Mallet输出主题权重0.0或1.0，两者之间无任何内容 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用Gensim进行主题建模（一）

并且很难人工阅读如此大数据量的文本并识别主题。因此，需要一种自动算法，该算法可以读取文本文档并自动输出所讨论的主题。...上述LDA模型由20个不同的主题构建，其中每个主题是关键字的组合，并且每个关键字对主题贡献一定的权重。...这意味着贡献这个主题的前10个关键词是：'car'，'power'，'light'等等，主题0上单词'car'的权重是0.016。权重反映了关键字对该主题的重要程度。...看看这些关键词，您能猜出这个主题是什么吗？您可以将其概括为“汽车”或“汽车”。同样，您是否可以浏览剩余的主题关键字并判断主题是什么？ ?...PYLDAVIS输出那么如何推断pyLDAvis的输出呢？左侧图中的每个气泡代表一个主题。气泡越大，该主题就越普遍。

4K3 3

包学包会，这些动图和代码让你一次读懂「自注意力」

这就是本文所要探讨的主题。本文的主要内容是带你纵览自注意力模块中所涉及的数学运算。你在读完本文之后，应该就有能力从头开始编写自注意力模块代码了。...自注意力模块的输出是这些交互的聚合和注意力分数。图示下面将按照以下步骤通过图示来说明自注意力： 1. 准备输入 2. 初始化权重 3....1: 0.0 * [1, 2, 3] = [0.0, 0.0, 0.0] 2: 0.5 * [2, 8, 0] = [1.0, 4.0, 0.0] 3: 0.5 * [2, 6, 3] = [1.0,...将所有加权值（黄色）按元素求和： [0.0, 0.0, 0.0] + [1.0, 4.0, 0.0] + [1.0, 3.0, 1.5] ----------------- = [2.0, 7.0,...请跟随以下步骤，直接将代码复制到 Python/IPython REPL 或 Jupyter Notebook 中。第一步：准备输入 ? 第二步：初始化权重 ? 第三步：推导键、查询和值 ?

5583 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【译】Java NLP 类库概览

NLP 是这些应用程序的核心逻辑，因为它使它们能够处理自然语言输入和输出，如文本和语音，并理解其中的意义和意图。...它们有助于创建可以从内容中检测情感、实体和其他类型信息的组件。组件是用 Java 或 C++ 编写的。...MALLET MAchine Learning for LangaugE Toolkit（MALLET）是一个 Java 软件包，提供了各种用于 NLP 任务的工具和算法，如文档分类、主题建模和序列标注...包括在 MALLET 中的一种算法是朴素贝叶斯算法，它在 NLP 中被广泛用于文本分类和情感分析。 MALLET 是一个开源的 Java 软件包，提供了各种文本分析工具。...其中一个工具是主题建模，它可以发现大量未标记文本文档中的主要主题。此外，MALLET 还可以将文本文档转换为可用于机器学习的数值向量。另外，它可以作为命令行工具或直接 Java API 使用。

2.1K1 0

通俗易懂：8大步骤图解注意力机制

1：0.0 * [1、2、3] = [0.0、0.0、0.0]2：0.5 * [2、8、0] = [1.0、4.0、0.0]3：0.5 * [2、6、3] = [1.0、3.0、1.5] 步骤7：求和加权值以获得输出...图 1.7：将所有加权值相加（黄色）以得出输出 1（深绿色）取所有加权值（黄色）并将它们按元素求和： [0.0，0.0，0.0]+ [1.0，4.0，0.0]+ [1.0，3.0，1.5]----...只需将它们复制并粘贴到 Python / IPython REPL 或 Jupyter Notebook 中即可。..., 0.5, 0.5], [0.0, 1.0, 0.0], [0.0, 0.9, 0.1] ] attn_scores_softmax = torch.tensor(attn_scores_softmax...如果还想看到更多内容，请评论区告诉我！

8522 0

核心编程笔记之五-Py

aLong = -9999999999L aFloat = 3.1415926 aComplex = 1.23+4.56j 如何更新数字对象变量像一个指针指向装变量值的盒子,对不可变类型来说,你无法改变盒子内容...0.0 floor(0.7) +0.0 round(0.7) +1.0 -------------------- int(1.2) +1.0 floor(1.2) ...+2.0 -------------------- int(-0.7) +0.0 floor(-0.7) -1.0 round(-0.7) -1.0 ------------...oct(num)将数字转换成8进制并以字符串输出 chr(num)将ASCII值的数字转换成ASCII字符范围0<=num<=255 ord(chr)接受一个ASCII或Unicode字符(长度为1...() 不过下限为0.0 上限为1.0 choice()随机返回给定序列的一个元素

