（这个系列的第一部分介绍了贝叶斯定理，第二部分介绍了如何过滤垃圾邮件，今天是第三部分。） 使用Google的时候，如果你拼错一个单词，它会提醒你正确的拼法。 比如，你不小心输入了seperate。 G
摘要：本篇从理论到实际讲解了实际项目中使用很多的SimBERT模型。首先介绍了业务使用背景，主要用SimBERT的相似文本生成和相似文本检索能力；然后详细介绍了SimBERT的原理，SimBERT是基于UniLM来完成文本生成任务，重点介绍了SimBERT的损失函数和训练流程；最后源码实践了SimBERT，通过广告文案生成模型实践了相似文本生成任务，并基于SimBERT+Faiss实践了相似文本检索任务。对于希望将SimBERT应用于实际项目中的小伙伴可能有所帮助。
最近看了一个视频，通过 python 的 pyHook 模块来监听电脑的键盘响应事件，只要按下 ctrl 键就能得到一句随机的祖安话，然后 ctrl+v 快速粘贴发送出去就能够在游戏中跟人对喷，挺有意思的，指的是这个思路，并不是教唆大家去骂人。然后我也尝试了一下，将过程记录下来。
之前介绍的模型都是基于词向量的, 那么能不能换一个角度来表示语言。说英文的时候, 每个单词都是由音节构成的, 而人们听到了连续的音节就可以理解其中的含义, 而音节显然比词粒度更细。
LSTM （Long Short Term Memory, 长短期神经网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN, Recurrent neural networks）。LSTM 能够通过更新单元状态来学习参数间的长期依赖关系，目前在机器翻译、语言识别等领域有着广泛应用。
本文为刊载于《经济学（季刊）》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用：一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用，是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分，即文本大数据信息提取方法，旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。
对于EditText控件来说可能需要用户输入提示，比如这个文本库是需要输入姓名的，可能 输入提示的内容为 “单击输入姓名”，使用Java代码，直接调用setHint(CharSequence hint) 即可，而对于layout xml布局文件而言，可以加入android:hint="单击输入姓名" 这行在你的 EditText 中即可。
jieba是一个强大的中文分词工具，用于将中文文本切分成单个词语。它支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等，还可以通过用户自定义词典来增加新词。本文将从入门到精通地介绍jieba库的使用方法，带你掌握中文分词的基本概念和高级特性。
富文本是很多App都需要的，而且Flutter也提供了富文本功能，但是对于做多语言的APP来说，RichText并不好用，或者说不能用，
在上小学有一道题目是半杯50度的水加上半杯50度的水等于什么，我傻傻写了半杯100度的水。当时我还是逗者级别的，现在是逗尊级别了。在写代码的时候会看到莫名一个不带单位的变量或属性，总是会觉得我会加出100度出来。什么是不带单位的属性？例如我看到了有人写了一个属性叫字体大小的，这个属性是 double 值，这就好玩了，请问这是一个像素单位还是磅单位。程序猿修养给属性一个单位，可以提升代码可读性
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
自然语言处理是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，研究如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言、理解人类语言。
机器之心发布 云脑科技 作者：算法工程师 李瀚立 作者简介：李瀚立，本科毕业于武汉大学数学与统计学院，普渡大学统计硕士，达特茅斯学院计算机硕士。曾就职于 Amazon AWS，IBM Cloud。现为
数据下载完成后，解压后的文件名news_sohusite_xml.smarty.dat（迷你版），文件编码是用的GBK。
翻出来10年前自己写的一个玩具文本数据库，这个项目期初来自ACM月赛的一道题，然后被扩充成了这个样子。当时给取名JimSQL，寓意Jim Isn't MySQL. 现在看起来整个实现既有趣又幼稚。。。
自动化测试框架由一组最佳实践，通用工具和库组成，可帮助测试人员评估多个Web和移动应用的功能，安全性，可用性和可访问性。而在，软件开发世界中有很多的自动化测试框架，该如何选择？
Slate 解决了其他富文本库存在的问题，并基于几个原则：插件优先、无固定模式核心逻辑、嵌套文档模型和与 DOM 并行。
Ulysses mac版是mac上一款优秀的markdown写作工具，为广大mac用户提供写作环境的超强大文本编辑工具；支持Markdown、拼写检查、语音识别、iCloud同步、版本管理等功能，并且可以导出为 PDF、Word、RTF、TXT、Markdown、HTML 和 ePub等文件格式！
