在自然語言處理中，停用詞是一些不包含什麼信息的詞語，以及一些特別高頻的詞，比如the，to，the，a，an，and等
Faker——NLP造數據神器 寫在前面：開源詞典——funNLP （1）碼雲地址：https://gitee.com/
GM（1，1）灰色預測模型-案例長江水質綜合評價賽題第三題-matlab完整代碼附送 看到上一篇Blog在短短几天Pageviews就達到了1300多，看來大家還是比較中意建模上的筆記🤭，小白一個，也是是自己在學習上的經驗總結與教
因爲課題組的需要，過去幾個月一直在學習強化學習和魯棒性算法。再加上忙於課題組中的一些工作，所以過去兩個月基本沒有什麼時間來寫博客。最近讀了不少強化學習和魯棒性算法方面的論文，也有一些小的收穫，等有時間再通過博客分享出來。今天分享的是我近期
1.Variational Reasoning for QuestionAnswering with Knowledge Grap 摘要： QA存在的問題：問題存在噪音；需要經過多輪推理才能找到答案。 提出基於
替換用戶輸入句子中錯誤單詞構建詞典庫需要生成 所有候選集合讀取路透社語料庫構建語言模型：bigram用戶打錯的概率統計 - channel probalility主函數 構建詞典庫 # Python rstrip() 刪除 str
常見的英文文本處理流程中都包含哪些步驟 1.導入相應的類庫 import nltk from nltk import word_tokenize, sent_tokenize 2.導入數據 corpus = open(‘數據路徑’
自然語言處理 自然語言處理是什麼 自然語言處理(Natural Language Process)就是利用計算機來處理人類語言的學科，屬於計算機與語言學的交叉學科。 自然語言處理有哪些技術 大致包括如下技術: 1.分詞(Word
句子變換，是指根據給定中文句子，藉助某種語言處理手段，擴展出一定數據規模的中文句子集合，是一個從1到N的過程，目的在於解決搜索（查詢擴展）、分類（樣本擴充）、抽取（數據回標）、推薦與生成（關聯引導）等多個工業級應用任務。 我們發現
對cnews數據做一些數據處理 import jieba import pandas as pd import tensorflow as tf from collections import Counter from gensim.m
項目圖紙 https://awwapp.com/b/uo8xhbtbef9cg/ CPCY策劃圖紙-鏈接 https://www.processon.com/view/link/5efde50fe401fd1fd2b
Glove模型 模型目標：進行詞的向量化表示，使得向量之間儘可能的蘊含語義和語法的信息 Glove用詞向量表達共現詞頻的對數 代價函數： 模型推導 （不是很嚴謹） 首先給予一些定義 共現詞頻Xi,j 表示若中心詞爲i，語境詞j出現的次數
詞典分詞 切分算法 詞典導入 # -*- coding:utf-8 -*- # Author：AG # Date: 2020-07-5 from pyhanlp import * def load_dictionary():
自然語言中使用批處理時候, 每個句子的長度並不一定是等長的, 這時候就需要對較短的句子進行padding, 填充的數據一般是0, 這個時候, 在進行詞嵌入的時候就會進行相應的處理, nn.embedding會將填充的映射爲0 其中padd
資源鏈接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411，部分內容參考來自於碼農場 » CS224n筆記6 句法分析和https://zhuanlan.zhihu.com/p/110532288 補充內容
在這裏記錄一下踩過的坑 在訓練樣本中幾乎沒有前面一大串英文或者數字，然後後面跟實體的情況，所以訓練起來還挺平穩的。 但是在預測的時候遇到了這種情況，造成實體可以識別出來，但是實體的預測結果下標錯了（表現爲下標提前了） 造成這一問題
