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关键词

什么是语义分割_词法分析语法分析语义分析

且慢,下面举个例子: 假如:宠物店有10只动物,其中6只狗,4只猫(真实值),现有一个模型将这10只动物进行分类,分类结果为(预测结果为):5只狗,5只猫(预测值),对分类结果画出对应混淆矩阵进行分析 (那就对了…) 分析混淆矩阵的3个要点:(参考链接) ①矩阵对角线上的数字,为当前类别预测正确的类别数目;非对角线数字,预测都是错误的! 比如:第2列,模型对猫(类别2)预测了1+4=5只(此时,不看预测对与错),再分析,第2列第1行非对角线元素,预测错误(预测值是猫,实际是狗),第2列第2行为对角元素,预测正确(预测值是猫,实际是猫), 上面分析了一大堆,最终还是不够精炼,于是大佬们定义了几个公式: 准确率(Accuracy),对应:语义分割的像素准确率 PA 公式:Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + ——IoU 语义分割代码阅读—评价指标mIoU的计算 深度学习图像分割评测指标MIOU之python代码详解 语义分割常用指标详解(附代码) 【语义分割】评价指标总结及代码实现 numpy.bincount

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关于语义分析的方法(上)

语义分析,本文指运用各种机器学习方法,挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。 本文主要由以下四部分组成:文本基本处理,文本语义分析,图片语义分析语义分析小结。 先讲述文本处理的基本方法,这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法,值得注意的是,虽说分为两节,但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。 最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用,并展望一下未来的语义分析方法 1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前,我们先说下文本基本处理,因为它构成了语义分析的基础。 N-Gram语言模型简单有效,但是它只考虑了词的位置关系,没有考虑词之间的相似度,词语法和词语义,并且还存在数据稀疏的问题,所以后来,又逐渐提出更多的语言模型,例如Class-based ngram model

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    Hadoop之MapReduce 分析

    摘要:MapReduce是Hadoop的又一核心模块,从MapReduce是什么,MapReduce能做什么以及MapReduce的工作机制三方面认识MapReduce。 关键词:Hadoop  MapReduce    分布式处理 面对大数据,大数据的存储和处理,就好比一个人的左右手,显得尤为重要。 Hadoop比较适合解决大数据问题,很大程度上依赖其大数据存储系统,即HDFS和大数据处理系统,即MapReduce。关于HDFS,可以参阅作者写的《Hadoop之HDFS》文章。 对于第一个问题,我们引用Apache Foundation对MapReduce的介绍“Hadoop MapReduce is a software framework for easily writing large clusters (thousands of nodes) of commodity hardware in a reliable, fault-tolerant manner.”由此可知,Hadoop

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    PSPNet ——语义分割及场景分析

    语义分割的目标仅仅是获知已知对象的每个像素的类别标签。 场景解析是基于语义分割的,它的目标是获知图像内所有像素的类别标签。

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    hadoop loadBalance源码分析

    hbase数据库出现很诡异的assignment ,region移动的src和dest都是同一台regionserver,不过时间戳不同,启动的只有一个regionserver, 不知道怎么出现了两个时间戳 分析下源码解决一下   loadbalance只有一个实现 org.apache.hadoop.hbase.master.DefaultLoadBalancer 在HMaster中会启动一个线程 org.apache.hadoop.hbase.Chore

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    NLP专题:LSA浅层语义分析

    原文地址:http://en.wikipedia.org/wiki/Latent_semantic_analysis 前言 浅层语义分析(LSA)是一种自然语言处理中用到的方法,其通过“矢量语义空间”来提取文档与词中的 “概念”,进而分析文档与词之间的关系。 词-文档矩阵和传统的语义模型相比并没有实质上的区别,只是因为传统的语义模型并不是使用“矩阵”这种数学语言来进行描述。 将其映射到语义空间,再与文档进行比较。 应用 低维的语义空间可以用于以下几个方面: 在低维语义空间可对文档进行比较,进而可用于文档聚类和文档分类。 通过查询映射到语义空间,可进行信息检索。 从语义的角度发现词语的相关性,可用于“选择题回答模型”(multi choice qustions answering model)。

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    总结 | 邹炎炎:语义分析介绍及跨语言信息在语义分析中的应用

    近年来,随着人工智能的发展,语义分析也越发重要。 word embedding 是很常见的 input feature,能够很大程度地提升语义分析模型的性能。 然而,对于 output 对语义分析模型性能的影响,大家的关注度却并不是很高。 分享主题:语义分析介绍及跨语言信息在语义分析中的应用 分享提纲: 1.semantic parsing 背景介绍 2.semantic parsing 模型介绍 3. 为了让大家更好地区分语法分析语义分析的不同点,我先介绍一下两种分析的任务: Dependency parsing :比如输入一句话「I saw a girl with a telescope」,Dependency 最后做一下总结,本次我们分享了语义分析的基本背景知识,我们实验室工作中用到的一些语义分析模型、ACL 2018 会议中的短文《跨语言信息在语义分析中的应用》以及语义分析的一些表现。

