文章目录引言腾讯中文词汇/短语向量（Tencent AI Lab Embedding Corpus for Chinese Words and Phrases）使用方法中文词向量语料库 by 北京师范大学&人民大学Stanford GloVe Embeddings 英文词向量fastText word vectors使用方法词向量训练工具包Reference 引言NLP用向量表示单词，这
最近在学习语音识别的知识，发现李宏毅老师今年也出了相应的视频，相应的课件可以从下面的位置获取：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.htmlYoutube视频：https://youtu.be/AIKu43goh-8https://youtu.be/BdUeBa6NbXAhttps://youtu.be/CGuLuBaLIeI 课件
写在前面也许现在的你需要用PB完成毕业设计、需要维护远古时代的代码，又或者是你呆的公司就是要求要用PB开发项目。不管你是出于什么原因还在使用PB，不可否认PB在数据窗口非常优秀，熟练使用之后开发数据库相关的应用非常高效但由于PB这一框架出现得比较早，而且主要用于传统基于数据库得CS开发。在网络、系统、数据传输等方面有很多欠缺，需要实现某些功能特别费劲，需要引入各种动态库才能实现一、PB项目开发痛点
AI工程师必备的核心技能现实生活中问题--->数学优化问题--->通过合适的工具解决 什么是NLPNLP = NLU + NLGNLU(Natural Language Understanding)：语音/文本 -> 意思（meaning）NLG(Natural Language Generator)：意思 -> 文本/语音 NL
文章目录环境主要技术栈社区管理端社区用户端用户管理端V2.0展望 环境笔记本：ThinkPad T14 (锐龙版) 32G + 512G 操作系统：win10 教育版 + Centos 7 IDEA：2019.2.4 PyCharm：2019.3.5 虚拟机：VMware 16 Pro 数据库：MySQL8.0.19 JDK：jdk8 主要技术栈websocket：实现实时通信与离线通信mysq
一、两类问答系统任务导向的对话系统任务为导向的对话系统是帮助用户去完成特定任务，比如找商品，订住宿，订餐厅等。实现任务为导向的对话系统，主要有两类方式：1) Pipeline method 通过4个步骤去完成对话任务2)End-to-End method。 端到端地完成对话任务非任务导向的对话系统非任务导向的对话系统是与用户进行互动并提供回答，简单的说，就是在开放领域的闲聊。实现非任务导向对话系统
目录实验要求实验内容实验目的实验环境基本知识及实验原理详解实验原理分析：1.对tf-idf的详细理解2.排序检索模型3.相关示例实验结果图数据集处理代码重要部分解释相似度得分计算部分归一化处理Code实验数据 实验要求实验内容– 在Experiment1的基础上实现最基本的Ranked retrieval model• Input：a query (like Ron Weasley birthd
一、n-gram是什么wikipedia上有关n-gram的定义： n-gram是一种统计语言模型，用来根据前(n-1)个item来预测第n个item。在应用层面，这些item可以是音素（语音识别应用）、字符（输入法应用）、词（分词应用）或碱基对（基因信息）。一般来讲，可以从大规模文本或音频语料库生成n-gram模型。 习惯上，1-gram叫unigram，2-gram称为bigram，3-g
基于Tensorflow 2.x手动复现BERTWhat’s I can’t create, I don’t understand. —— Richard Feynman这次来造一个NLP领域的大轮子——BERT。当然，以我的硬件条件（GTX1660Ti）并不允许完完全全的“复刻”谷歌的模型，所以这边下调了模型和词嵌入的维度。并且使用了网友们喜闻乐见的英雄联盟语料库来训练。所以我给自己复现的模型起
编 | 智商掉了一地这篇文章谈一下笔者被前几天出来的一篇“神论文”气到了的经历。这篇“神论文”是 《How not to Lie with a Benchmark: Rearranging NLP Leaderboards》 ，论文的大致内容是说目前很多排行榜算平均都用算术平均，而它认为几何平均与调和平均更加合理。最关键是它还对GLUE、SuperGLUE等榜单上的模型用几何平均和调和平均重新算了
