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【算法】word2vec与doc2vec模型

小编邀请您，先思考： 1 word2vec算法原理是什么？ 2 word2vec与doc2vec有什么差异？ 3 如何做word2vec和doc2vec？...如果换个思路，把词当做特征，那么Word2vec就可以把特征映射到 K 维向量空间，可以为文本数据寻求更加深层次的特征表示。　　...这些词向量可以代替词袋用来预测未知数据的情感状况。该模型的优点在于不仅考虑了语境信息还压缩了数据规模（通常情况下，词汇量规模大约在300个单词左右而不是之前模型的100000个单词）。...实现：gensim doc2vec 　　4....情感分析的新方法——基于Word2Vec/Doc2Vec/Python 　　5. 练数成金：语义分析的一些方法(中篇) 　　6.

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大语言模型--开源数据集

Huggingface排行榜默认数据集 Huggingface开源大模型排行榜: Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by HuggingFaceH4...本文主要介绍Huggingface开源大模型排行榜上默认使用的数据集 ARC 论文地址：[1803.05457] Think you have Solved Question Answering?...(arxiv.org) 数据集地址：Rowan/hellaswag · Datasets at Hugging Face 语言：English 介绍：用于测试模型的常识推理能力，比如问题是：”一个苹果掉下来...和 multiple_choice 两个数据集。...考验模型的推理能力。根据数据集大小又分为：winogrande_debiased、winogrande_l、winogrande_m、winogrande_s、winogrande_xl。

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CNN模型识别cifar数据集

构建简单的CNN模型识别cifar数据集。经过几天的简单学习，尝试写了一个简单的CNN模型通过cifar数据集进行训练。效果一般，测试集上的的表现并不好，说明模型的构建不怎么样。...cafir数据集 import keras # 引入数据集 from keras.datasets import cifar10 # 反序列化和序列化 import pickle # 主要用于获取文件的属性...from keras.models import load_model # 文件读取，打开本地文件读取数据集数据 def open_file_data(): pass # 1.本地加载数据集...def make_model(): # 声明序贯模型 model = Sequential() # 卷积层，32个3x3的卷积核，输入为32x32大小，通道数3的图像，边框填充...categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy']) return model # 训练模型所需的数据进行图像转换

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翻译模型：小数据集处理

1.背景最近在研究翻译模型中，小数据集的问题，看了几篇有代表性的文章，因此分享一下。众所周知，一个成功的翻译模型，需要大量的语料，让模型能够有效学习到两个语种之间的内在联系。...但针对小数据集的翻译模型，除了数据集过少导致模型不能够提取重要特征之外，还使得模型在效果降低，不能成熟应用到工业界中。...前人的这个小数据集的问题，包括了以下几种方法：迁移学习对偶学习 Meta-Learning（元学习）多任务学习下文，分别介绍几种方法中的代表性论文。 2....论文主要的方法为：首先利用高资源的数据集，训练一个parent model，然后利用这个parent模型，初始化约束训练低资源的数据集。...在大量双语数据上训练的父模型可以被认为是一个锚点，作为模型空间中的先验分布的峰值。

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下载kaggle数据集的小妙招

kaggle是很多数据分析和机器学习初学者非常喜爱的数据科学竞赛平台。这个平台上有很多接近现实业务场景的数据集，非常适合练手。...今天向大家推荐一个下载kaggle数据集的小工具——kaggleAPI 配置好之后，可以写个脚本，以后下载数据就方便多了。...然后就会自动下载一个kaggle.json文件，另存到第一步那个.kaggle文件夹下载数据集再执行以下 kaggle compeitions list 可以看到近期的一些竞赛，重点关注以下奖金?...kaggle competitions {list, files, download, submit, submissions, leaderboard} 大家最关心的数据集下载 kaggle datasets...{list,files,download,create,version,init,metadata,status} 比较常用的是：list（可用数据集列表）、files（数据文件）、download（下载