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    潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)

    一种无监督学习方法,主要用于文本的话题分析 其特点是通过矩阵分解发现文本与单词之间的基于话题的语义关系 最初应用于文本信息检索,也被称为潜在语义索引(latent semantic indexing, LSI),在推荐系统、图像处理、生物信息学等领域也有广泛应用 文本信息处理中: 传统的方法以单词向量表示文本的语义内容,以单词向量空间的度量表示文本之间的语义相似度 潜在语义分析 旨在 解决这种方法不能准确表示语义的问题 ,试图从大量的文本数据中发现潜在的话题 以话题向量表示文本的语义内容,以话题向量空间的度量更准确地表示文本之间的语义相似度 潜在语义分析使用的是非概率的话题分析模型 将文本集合表示为单词-文本矩阵 对单词 非负矩阵分解也可以用于话题分析。 1. 单词向量空间、话题向量空间 1.1 单词向量空间 文本信息处理的一个核心问题是对文本的语义内容进行表示,并进行文本之间的语义相似度计算。 潜在语义分析算法 潜在语义分析 利用 矩阵奇异值分解(SVD),对单词-文本矩阵进行奇异值分解 左矩阵 作为话题向量空间 对角矩阵 与 右矩阵的乘积 作为 文本在话题向量空间的表示 潜在语义分析 根据

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    Hadoop源码分析:FileSystem类

    1、org.apache.hadoop.conf包 org.apache.hadoop.conf包位于hadoop-common模块下 ? 1.1 Configurable 接口 package org.apache.hadoop.conf; import org.apache.hadoop.classification.InterfaceAudience 包 org.apache.hadoop.fs包位于hadoop-common模块下 2.1 FileSystem Hadoop有1个抽象的文件系统概念,HDFS只是其中一个实现。 该抽象文件系统由抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem 定义,该类继承了org.apache.hadoop.conf.Configured类,并实现了java.io.Closeable 支持多钟文件系统,那么Hadoop是如何通过FileSystem类引用实际的DistributedFileSystem文件系统的呢,下面我们将通过源码逐步分析这个创建过程。

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    Hadoop(十三)分析MapReduce程序

    1.5、使用Maven打包Jar包上传到Hadoop客户端的Linux服务器中 二、分析上面MapReduce程序 1.1、查看作业历史服务器 2.2、经过洗牌后的数据怎么选择reduce 2.3、洗牌过程 解决:Hadoop是这样规定的,我们对数据进行分组是根据key值来分组的。那么Hadoop会让这一系列的key去比较大小,最小的先进入执行,执行完成后,按照从小到大去执行。      解决: Hadoop会让每一组数据的key值得hash值去和reduce的个数取余,余数是几那么就进入哪个reduce。       当然前提是给reduce编号(编号是Hadoop内部自己会去编)。    解决:       在红颜色数据块中,Hadoop会将标记向后移动,直至处理的数据是一个整行的数据。

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    php中文语义分析实现方法示例

    本文实例讲述了php中文语义分析实现方法。 分享给大家供大家参考,具体如下: 最近公司有个需求要做文章关键词提取,发现有个波森语义分析,还不错,把其http接口封装了一下, 发布到packagist上了。 简介 简单的封装了BosonNLP中文语义识别的api。

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    Hadoop(十四)MapReduce原理分析

    5.3.3、ReduceTask并行度的决定 5.4、mapreduce的shuffle机制 六、MapReduce与YARN 6.1、YARN概述 6.2、YARN中的重要概念 前言   上一篇我们分析了一个 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。    Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上。 一、MapReduce并行处理的基本过程   首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别:     2.0之前只有MapReduce的运行框架,那么它里面有只有两种节点,一个是 流程分析:   1) 一个mr程序启动的时候,最先启动的是MRAppMaster,MRAppMaster启动后根据本次job的描述信息,计算出需要的maptask实例数量,然后向集群申请机器启动

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    语义分割之Dice Loss深度分析

    来自文章VNet(V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation),旨在应对语义分割中正负样本强烈不平衡的场景 sum(predictive) + torch.sum(target) + ep loss = 1 - intersection / union return loss 梯度分析 从dice 因此分析起来比较复杂,这里我们简化一下,首先从loss曲线和求导曲线对单点输出方式分析。然后对于多点输出的情况,利用模拟预测输出来分析其梯度。 多点情况分析 dice loss 是应用于语义分割而不是分类任务,并且是一个区域相关的loss,因此更适合针对多点的情况进行分析。 这点和单点的情况分析不同。这里求偏导,当 时: 可以看出, 背景区域的梯度是存在的,只有预测值命中的区域极小时, 背景梯度才会很小. 「dice loss 为何训练会很不稳定?」