6051 0

在Spark上用LDA计算文本主题模型

在新闻推荐中，由于新闻主要为文本的特性，基于内容的推荐（Content-based Recommendation）一直是主要的推荐策略。...基于内容的策略主要思路是从文本提取出特征，然后利用特征向量化后的向量距离来计算文本间的相关度。...不像LSI一类算法计算出的隐分类矩阵，往往只能作为特征向量，LDA计算出的每个主题都包含主题词及其权重，可以很好地表征主题的含义。...图1 基于主题模型的推荐策略如上图，LDA预测出的结果是文档在N个topic上的权重分布，我们利用该分布计算文档间的余弦相似度/欧氏距离/皮尔逊相似度等，得出topN的相似文档，可作为相关推荐的结果。...topic主题词及其权重 val topics = ldaModel.describeTopics(maxTermsPerTopic = 10) var i = 0 topics.foreach

2.2K2 0

《OpenGL ES 2.0 for Android》读书笔记

也就是说，想通过OpenGL绘制到屏幕上的内容，其坐标值必须在[-1, +1]之间，否则就无法显示到屏幕上。所以我们需要对上面定义的坐标进行修改，使其能够显示到屏幕上。..., 1.0f, 1.0f, 1.0f。...glUniform4f(uColorLocation, 1.0f, 0.0f, 0.0f, 1.0f); glDrawArrays(GL_LINES, 6, 2); // Draw the first...mallet blue. glUniform4f(uColorLocation, 0.0f, 0.0f, 1.0f, 1.0f); glDrawArrays(GL_POINTS, 8, 1); //...Draw the second mallet red. glUniform4f(uColorLocation, 1.0f, 0.0f, 0.0f, 1.0f); glDrawArrays(GL_POINTS

4.5K9 1

教程 | 仅需六步，从零实现机器学习算法！

在看过这些资料之后，我将感知器分成下列 5 个模块：初始化权重将输入和权重相乘之后再求和比较上述结果和阈值，计算输出（1 或 0）更新权重重复接下来我们详细叙述每一个模块的内容。 1....如果将这个结果和真值比较的话，可以看出我们当前的权重没有正确地预测出真实的输出。 ? 由于我们的预测错了，因此要更新权重，这就要进行下一步了。 4. 更新权重我们要用到下面的等式： ?...print yhat Out: 0.0 正如我们所料，预测值是 0。你可能注意到了在上文代码的注释中，这一步被称为「激活函数」。这是对这部分内容的更正式的描述。...从 NAND 输出的第一行可以看到实际值是 1。由于预测值是错的，因此需要继续更新权重。 4. 更新权重现在已经做出了预测，我们准备更新权重。...输出是第三列数据（0 或 1），所以我告诉函数用列「3」给这两个类着色。

3892 0

教程 | 仅需六步，从零实现机器学习算法！

就感知器而言，这些问题的答案如下：单层感知器是最基础的神经网络，一般用于二分类问题（1 或 0，「是」或「否」）。...在看过这些资料之后，我将感知器分成下列 5 个模块：初始化权重将输入和权重相乘之后再求和比较上述结果和阈值，计算输出（1 或 0）更新权重重复接下来我们详细叙述每一个模块的内容。 1....如果将这个结果和真值比较的话，可以看出我们当前的权重没有正确地预测出真实的输出。 ? 由于我们的预测错了，因此要更新权重，这就要进行下一步了。 4. 更新权重我们要用到下面的等式： ?...这是对这部分内容的更正式的描述。从 NAND 输出的第一行可以看到实际值是 1。由于预测值是错的，因此需要继续更新权重。 4. 更新权重现在已经做出了预测，我们准备更新权重。...输出是第三列数据（0 或 1），所以我告诉函数用列「3」给这两个类着色。

5602 0

BP神经网络原理及实现

每个神经元代表对数据的一次处理: 每个隐含层和输出层神经元输出与输入的函数关系为: 其中Wij表示神经元i与神经元j之间连接的权重，Oj代表神经元j的输出， sigmod是一个特殊的函数用于将任意实数映射到...首先我们随机初始化连接权重Wij，对某一训练样本进行一次前馈过程得到各神经元的输出....] self.hidden_cells = self.hidden_n * [1.0] self.output_cells = self.output_n * [1.0]...self.output_weights[h][o] hidden_deltas[h] = sigmod_derivate(self.hidden_cells[h]) * error # 更新输出权重...[i] error += self.back_propagate(case, label, learn, correct) 编写test方法，演示如何使用神经网络学习异或逻辑