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常见的大模型评测数据集

创建该数据集是为了支持对需要多步骤推理的基本数学问题进行问答的任务。 GSM8K 是一个高质量的英文小学数学问题测试集，包含 7.5K 训练数据和 1K 测试数据。...数据集分为挑战集和简单集，其中前者仅包含由基于检索的算法和单词共现算法错误回答的问题。我们还包括一个包含超过 1400 万个与该任务相关的科学句子的语料库，以及该数据集的三个神经基线模型的实现。...C-Eval是一个全面的中文基础模型评测数据集，它包含了 13948 个多项选择题，涵盖了 52 个学科和四个难度级别。...CMMLU 是一个包含了 67 个主题的中文评测数据集，涉及自然科学、社会科学、工程、人文、以及常识等，有效地评估了大模型在中文知识储备和语言理解上的能力。...）中表现的数据集。

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模型训练和部署-Iris数据集

我们使用CDSW的实验模块来开发和训练模型，然后使用模型模块的功能来进行部署。此示例使用Fisher and Anderson的标准Iris数据集构建一个模型，该模型根据花瓣的长度预测花瓣的宽度。...Fisher and Anderson参考： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x Iris数据集参考...fit.py：作为试验的模型训练示例。生成包含模型拟合参数的model.pkl文件。 predict.py：作为模型部署的示例函数。调用fit.py生成的model.pkl来预测花瓣宽度。...4.部署模型 ---- 我们使用predict.py脚本来部署模型，该脚本中包含了predict函数，花瓣长度为该函数输入参数，并使用上一步训练的模型来预测花瓣的宽度。...在Models列表可以看到刚部署的模型状态为Pending状态，等待Model部署成功 ? 4.点击“test-model”进入模型部署的详细界面，包含模型的部署，构建，监控以及设置等模块 ?

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基于CelebA数据集的GAN模型

上篇我们介绍了celebA数据集 CelebA Datasets——Readme 今天我们就使用这个数据集进行对我们的GAN模型进行训练首先引入一个库 mtcnn 是一个人脸识别的深度学习的库，传入一张人脸好骗...，mtcnn库可以给我们返回四个坐标，用这四个坐标就可以组成一个矩形框也就是对应的人脸位置安装方式： pip install mtcnn 教程中的用法：下面是一个完整的实例，准备数据集 # example...face_pixels) image = image.resize(required_size) face_array = asarray(image) return face_array 然后加载脸部的头像数据...all_faces.shape) # save in compressed format savez_compressed('img_align_celeba.npz', all_faces) 上面这这一步会把数据压缩存储在一个

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博客 | MNIST 数据集载入线性模型

「THE MNIST DATABASE」作为我们的图片来源，它的数据内容是一共七a万张 28×28 像素的手写数字图片，并被分成六万张训练集与一万张测试集，其中训练集里面又有五千张图片被用来作为验证使用...，该数据库是公认图像处理的 "Hello World" 入门级别库，在此之前已经有数不清的研究围绕着这个模型展开。...Linear Model 线性模型在理解数据集的数据格式和调用方法后，接下来就是把最简单的线性模型应用到数据集中，并经过多次的梯度下降算法迭代，找出我们为此模型定义的损失函数最小值。...图像数据有一点在计算上看起来不同上面示例的地方是：每一个像素的计算被统一包含进了一个大的矩阵中，被作为整体运算的其中一个小单元平行处理，大大的加速整体运算的进程。...MNIST in Linear Model 梳理了一遍线性模型与 MNIST 数据集的组成元素后，接下来就是基于 Tensorflow 搭建一个线性回归的手写数字识别算法，有以下几点需要重新声明： batch

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评分卡模型开发-数据集准备

在缺失值和处理完成后，我们就得到了可用作信用风险评级模型开发的样本总体。通常为了验证评级模型的区分能力和预测准确性，我们需要将样本总体分为样本集和测试集，这种分类方法被称为样本抽样。...stratanames=NULL,size,method=c(“srswor”,”srswr”,”poisson”,”systematic”), pik,description=F) 其中，data即为待抽样数据集...；stratanames为分层所依据的变量名称；size为每层中将要抽出的样本数，其顺序应当与数据集中该变量各水平出现的顺序一致，且在使用该函数前，应当首先对数据集按照该变量进行升序排序；method参数用于选择列示的...stratanames = "housing",size = c(5,5,5),method = "srswor") result<-getdata(GermanCredit,sub_set) 查看抽样结果可见，抽样数据集的最后多了...，以test_kfolddata作为测试集用作模型验证。