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    Hadoop02【架构分析

    hadoop1.0   Hadoop1.0即第一代Hadoop,指的是版本为Apache Hadoop 0.20.x、1.x或者CDH3系列的Hadoop,内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成 hadoop2.0   Hadoop2.0即第二代Hadoop,指的是版本为Apache Hadoop 0.23.x、2.x或者CDH4系列的Hadoop,内核主要由HDFS、MapReduce和YARN 两者区别 1.从整体架构上分析   Hadoop1.0由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成,MapReduce由一个 Hadoop2.0为克服Hadoop1.0中的不足进行了下面改进: 针对Hadoop1.0单NameNode制约HDFS的扩展性问题,提出HDFS Federation,它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展 等 2.从MapReduce框架分析 MapReduce1.0   MapReduce1.0计算框架主要由三部分组成:编程模型、数据处理引擎和运行时环境。

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    SQL on Hadoop技术分析(一)

    背景 Hadoop的诞生是划时代的数据变革,但关系型数据库时代的存留也为Hadoop真正占领数据库领域埋下了许多的障碍。 Hadoop对SQL数据库的支持度一直是企业用户最关心的诉求点之一,也是他们选择的Hadoop平台的重要标准。 另外Impala使用的Parquet格式存储,现在又有了一种新的解决方案,kudu+Impala的方案,Cloudera宣称查询分析非常快,并且能支持数据的更新等操作。 总结 SQL on Hadoop的技术发展越来越快,各个厂家的竞争也是越来越激烈,到底哪种技术性能更加的好,查询时延更加的低,这个还是要从业务使用场景上来针对性分析选择。 任何一种技术,都有其适合的场景,然后结合技术上分析,如何减少扫描的数据量,是提升查询性能的关键。

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    Hadoop(十三)分析MapReduce程序

    气象站编号     (15,19)年份     (87, 92) 检查到的温度,如果为+9999则表示没有检测到温度     (92, 93)温度数据质量,为【01459】表示该温度是合理温度 1.2、需求分析 ; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job 二、分析上面MapReduce程序 1.1、查看作业历史服务器   我们通过http://ip:8088去 查看在执行完成MapReduce程序后的历史记录 ?    分析:     查看1992年数据的详细信息: ?     查看详细信息: ?     所以说map 的个数是和你的数据块的个数有关系的。reduce的个数默认是1个。      分析:     1)我们的map(map中是map方法在处理数据)在处理数据的时候,是一行一行处理的。     2)我们的数据分块是默认128MB一块(可以自行设置)。

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    使用Hadoop分析大数据

    [Hadoop] 大数据由于其庞大的规模而显得笨拙,并且大数据需要工具进行高效地处理并从中提取有意义的结果。Hadoop是一个用于存储,分析和处理数据的开源软件框架和平台。 本文是Hadoop如何帮助分析大数据的初学者指南。 大数据(Big Data)是一个指大量数据的术语,包括传统数据库中存在的结构化数据以及文本文档,视频和音频等非结构化数据。 Hadoop用于: 机器学习 处理文本文件 图像处理 处理XML消息 网络爬虫 数据分析 营销领域分析 统计数据研究 使用Hadoop时面临的挑战 Hadoop不提供简单的工具来清除数据中的噪音; 因此 MapReduce编程对于涉及高度分析技能的工作而言效率低下。它是一个低级API的分布式系统。一些API对开发人员无用。 但也有好处。Hadoop有许多有用的功能,如数据仓库,欺诈检测和市场活动分析。 但是,Hadoop因其可扩展性,低成本和灵活性而成为大数据分析的首选平台。它提供了一系列数据科学家需要的工具。带有YARN的Apache Hadoop将大量原始数据转换为易于使用的特征矩阵。

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    Hadoop之HDFS源码分析

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    SQL on Hadoop 技术分析(二)

    森哥大作,接上一篇:SQL on Hadoop技术分析(一) SQL on Hadoop 技术分析(二) 本篇继续分析SQL on Hadoop的相关技术,本次分析的重点是查询优化器(技术上的名词叫SQL Parser),在SQL on Hadoop技术中有着非常重要的地位,一次查询SQL下来,SQL Parser分析SQL词法,语法,最终生成执行计划,下发给各个节点执行,SQL的执行的过程快慢,跟生成的执行计划的好坏 Impala: SQL支持度: 支持SQL92中的大部分select语句, 以及SQL2003标准中的分析函数。 HAWQ会根据底层Hadoop集群的运行状态获取成本模型,这套模型了解存储资源性能、掌握各项数据的访问成本以及数据的专有排列方式。 另外,如此规模的性能提升也成功将Hadoop从原本的批处理式系统转化为交互式系统。

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    Hadoop之MapReduce程序分析

    摘要:Hadoop之MapReduce程序包括三个部分:Mapper,Reducer和作业执行。本文介绍和分析MapReduce程序三部分结构。 Hadoop提供的一些有用的Mapper实现,包括IdentityMapper,InverseMapper,RegexMapper和TokenCountMapper等。 Hadoop提供一些有用Reducer实现,包括IdentityReducer和LongSumReducer等。

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