之前已经了解了Scratch的简单操作。在学习的工程中，不可能将全部的积木都操作覆盖一遍。那么我们就要找到一个方式可以自行解决问题。其实Scratch给我们提供了一个很好的帮助中心。有两种快速介绍积木的实际应用的方法。第一种--右键。再对应的积木上点击右键，会出现帮助按钮。点击后就会出现当前积木的说明。不过是英文的，需要好好阅读以下。第二种--积木说明按钮。在脚本上方有一个问号按钮，点击后鼠标指针
在经历数个月的期待与等待后，终于拿到了预订的 HoloLens 开发者版本套件。经过一个月的学习和研究，对于HoloLens开发有了更浓厚的兴趣。根据积累的经验，特录制了一节HoloLens开发教程，分享与大家。因为我是微软MVP，所以将教程上载到Channel 9之上。传送门：https://channel9.msdn.com/Blogs/MVP-Windows-Dev/Start-Develo
因为最近在准备本科毕设的论文部分，所以最近原创的相对比较少，但是为了坚持每天学点新知识，我也逼着自己每天抽出晚上的1小时左右把自己想到的并且自己还没理解的小知识点的网上搜索下好的文章，能一下子读懂的，最好有图之类的文章，再根据自己的一些小理解，将文章编辑下，分享给大家。末尾再附上自己的当天准备的五个托福单词，这五个单词我也不是我先学过的，而是托福单词随机到的，在我编辑的时候我也刚好学下。正是在这种
事件抽取等。主要包括以下几大部分：定义（Define）综述（Survey）模型（Models）数据集（Datasets）挑战与展望（Future Research Challenges）Github地址： https://github.com/xiaoqian19940510/Event-Extraction事件抽取20201、 Reading the Manual: Event Ext
文章目录从头开始训练一个词性标注模型自定义模型一、导入所需要的包与模块二、自定义词性三、词性标注训练模型一、模型参数的注解（语种、输出目录以及训练迭代次数）二、创建一个空白的语言模型三、放入测试集四、保存模型以及测试模型不足的地方代码参考 从头开始训练一个词性标注模型词性标注的全称为Part-Of-Speech tagging。顾名思义，词性标注是为输入文本中的单词标注对应词性的过程。spaCy
情绪本身没有好坏之分。情绪就如世上所有事物一样，应以对人生的成功快乐有没有贡献为衡量标准，有没有这个效果决定了一种情绪状态是好还是坏。 传统上，我们认为某些情绪是不好的，例如愤怒、悲伤，称它们为负面情绪，于是，世上就有了正面(好的)情绪和负面(不好的)情绪。 有人因为压力太大，受不了情绪上的折磨，学会了“麻木感觉”，意思是不再对事情有同样的情绪反应。 这是一种保护机制，短期如此，是没有问题的，但是
推荐系统离线评估 1.什么是离线评估？离线评估在推荐算法全生命周期评估中的作用与位置，如图所示：离线评估是整个推荐系统评估的第一个环节，它处于算法模型训练和模型上线提供服务之间，也就是说，模型训练好之后，通过离线评估来选择一个比较好的模型，来作为上线服务的模型。总的来说，离线评估是在推荐算法模型开发与选型的过程中对推荐算法模型做评估，通过评估具体指标来选择合适的推荐算法，将算法部署上线为
一、创建首页 进入到iVX线上编辑器后，选择相对定位。 点击创建后进入到 IDE 之中： 我们在第一步中首先创建一个首页。点击左侧组件栏中的页面组件，创建一个页面： 接着重命名该页面为Home，在页面中创建一个行，命名为main： 设置main的高度为包裹，并且背景色透明：在main之下创建一个行，设置高度为包裹，重命名为标题： 接着设置一下他们之间的属性信息：接着创建两个行，一个行命名为内容，在
一、引言自然语言处理（NLP）领域中，文本情感分析是一项重要且应用广泛的任务，常用于社交媒体监控、用户反馈分析、产品评价分析等场景。近年来，Transformer架构凭借其强大的特征提取能力，在NLP任务中取得了卓越成果。本文将结合理论知识与代码，详细介绍基于Transformer的文本情感分析实现过程。二、Transformer架构概述Transformer架构摒弃了传统的循环神经网络（RNN）