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NLP模型BERT和经典数据集！

总的来说，NLP分为五大类无数小类，虽然种类繁多，却环环相扣。无论我们一开始学习的是什么方向，当做过的东西越来越多，学习范围越来越大的时候，总可以形成闭环。...让我们的模型来做阅读理解题目，好似机器有了人类理解的能力。当然，也不能太乐观，现在机器阅读理解任务还在逐步探索阶段。在训练方式上，对于不同机器阅读理解数据集，就会有对这个任务的不同解法。...绕不开的SQuAD数据集上面关于机器阅读理解描述中，我们反复提及用SQuAD数据集进行训练。对于想要从事相关方向的同学来说，这个数据集几乎是绕不过的。...[MASK]：未知遮罩用Bert做机器阅读理解现在我们已经知道了SQuAD这个数据集以及模型Bert。现在就可以通过Bert和SQuAD来做机器阅读理解了。...然后以SQuAD数据集为中心，介绍了机器阅读理解任务的一些分类，知道抽取式任务是简单的，而问答任务是困难的。最后以Bert为例，介绍SQuAD数据集在Bert模型上是怎么解的。

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【猫狗数据集】定义模型并进行训练模型

2020.3.10 发现数据集没有完整的上传到谷歌的colab上去，我说怎么计算出来的step不对劲。测试集是完整的。...顺便提一下，有两种方式可以计算出数据集的量：第一种：print(len(train_dataset)) 第二种：在../dog目录下，输入ls | wc -c 今天重新上传dog数据集。...读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 这节我们要定义模型然后开始进行训练啦。...train_loader,test_loader：就不必多说了，用于加载数据集的 train_data,test_data：传过去这个是为了获取数据集的长度。...，但是该模型默认是imagenet数据集，类别有1000类，我们通过以下方式获取非预训练的模型，并修改最后全连接层为2类 model =torchvision.models.resnet18(pretrained

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doc2vec和word2vec(zigbee简介及应用)

图2.Skip-gram模型,用一个词来预测它周围的词 Doc2vec 在了解word2vec之后，将更容易理解doc2vec的工作原理。...PV-DM 模型如果您对上面的草图感到熟悉，那是因为它是CBOW模型的一个小扩展。它不是仅是使用一些单词来预测下一个单词,我们还添加了另一个特征向量，即文档Id。...数据集可在http://download.tensorflow.org/data/questions-words.txt 获得。...论文中描述在2个任务中测试了Doc2vec：第一个是情感分析任务，第二个类似于上面的类比推理任务。这是文章中的3段。这些段落的数据集用于比较模型。...很容易看出哪两段内容应该更接近：这个数据集（据我所知没有共享）它用于比较一些模型，而doc2vec的效果是最好的：现实生活中的应用 – ScaleAbout 我的一个客户ScaleAbout使用机器学习方法将

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无所不能的Embedding3 - word2vec->Doc2vec

下面例子的完整代码见 github-DSXiangLi-Embedding-doc2vec 模型 PV-DM 训练在CBOW的基础上,PV-DM加入了paragraph-id，每个ID对应训练集一个文本...训练集测试集对比上面提到Doc2vec用PV-DM训练会得到训练集的embedding，对样本外文本则需要重新训练得到预测值。...先看短文本，会发现word2vec和doc2vec表现相对一致，召回的相似文本一致，因为对短文本来说上下文信息的影响会小。 ?...对此更有说服力的应该是Google【Ref2】对几个文本向量模型在wiki和arivx数据集的召回对比，他们分别对比了LDA,doc2vec,average word embedding和BOW。...虽然doc2vec在两个数据集的准确度都是最高的。。。算了把accuracy放上来大家自己感受下吧。。。doc2vec的优势真的并不明显。。。

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9 个小而经典的数据集

Python与算法社区已有 446 篇原创，干货满满三步加星标 01 02 03 三步加星标你好，我是 zhenguo 经常有粉丝问我，手上有没有数据集，几M大小的，尽量真实点的。...今天我为你推荐10个这类小而经典的数据集。 1 covid-19 新冠肺炎已伴随2020快一年，世纪各地每日新增人数等数据，网上有公开数据集和下载API接口。...2 fashion-mnist 论经典数据集，非手写字莫属，而fashion意味着终结了老套的手写字，取而代之的是人类必需品：十类服饰小图。 ?...所以，这份数据集或许对相关爱好者有些许参考意义。 ?...最近连载 5 篇 Pandas 数据分析小技巧，可以基于这些数据实战一下，想要的在下面微信里，回复：数据不必打赏给我点个赞就心满意足了