为了能够使得组合特征避免出现参数过多，过拟合等问题，因此，我们需要找到有效的方法帮助我们进行特征的组合。 以预测问题举例。 输出特征有年龄，性别，购买物品类别，用户类型 组合特征可以如下，满足下面的条件为1，不满足则为0，特征为4维向量。
Ulysses for Mac是mac上一款优秀的markdown写作工具。ulysses mac版具备全新的Soulmen写作坏境，采用了革命性的功能增强，结合了最好的部分最小标记（即Markdown，Textile）功能，可以为您带来前所未有的编辑体验。
在咱国内有很多有趣的文字，其中藏文属于有趣的文字里面特别有趣的一项，特别是对于做文本库的同学，大概都知道什么叫合写字吧。合写字的含义就是多个字符一起组成一个字。但是多个字符在内存中，本身就是多个字符对象，以往统计某个字符串的字数，咱简单判断只是拿字符串的字符数量进行获取。这个方法在藏文下肯定是不可行的，藏文的一个字由多个字符组成，因此需要本文介绍的特别的方法
自然语言处理是神经网络的经典应用领域之一，所谓自然语言处理，就是让机器理解人类的语言，英文为Natural Language Processing, 简称NLP，是人工智能的一个重要方向，目前生活中已经有很多基于NLP的技术应用了，比如苹果手机的siri， 可以从语音中提取关键信息，然后自动化的执行某些操作，再或者百度翻译，可以自动翻译不同类型的语言，这些应用的核心都涉及NLP相关技术。
嗨，我是猫头虎！今天我们来探索Go语言中一个重要但经常被忽视的主题：文本规范化。在处理多语言文本时，理解和实现文本规范化是至关重要的。让我们一起深入了解Go中如何处理这一挑战吧！🚀
机器之心原创 作者：邱陆陆 去年六月，英特尔人工智能产品事业部（AIPG）数据科学主任、首席工程师刘茵茵在机器之心主办的第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017）上发表了《演变中的人工智能，与模型俱进》主题演讲，探讨了深度学习如何用同一种模型为不同行业提供解决方案，以及如何让各个行业的专家建议推动整个人工智能生态系统的发展。会后，刘茵茵也接受了机器之心的专访，分享了英特尔在 AI 领域的整体规划，以及 AIPG 部门如何计划通过构建相应的框架、资源库等实现这一目标。 日前，机器之心受邀参加了由英特尔与 O
一部问答系统发展史就是一部人工智能发展史。早在1950年的图灵测试就提出：如果人类无法通过问答将机器和人区分开，那么这个机器就可以被认为具有智能。问答系统和人工智能有着密不可分的关系。从基于规则和结构化数据的自动问答，到基于精细设计神经网络的文本问答，再到T5[1]将一切文本任务都转化为问答，我们足以看出自动问答系统在走向机器智能的过程中的重要性。
在 WPF 里面，带了基础的文本库功能，如 TextBlock 等。文本库排版的重点是在文本的分行逻辑，也就是换行逻辑，如何计算当前的文本字符串到达哪个字符就需要换到下一行的逻辑就是文本布局的重点模块。本文来简单聊聊 WPF 的文本布局逻辑
授权转自知乎，作者李佳飞 最近中国诗词大会很受欢迎，才女武亦姝凭借超强的记忆力和超快的反应能力一炮走红，成为大家心目中的偶像。 在欣赏节目的同时，我也不禁想到，既然古代的诗人能够创作出这些美好的诗篇，那我是不是也能创作几首属于自己的诗词作品呢？可惜，经过一番尝试，我发现自身的文学功底不够，恐怕无法完成这样艰巨的任务。看来人和人还是有很大的差距。 当然，我并没有气馁。就像著名的无限猴子定理阐述的那样，哪怕是让一只猴子在打字机上随机地按键，只要按键的时间足够长，那么几乎必然能够打出任何特定的文字，甚至是莎士比
在 WPF 里面，可以通过 DrawingVisual 来进行使用底层的绘制方法，此方法需要调用 DrawingVisual 的 RenderOpen 拿到 DrawingContext 类型的对象，接着调用此对象的方法来进行界面绘制。在绘制完成之后，如果依然保存绘制过程的对象，例如 Transform 对象，那当界面再次刷新时，如果更改此对象的属性，将会影响渲染
解释： | 表示位的或运算，将十进制数字转为二进制，然后两数的每一位进行比较，只要有1就为1， 两位均为 0，才为 0 计算过程：
目前围绕 LangChain 框架核心模块主要有六个，包括模型输入输出（Model I/O）、数据连接（Data Connection）、链（Chains）、记忆（Memory）、代理（Agents）和回调（Callbacks）。
开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。为了能够有效和高效地识别用户所需的软件，已根据软件的功能和属性向软件判断了标记。因此，标签分配成为开源软件存储库软件维护成功的关键。手动分配需要专家判断软件的功能和性能，并从软件的大型标签池中选择适当的预定义标签，这显然很耗时。因此，此任务上的软件挖掘的目的是利用数据挖掘的进步，为新上传的软件项目启用自动标记分配（重新推荐）。
作者：冯大福 舆情监测一直是众多品牌关注的地方，尤其品牌想知道在品牌推广，品牌策略，品牌广告中出现的问题，从而能进行策略上的改进，但是现在很多人都是读帖子，笔者在4年前做舆情分析时候就是读帖子，至今没有太多改善，关注舆情监测中的主题挖掘部分，主题挖掘可以使数据分析师，减轻工作量，去掉读帖子等一系列等的复杂工作，大致了解主题规律。 本文是笔者早前发在某网站上的，由于笔者最近太忙，将本文修改下呈现给大家： 本文分析逻辑： 数据处理 1.数据源： 从各大网站论坛，微博等爬虫关于某避孕药的内容 关键字段名称
