关系树。 你可以在以下文章中阅读有关依赖项解析的更多信息[1]。 让我们获取所选择的一句句子的依赖项标签。...prv_tok_dep和prv_tok_text将分别保存句子中前一个单词和上一个单词本身的依赖项标签。prefix和modifier将保存与主语或宾语关联的文本。...chunk 2: 接下来，我们将遍历句子中的标记。我们将首先检查标记是否为标点符号。如果是，那么我们将忽略它并继续下一个标记。...doc[matches[k][1]:matches[k][2]] return(span.text) 函数中定义的模式试图在句子中找到根词或主要动词。
spaCy为任何NLP项目中常用的任务提供一站式服务，包括： 符号化 词形还原 词性标注 实体识别 依赖解析 句子识别 单词到矢量转换 许多方便的方法来清理和规范化文本 我将提供其中一些功能的高级概述，...并展示如何使用spaCy访问它们。...首先，我们加载spaCy的管道，按照惯例，它存储在一个名为的变量中nlp。声明此变量将需要几秒钟，因为spaCy会预先将模型和数据加载到其中，以便以后节省时间。...请注意，在这里，我使用的是英语语言模型，但也有一个功能齐全的德语模型，在多种语言中实现了标记化（如下所述）。 我们在示例文本上调用NLP来创建Doc对象。...一个直接的用例是机器学习，特别是文本分类。例如，在创建“词袋”之前对文本进行词形避免可避免单词重复，因此，允许模型更清晰地描绘跨多个文档的单词使用模式。
在fine-tuning时，所有参数参与微调。CLS时一个特别设置的符号，添加在每个输入样本的前面，表示这是一个输入样本的开始，SEP是特别设置的一个分隔标记。...有两种区分句子对中的句子的方法。第一种，通过分隔符SEP；第二种，模型架构中添加了一个经过学习的嵌入(learned embedding)到每个token，以表示它是属于句子A或者句子B。...另外，对于BERT的large模型，作者发现微调有时候在小数据集上不稳定，所以随机重启了几次，并选择了开发集上表现最佳的模型。...本节，作者在BERT的命名实体识别应用上比较了fine-tuning和feature-based方式。 在BERT的输入中，使用了一个保留大小写的单词模型，并包含了数据提供的最大文档上下文。...，这里的span可以理解为一个完整话。
在fine-tuning时，所有参数参与微调。[CLS]时一个特别设置的符号，添加在每个输入样本的前面，表示这是一个输入样本的开始，[SEP]是特别设置的一个分隔标记。...有两种区分句子对中的句子的方法。第一种，通过分隔符[SEP]；第二种，模型架构中添加了一个经过学习的嵌入(learned embedding)到每个token，以表示它是属于句子A或者句子B。...另外，对于BERT的large模型，作者发现微调有时候在小数据集上不稳定，所以随机重启了几次，并选择了开发集上表现最佳的模型。...本节，作者在BERT的命名实体识别应用上比较了fine-tuning和feature-based方式。 在BERT的输入中，使用了一个保留大小写的单词模型，并包含了数据提供的最大文档上下文。...，这里的span可以理解为一个完整话。
我们在此将一个六个字的句子转换为一个 6*5 的矩阵，其中 5 是词汇量（「the」有重复）。然而，在实际应用中，我们希望深度学习模型能够在词汇量很大（10,000 字以上）的情况下进行学习。...不仅如此，这种方法剥离了单词的所有局部语境——也就是说它会去掉句子中（或句子之间）紧密相连的单词的信息。...「计数器」列表，该列表中存储在数据集中找到一个单词的次数。...但该列表不是由独立单词组成的单词列表，而是个整数列表——在字典里由分配给该单词的唯一整数表示每一个单词。...每当有新的单词索引添加至缓冲区时，最左方的元素将从缓冲区中排出，以便为新的单词索引腾出空间。
图2给出了关于MLM任务一个示例，其中在预测单词model的时候，模型将会利用model前后的信息进行推断被Masking的单词，特别是在看到pre-training和natural language...然而Span Masking则是需要随机地Mask连续的多个token。具体来讲，首先SpanBERT根据几何分布$Geo(p)$采样一个Span的长度$l$，该几何分布倾向于选择短Span。...BERT中的BPE算法是基于字符的BPE算法，由它构造的”单词”往往位于字符和单词之间，常见的形式就是单词中的片段作为一个独立的”单词”，特别是对于那些比较长的单词。...对于输入的文本序列，KBERT 会根据序列中存在的实体，在 Knowledge Graph (KG) 中找到相应的 fact，例如 ，然后在 Knowledge layer...中进行融合，并输出相应的 Sentence tree。
您还可以在我们的论文中找到详细的评估和讨论： 用于序列标记的上下文字符串嵌入。Alan Akbik，Duncan Blythe和Roland Vollgraf。...您还可以在句子中迭代所有标记。...符号化 在某些用例中，您可能没有将文本标记为已标记化。对于这种情况，我们使用轻量级segtok库添加了一个简单的tokenizer 。...您可以通过指定标记类型和标记值来添加标记。在此示例中，我们将“color”类型的NER标记添加到“green”一词中。这意味着我们已将此单词标记为颜色类型的实体。...为句子添加标签 A Sentence可以具有一个或多个标签，例如可以用于文本分类任务。例如，下面的示例显示了我们如何在句子中添加标签“sports”，从而将其标记为属于体育类别。