1.1K1 0

用2600条文本数据，为你揭秘TED受欢迎的真正原因！

那用什么代表主题呢？机智的LDA采用的是一组带权重的关键词组合来表示文本的主题。...比如上PPT上的例子，两组词语虽然一样，但由于每个词语的权重不同，所以两组词语组合体现的主题并不一样，明显可以看出第一个主题中，NBA、科比和裁判权重更大，那它的主题可能更偏向于体育，而第二个主题则明显偏向于娱乐八卦...(polarity的分数是一个范围为[-1.0, 1.0] 浮点数, 正数表示积极，负数表示消极。...subjectivity是一个范围为 [0.0, 1.0] 的浮点数，其中 0.0 表示客观，1.0表示主观的。)...此外其他几个很受欢迎的演讲基本上都是在围绕人类自身生理或心理的主题，看来观众们对于探索人类自身的潜能和奥秘有着极大的兴趣。 ?

6700 0

使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词

关键词提取是从简明概括长文本内容的文档中，自动提取一组代表性短语。关键词是一个简短的短语（通常是一到三个单词），高度概括了文档的关键思想并反映一个文档的内容，清晰反映讨论的主题并提供其内容的摘要。...论文主题非常多样化：从化学、计算机科学和经济学到心理学、哲学、历史等。每个文档的平均重要关键字数约为 7.67。你可以将所需的数据集下载到本地。本文已经假设你电脑本地已经存在该数据文件。...将编写一个函数来检索文档及其关键字并将输出存储为数据框。为了演示，我们只选择了其中20个文档。 import os path = "....tfidf_kw[0][0:TopN]) ['cone', 'cone tree', 'dimensional', 'shadow', 'visualization'] 性能评估以上方法足以使用其提取关键词或关键短语...[:i]: num_hits += 1.0 score += num_hits / (i+1.0) if not kw_actual:

4.5K4 1

深度学习算法(第25期)----机器翻译中的编码解码器网络

这些词的embedding是实际送到编码器和解码器的内容。在每个步骤中，解码器输出输出词汇表（即法语）中每个词的score，然后 Softmax 层将这些得分转换为概率。...有以下几种方法可以处理，例如，使用static_rnn()或dynamic_rnn()函数的sequence_length参数，来指定每个句子的长度（前几期学过）。...例如，对于目标句子"Je bois du lait "，权重将设置为[1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,0.0]（注意权重 0.0 对应目标句子中的填充标记）。...简单地将损失乘以目标权重，将消除对应标记之后的单词的损失。其次，当输出词汇表很大时（就是这里的情况），输出每个可能的单词的概率的过程将会非常慢。...好了，至此，今天我们简单学习了机器翻译中编码解码器的相关知识，希望有些收获，下期我们将一起学习下自编码器的相关知识，欢迎留言或进社区共同交流。

1.1K1 0

【机器学习】感知器【python】

实训内容 3. 感知器原理 4....实训内容例子：用感知器实现or函数 0 表示false， 1表示true 3....("初始化权重")) self.weights = [weight] * input_num print("初始化权重为",self.weights) self.bias = 0.0...，和真实输出标签label以及学习率用于权重更新学习 def _one_iteration(self, input_vecs, labels, rate): samples = zip(input_vecs...5，1.1)…(-5,1.0)…(-5,-0.0),(-5,-0.0),(-5,-0.0) 随着迭代次数增加，偏置项改变直至稳定至-0.0 6.完整代码 from __future__ import print_function

3543 0

多层感知器神经网络速成课

接下来主要讲述的几大主题如下：多层感知器。神经元，权重与激活。神经元构成的网络。训练网络。我们接下来先对多层感知器进行概述。...就像线性回归一样，每个神经元也有一个偏差，这个偏差可认为是一个值永远为 1.0 的输入，它也必须加权。比如说，一个神经元可能有两个输入，而在这种情况下，它总共就需要三个权重。...它控制着激活神经元的阈值以及输出信号的强度，因此被称为激活函数。在以往我们使用简单的步骤激活函数：对输入求和后，若所得结果高于阈值（例如 0.5），则神经元将输出值 1.0，否则输出 0.0。...输出层最后的隐藏层被称为输出层，它负责输出一个符合问题所需格式的值或向量值。对输出层中激活函数的选择受到所建模的问题类型的强烈约束。...您可以对测试数据或验证数据进行预测，从而估计出模型对于未知数据的预测能力。您也可以部署它，并使用它来持续进行预测。网络拓扑结构和最终权重集就是所有您需要从模型中保存的内容。