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Doc2Vec的一个轻量级介绍

图3：PV-DM模型如果你对上面的示意图感到很熟悉，那是因为它是CBOW模型的一个小扩展。但是，除了使用单词来预测下一个单词之外，我们还添加了另一个特征向量，它对于每个文档是唯一的。...数据集在http://download.tensorflow.org/data/questions-words.txt。...Doc2vec在文章中测试了两个任务：第一个是情绪分析，第二个类似于上面的类比推理。这是文章中的三段。这些段落的数据集被用来比较模型。很容易看出哪两个比较接近： ? ?...这个数据集(据我所知没有共享)用来比较一些模型，doc2vec是最好的： ? 现实中的挑战 - ScaleAbout 我的一个客户，使用机器学习方法来进行you-tube视频到内容文章的匹配。...在这个实验中，我们决定尝试使用doc2vec和其他一些模型来预测标签。

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【DS】Doc2Vec和Logistic回归的多类文本分类

如果您是word2vec和doc2vec的新手，以下资源可以帮助您入门: 单词和短语的分布式表示及其组合句子和文档的分布式表示 Doc2Vec的简介关于IMDB情感数据集的Gensim Doc2Vec...教程 word嵌入的文档分类教程在使用Scikit-Learn进行多类文本分类时使用相同的数据集，在本文中，我们将使用Gensim中的doc2vec技术对产品的投诉进行分类。...1train_tagged.values[30] 建立Doc2Vec训练/评估模型首先，我们实例化一个doc2vec模型——分布式词袋(DBOW)。...根据Gensim doc2vec教程关于IMDB情绪数据集的介绍，将分布式词汇包(DBOW)和分布式内存(DM)中的段落向量组合在一起可以提高性能。...在本文中，我使用训练集对doc2vec进行训练，但是在Gensim的教程中，使用整个数据集进行训练，我尝试了这种方法，使用整个数据集对doc2vec分类器进行训练，用于我们的消费者投诉分类，我的准确率达到了

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基于CelebA数据集的GAN模型-2

前两篇我们介绍了celeB数据集 CelebA Datasets——Readme 基于CelebA数据集的GAN模型直接上代码咯导入依赖： # example of a gan for generating...1=0.5) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt) return model 加载我们上一篇文章写到的numpy压缩数据包点

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coco数据集语义分割_实例分割模型

COCO数据集格式 COCO的全称是Common Objects in COntext，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集，用于进行物体检测、分割、关键点检测、添加字幕等。...license], "images": [image], "annotations": [annotation], "categories": [category] } 1.info是关于数据集的一些基本信息...2014, "contributor":"Microsoft COCO group", "date_created":"2015-01-27 09:11:52.357475" } 2.licenses是数据集遵循的一些许可...{ "id": int, "name": str, "supercategory": str, } pycocotools解析COCO数据集 COCO数据集中包含三种id：图像...id、标注id、类别id，解析COCO数据的关键就是可以通过一种id，找到和该id相关的其他数据加载json数据 from pycocotools.coco import COCO import numpy

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基于Doc2vec训练句子向量

本次的数据是之前比赛中公开的旅游数据集，里边每一条都是游客对于景点的评价。...具体的Doc2vec训练Paragraph vector步骤如下： 1)导包：导入必要的包，其中的jieba是为了给文本进行分词。 2)导入数据集，提取Discuss列（该列是用户评价的内容）。...5)加载Doc2vec模型，并开始训练。...本次使用的数据集为情感分析，且大多数样本偏向于好评，样本内容比较单一，所以训练出来的结果都是偏向于哪里好玩，好不好这类的意思，对于一些特定的问题之类的句子准确性还没有验证，目前用于情感分析还是可以的。...下次会尝试使用新的数据集，调试参数看是否会取得更好的结果。 ---- Tips：欢迎大家点击最下方二维码关注我们的公众号，点击干货资源专栏或发送关键字“资源”获取更多资源推荐。

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