不管你是做机器翻译，还是做句法分析，不管你是需要得到单词的上下文表示，还是需要得到句子的表示，你都需要一个强有力的编码器。输入一个句子，编码器最终输出每个单词的表示或者整个句子的表示。...在解码句法树的时候，自顶向下解码，对于某个 span ，只需要贪心地找出使右儿子 span 得分最大的那个 split 就行了。...attention 之外还添加了一个成分 attention ，用来表示两个单词属于同一个短语之内的概率。...大致思想就是用一个矩阵，列数正好就是句子长度，每一行就对应了句法树的一个结点，外加一行叶子结点。矩阵中某一行，如果对应结点子树包含了某个单词，那一列就是有结点的特征向量的，否则就是零向量。...主要就是在原本的 BERT 基础上新增加了两个预训练任务。一个是单词级别的，最大化长度为 K 的一段子句的正确词序的概率。一个是句子级别的，分为预测下一个句子、上一个句子和不同文档的随机句子三种。
Flashtext 算法被设计为只匹配完整的单词。比如，我们输入一个单词 {Apple}，那么这个算法就不会去匹配 “I like Pineapple” 中的 apple。...在举个例子，比如我们有这样一个数据集 {Machine， Learning，Machine Learning}，一个文档 “I like Machine Learning”，那么我们的算法只会去匹配 “...比如我们在文本中搜索一个匹配 “\d{4}”，它表示任何 4 位数字匹配，如 2017。...我们先创建一个空的字符串，当我们字符序列中的 word 无法在 Trie 字典中找到匹配时，那么我们就简单的原始字符复制到返回字符串中。...但是，当我们可以从 Trie 字典中找到匹配时，那么我们将将匹配到的字符的标准字符复制到返回字符串中。因此，返回字符串是输入字符串的一个副本，唯一的不同是替换了匹配到的字符序列，具体如下： ?
它也被另一个孵化器学生Olavur Mortensen添加到博客 - 看看他在此博客上之前的一篇文章。它建立在Google用于排名网页的流行PageRank算法的基础之上。...TextRank的工作原理如下： 预处理文本：删除停止词并补足剩余的单词。 创建把句子作为顶点的图。 通过边缘将每个句子连接到每个其他句子。边缘的重量是两个句子的相似程度。...PyTextRank分四个阶段工作，每个阶段将输出提供给下一个： 在第一阶段，对文档中的每个句子执行词性标注和词形还原。 在第二阶段，关键短语与其计数一起被提取，并被标准化。...解释该空间分解操作的一种方式是奇异向量可以捕获并表示在语料库中重复出现的单词组合模式。奇异值的大小表示模式在文档中的重要性。...此计数成为该单词/短语的最大引用计数。然后，我们通过其最大引用计数剪切每个模型词/短语的总计数，在模型转换/摘要中添加每个单词的剪切计数，并将总和除以模型转换/摘要中的单词/短语的总数。
1 什么是NER任务 NER即命名实体识别任务，主要目的是识别出一个句子中的实体词，以及其对应的实体类型。比如下面的例子中，就是不同场景下的NER任务。在不同场景中，需要识别的实体类型也是不同的。...BIO标注方法，就是给句子中的每一个单词都标注一个标签，这个标签由两部分组成：一部分是该单词所属实体的位置，其中B表示该单词是实体的第一个单词，I表示该单词是实体的中间单词，O表示不是实体；另一部分是该单词对应的实体类型...因此，最终每个单词都被标注为BIO+实体类型的形式，这是一个文本序列分类任务。...本文提出了一种两阶段的方法，首先利用样例找到句子中最有可能是实体的span的开始位置和结束位置，然后给这个span分配对应的实体。...权重加权每个support和query的起止位置相似度匹配分）： 模型的第二部分是在第一步识别出的entity span的基础上，进一步识别这个entity span具体对应哪个entity。
限制模型潜力的主要原因在于现有模型使用的都是单向的语言模型，无法充分了解到单词所在的上下文结构（试想：我们想了解一个单词的含义，其实是会结合上下文来判断，而不是只结合单词的上文）。...在 BERT 中 sequence 并不一定是一个句子，也有可能是任意的一段连续的文本；而句子对主要是因为类似 QA 问题。 我们来看下 BERT 的输入： ?...具体来说，假设有 A B 两个句对，在训练过程 50% 的训练样本 A 下句接的是 B 作为正例；而剩下 50% 的训练样本 A 下句接的是随机一个句子作为负例。...，比如 QA 问题，输入问题和段落，在 Paragraph 对应输出的 hidden vector 后接上两个 Softmax 层，分别训练出 Span 的 Start index 和 End index...BERT 是 NLP 领域中一个里程碑式的工作，并对后续 NLP 的研究工作产生了深远影响。 自此 BERT 就介绍完了。 ? 5.