1.1K7 0

机器学习之sklearn基础教程！

本文内容：数据准备逻辑回归支持向量机决策树随机森林 KNN 1....3.2 参考文档详细解释 class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, shrinking...4.2.2 可选标签 classes_：类标签（单输出问题）或类标签数组的列表（多输出问题）。 feature_importances_：特征重要度。...n_classes_：类数（用于单输出问题），或包含每个输出的类数的列表（用于多输出问题）。 n_features_：执行拟合时的特征数量。 n_outputs_：执行拟合时的输出数量。...classes_：类标签（单输出问题）或类标签数组的列表（多输出问题）。 n_classes_：类数（用于单输出问题），或包含每个输出的类数的列表（用于多输出问题）。

6431 0

【论文阅读】Attention is all you need

之后就是最关键的 Self Attention 部分，Attention 的核心内容是为输入句子的每个单词学习一个权重，你甚至可以简单的理解为加权求和。...：首先是第一步，为了获得第一个字的注意力权重，我们需要用第一个字的查询向量图片乘以键矩阵 K [0, 4, 2] [1, 0, 2] x [1, 4, 3] = [...有了权重之后，将权重其分别乘以对应字的值向量图片 0.0 * [1, 2, 3] = [0.0, 0.0, 0.0] 0.5 * [2, 8, 0] = [1.0, 4.0, 0.0] 0.5 *...[2, 6, 3] = [1.0, 3.0, 1.5] 最后将这些权重化后的值向量求和，得到第一个字的输出 [0.0, 0.0, 0.0] + [1.0, 4.0, 0.0] + [1.0, 3.0...第二个 Multi-Head Attention 层的图片使用 Encoder 的输出，图片使用上一个 Decoder block 的输出计算。

3663 0

【BBuf的CUDA笔记】十四，OpenAI Triton入门笔记二

0.0) / (1.0 - dropout_p) else: x = F.dropout(x, p=dropout_p) if x1 is not...# W, B：权重和偏置的指针。 # RESIDUAL, X1, W1, B1, Y1：分别指向残差、第二输入、第二权重、第二偏置和第二输出的指针。...x = tl.where(keep_mask, x / (1.0 - dropout_p), 0.0) # 如果需要，将计算出的dropout掩码存储起来。...权重梯度dw和偏置梯度db 在LayerNorm中，给定的输出y是通过对输入x进行归一化，然后乘以权重w并加上偏置b得到的。...# DY: 输出梯度的指针。 # DX, DW, DB: 分别指向输入梯度、权重梯度和偏置梯度的指针。

5141 0

神经网络 | 感知器原理及python代码实现and和or函数

warning: 这篇文章距离上次修改已过287天，其中的内容可能已经有所变动。目录目录感知器原理代码方法和步骤一、感知器代码原理解析二、训练感知器实现or函数 1. 代码 2....,x_n) 输出带权和 weight\_sum=w_0+x_1×w_1+x_2×w_2+......3.权重向量w0初始为[0.0]*维度(在与或函数中维度为2即w0初始为[0.0,0.0] )，在_update_weights()函数中，首先计算出此次迭代的损失值deltak= label – output...def __init__(self, input_num, activator): self.activator = activator self.weights = [-1.0...] * input_num # 初始化权重 print("init weights") print(self.weights) self.bias = 0.0

6753 0

听说你把 ChatGPT 当成搜索引擎用了？

Prompt 翻译为“提示词”，它通常是一段文本或问题，用于引导语言模型生成相应的文本回复或完成某项任务。...这个回复文本的内容和质量取决于模型的训练数据、模型的结构和参数、以及输入 Prompt 的质量和准确性。...举个简单的例子： Prompt1：请写一篇以环保为主题的文章； Prompt2：你是一名语文教师，请写一篇以环保为主题 800 字左右的文章。...radiansX, glm::vec3(1.0f, 0.0f, 0.0f)); Model = glm::rotate(Model, radiansY, glm::vec3(0.0f, 1.0f...radiansX, glm::vec3(1.0f, 0.0f, 0.0f)); Model = glm::rotate(Model, radiansY, glm::vec3(0.0f, 1.0f

2041 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