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
本文将以MySQL 5.7 X Plugin为例，对比分析流水线（pipelining）和并行查询技术。 另一篇博文《MySQL 5.7 X Plugin支持异步查询》（Asynchronous Query Execution with MySQL 5.7 X Plugin），介绍了运行MySQL 5.7 X Plugin的方法： Hash分区 开放MySQL的CPU内核数连接 由于5.7 X Plugin只支持流水线技术（缩短往返延时），且不支持MySQL连接复用（MySQL在执行单项
现代公司要处理大量的数据。这些数据以不同形式出现，包括文档、电子表格、录音、电子邮件、JSON以及更多形式。这类数据最常用的记录方式之一就是通过文本，这类文本通常与我们日常所使用的自然语言十分相似。
搜索引擎是人们获取信息的重要途径，其中包含了很多问答型的query。但传统的搜索只能返回TopK的网页，需要用户自己从网页中分析甄别答案，体验较差。原因是传统搜索引擎只是对query和doc做“匹配”，并不是真正细粒度地理解query。智能问答正好可以弥补这个局限，它的优势在于能够更好地分析query，直接返回精准、可靠的答案。
如果突然让你回答，“ Geoffrey Hinton 的出生年月日是？”，相信大部分人是不知道的，转头直接百度或谷歌，然后找到相关词条，抽取关键信息，回答：“1947年12月6日”（冷知识 get）。
腾讯企点 公众号ID：qidianonline 关注 QQ会话作为企点最最重要的通路之一 利用QQ通路主动营销 也成了企点粉们的必修课题 本期奉上在企点主动营销的 使用方法和注意事项 QQ群发 【消息助手】营造QQ私聊氛围 很多用户选择企点正是看中了可以对客户进行群发的【消息助手】，但是同时也有很多用户在【消息助手】的使用上受到了一系列限制。 其实将自己的业务和系统的规则结合起来，会用它、用好它，一键触发与多个客户的QQ私聊窗口，营销效果大幅提升不是问题。 1、不要频繁群发 你的
在 Office 里面的文本解析最全的范围是 Word 文本，就是属性数量本身就特别多。本文只是简单和大家聊聊 Office 里面的 PPT 的文本的解析入门。尽管 PPT 的文本也是采用 DrawingDL 的文本属性为主，不过会用到的属性将比 Word 少很多。本文将和小伙伴介绍 PPT 的文本存放的方式
本次整理的论文还是主要偏向于Open-Domain QA，其中主要涉及到结合文本与知识库的GRAFT-Net模型、基本词汇的检索-阅读者模型、改进的DS-QA模型、结合了教育语义的动态概念网络模型、知识增强的图神经网络(KGNN)等。（四篇含源码）
一、网络爬虫原理 Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Baidu。由此可见 Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为 Spider或者Crawler。
举例梯度下降实例说明归一化的重要性，若两个特征的取值范围不一样，则在学习速率相同的情况下，范围小的特征更新速度会大于取值范围大的特征，需要较多的迭代才能找到最优解。若将两个特征归一化到相同的数值区间，两特征的更新速度变得更为一致，容易更快地通过梯度下降找到最优解。
为了消除不同数据特征之间的量纲影响，我们需要对数据特征进行归一化处理，使得不同指标之间有一定的可比性。常用的归一化方法有：
一是直接将这部分代码copy到绘本阅读这个项目中； 二是将语音评测这部分逻辑给抽取出来，然后在分别在两处使用。
本文非小白向，本文适合想开发自定义的文本框，从底层开始开发的文本库的伙伴。在开始之前，期望了解了文本库开发的基础知识
给定一个图像，人类可以很容易地推断其中的显着实体，并有效地描述场景，如对象所在的位置（在森林或厨房？），对象具有什么属性（棕色或白色？），更重要的是，物体如何与场景中的其他物体（在田野里奔跑，或被人等等）相互作用。视觉描述的任务旨在开发视觉系统，生成关于图像中对象的上下文描述。视觉描述是具有挑战性的，因为它不仅需要识别对象（熊），还需要识别其他视觉元素，如动作（站立）和属性（棕色），并构建一个流畅的句子来描述图像中的对象，动作和属性如何相关（如棕熊站在森林中的一块岩石上）。
论文 1：An Efficient Evolutionary Algorithm for Subset Selection with General Cost Constraints
在 Windows 下，可以使用 DX 提供的强大能力，调用 DX 读取 TTF 字体文件，获取字体文件的信息以及额外的渲染信息。特别是基于 DX 的 WPF 更是加了一层封装，使用 FontFamily 类型提供的友好方法获取到字体的信息。出于学习的目的，本文将不使用任何平台封装好的方法，自己读取二进制的 TTF 文件，解析 TTF 的内容，获取到字体文件里面的字体名
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