摘要 本篇论文将之前A Minimal Span-Based Neural Constituency Parser这篇论文中模型的编码器部分由LSTM替换为了Self-Attentive，来捕捉句子单词内容...是由一个句子中所有词向量组成的矩阵，拼接在一起是为了并行，加快计算速度， ? 。 然后将 ? 映射为三个矩阵，query矩阵 ? ，key矩阵 ? ，value矩阵 ?...注意到Attention模型有一个很严重的问题，就是无论单词的顺序是怎么样的，都不影响最终的结果。所以在输入中要添加位置向量 ? ，否则之后会有实验表明，不加的话效果大大下降。...图一中还有一个前馈神经网络的部分，使用的是一个双层前馈神经网络： ? Span得分 最终的span得分计算方式如下： ? 其中 ?...在本文中还提出一个relaxed变体，就是除了窗口大小范围外，再加入首尾各两个单词进行attention操作。 如果只在测试阶段进行窗口attention的话，实验结果如下： ?
本文的全部代码都可以在这个存储库中找到： maelfabien/Machine_Learning_Tutorials 在我们开始之前，我发现这个Kaggle内核是理解语言生成算法结构的有用资源。...但是，由于我们的目标是生成句子，而不是生成整篇文章，因此我们将把每一篇文章分成一个句子列表，并将每个句子添加到“all_sentences”列表中： all_sentences= [] for file...paddings在变量“input_sequences”的每一行之前添加0的序列，这样每一行的长度与最长的行的长度相同。 ?...在一个序列中有200多个单词的例子确实很少。把最大序列长度设为200怎么样？...., e.拆分X和y 现在我们有固定长度的数组，它们中的大多数在实际序列之前都是0。那我们如何把它变成一个训练集?我们需要分开X和y!记住，我们的目标是预测序列的下一个单词。
这样的话就可以在一个句子中并行处理多对span pairs了，他们提出的这种加速方法提升了关系抽取的速度，但是效果会有一些折扣。（后面成为PURE-Approx.）...，就在subject span和object span前后，但这种方式没法一次性处理多对span，因为在句子中要塞入多对marker的话，不但句子结构会很乱，而且对于有交叉的span也不好处理。...但是这样就出现了一个问题，因为要遍历句子中所有可能的span，而PLM能处理的句子长度有限。...因此他们提出了Packing的策略，在Packing的时候，考虑到为了更好的分清楚span的边界（更重要的是区分同一个词为开头的span的差别），会将span相近的放在一起，就是将以开头相同的或者相近的放在一个样本中...具体做法如下： 对于一个句子，以及其中的subject span和它对应的object spans，构成一条训练样本，其中subject span采用固定标记，也就是在句子中span单词的前后直接插入[
使用 spaCy，我们可以为一段文本进行分词，并访问每个分词的词性。作为一个应用示例，我们将使用以下代码对上一段文本进行分词，并统计最常见名词出现的次数。...我们还会对分词进行词形还原，这将为词根形式赋予一个单词，以帮助我们跨单词形式进行标准化。...依存关系是一种更加精细的属性，可以通过句子中单词之间的关系来理解单词。 单词之间的这些关系可能变得特别复杂，这取决于句子结构。对句子做依存分析的结果是一个树形数据结构，其中动词是树根。...我们将添加一些分隔符来分隔《圣经》的不同部分。...在本文中，我们介绍了 3 种主要的 NLP 工具： 1. 词性标注——这个词是什么类型? 2. 依存分析——该词和句子中的其他词是什么关系? 3. 命名实体识别——这是一个专有名词吗?
添加特殊令牌： 在序列的开始添加起始令牌（例如 ），在末尾添加结束令牌（例如 ）。...编码器并行处理整个序列，输出一个编码后的序列。输出流程 解码器（Decoder）： 起始令牌：在解码器的输入序列开始处添加起始令牌（例如 ）。初始序列：[""]。...解码器怎样使用编码器的输出以及先前生成的输出序列来生成目标序列的下一个单词在Transformer模型中，解码器使用编码器的输出以及先前生成的输出序列来生成目标序列的下一个单词。...自注意力机制解码器的第一个自注意力层会使用掩码来防止未来信息的泄露。这个掩码是一个上三角矩阵，使得模型在预测当前单词时不能看到未来的单词。...前馈网络：两个线性层W1 * X + b1和W2 * X + b2，中间有一个激活函数。这个迭代过程和矩阵运算的详细实现可以在PyTorch的Transformer模型中找到。
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