Colors=. 当选项palette为ADAPTIVE时，控制用于调色板的颜色数目。默认是最大值，即256种颜色im.convert(mode,matrix) ⇒ image使用转换矩阵将一个“RGB”图像转换为“L”或者“RGB”图像。变量matrix为4或者16元组。from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
print(im
《人工智能导论》实验报告一、实验题目：识别型专家系统设计————识别动物专家系统二、实验目的1、掌握专家系统的基本构成2、掌握用人工智能程序设计语言编制智能程序的方法三、实验内容所选编程语言：C语言；2.拟订的规则：(1)若某动物有奶，则它是哺乳动物。(2)若某动物有毛发，则它是哺乳动物。(3)若某动物有羽毛，则它是鸟。(4)若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方
NLP基础学习论文一：NLP-baseline-word2vec 1、词的表示方法 ONE-hot表示形式 一个向量只有一个地方是1，其他全是0通过共现次数先构造共现矩阵，但是此时如果词数过多，构造的共现矩阵就会过大，所以这个时候需要进行降维度。SVD： 继续向下演进，本文采用word2vec的是分布式表示方法。 此时向量里的内容都是一个浮点数而不是0或者1，而这些数是通过训练而得到的。 每个词都
已经90赞啦。这是我写的第一篇知乎文章能拿到这么多攒还挺激动的。最近一段时间看着这篇文章的点赞数慢慢增加，收藏量比慢慢快一点的增加还是很欣慰的。但是，写完这篇文章十几天了，我发现大家还是遇到很多问题的。这些问题主要集中在：1.输入的服务器用户名或密码无效 这种情况其实就跟图片中提到的一样，是服务器用户名或者密码输入错误了。其中大部分人应该是搞混了电脑登陆时的PIN码和Microsoft
什么是AI？AI 是 Artificial Intelligent 的缩写，是我们通常意义上说的人工智能。简单来说就是让机器能够模拟人类的思维能力，让它能够像人一样感知、思考甚至决策。为什么要开发AI？因为在过去，都是我们学习机器语言（如C，C++，Java等高级语言）当然，这里的高级语言需要通过 编译器 才能编程机器能够识别的东西但是这样其实就被局限住了，因为机器只能通过人类的编程而被命令的做这
继续中文分词在线PK之旅，上文《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》我们选择了5个中文分词开源工具，这次再追加3个，分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装)、斯坦福大学的CoreNLP(stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreN
文章目录论文名称global attention 论文名称原文：Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation本篇主要记录的是global attention的用法 文章中，机器翻译的模型是encoder-decoder模型。 其中将LSTM隐层状态的输出作为注意力层的输入。 这里将输入的向量记为 文章里面提到
前提：1、明确搜索入口2、明确搜索条件3、明确搜索逻辑 一、界面测试搜索框UI显示正常，布局合理（搜索框默认的搜索icon，末尾处的X按钮等等）搜索页面布局合理，无错别字搜索出的结果展示，布局合理已查看过的结果，是否要做特殊（如置灰、标红）处理结果数据较多时，页面的分页布局是否合理 二、功能测试注意验证搜索框的功能是否与需求一致，即是模糊搜索，还是完全搜索：若支持模糊查询，搜索
基于 Milvus 召回服务教程
概述
互联网和移动技术的快速发展，一方面让更多的个人随时随地可以接入互联网获取信息，另一方面也让个人和网站更加快捷的提供UGC（User Generated Content，用户原创内容）和PGC（Professional Generated Content，专业生产内容）的内容、商品。因此，导致了网络中出现了大量的用户和海量的内容数据。这种从信息匮乏到信息爆炸的
在深度学习火爆的今天，大规模数据下训练的大规模模型在线上任务中日益常见。随着大模型效果的提升，随之带来了一些使用上的不便。通常情况下，大模型需要基于大量语料、文本训练，迭代周期长。且对于特定场景下词语在训练语料中出现次数不多，常常拟合不好。本文介绍的是关键词即特定场景语料，在序列到序列任务中通过构建状态转移自动机的方法改善最终效果的方案。01 生成模型即生成模型解码序列到序列模型常用于机器翻译、语