随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩，预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展，本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型，这一期先介绍几个国内开源的预训练模型。一，ERNIE(清华大学&华为诺亚)论文：ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative EntitiesGitHub：ht
from snownlp import SnowNLP text='宝贝自拍很帅！！！注意休息～'
s=SnowNLP(text)
#分词
print(s.words)
#词性
for tag in s.tags:
print(tag)
#情感度,积极的概率
print(s.sentiments)
#关键词
print(s.keywords(10))
print(s.tf)
p
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2023-06-07 19:15:46
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SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容。如中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、提取文本关键词、文本相似度计算等。# -*- coding: utf-8 -*-
from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP('这个东西真心很赞')
print('中文分词：')
print(s.words) # [u'这个', u'
Task4 基于深度学习的文本分类2.2-Word2Vec+TextCNN+BiLSTM+Attention分类模型架构模型结构如下图所示，主要包括WordCNNEncoder、SentEncoder、SentAttention和FC模块。最终需要做的是文档分类任务，从文档的角度出发，文档由多个句子序列组成，而句子序列由多个词组成，因此我们可以考虑从词的embedding->获取句子的emb
由于百度语音识别 linux版本的sdk默认不支持语音唤醒功能，想要在树莓派3b+上做一个语音唤醒＋识别的小玩意儿，要想实现唤醒的功能，只能另寻他法，然后我在网络上搜索到了这个snowboy，它是一个语音唤醒引擎。snowboy下载地址：https://github.com/Kitt-AI/snowboysnowboy自定义唤醒词网站：https://snowboy.kitt.ai/snowboy
Li_GaoGao 2018-09-01 09:12:50 这个基本上按照大神的笔记来的。学习参考大神不仅提供了训练图片，还有详细的训练过程，包括转换源码，非常感谢。总的来说用caffe来训练分类，可以分为几个步骤。下载图片，生成.txt，这个txt用于转换图片格式的参数用到了把训练图片转换成lmdb格式计算图片均值修改网络参数和网络的图片路径等训练网络大分为以上5个步骤。其实
# 使用Snownlp训练新闻数据集的流程
## 1. 确定训练集数据源
在训练新闻数据集之前，首先需要确定数据源。可以使用公开的新闻数据集，或者自己收集新闻数据。
## 2. 数据预处理
对于训练机器学习模型来说，数据预处理是非常重要的一步。在这一步中，我们需要对数据进行清洗、标记和分词等处理。
### 清洗数据
清洗数据是为了去除噪音数据，例如HTML标签、特殊字符等。可以使用正则表达式
Michael喜欢滑雪百这并不奇怪，因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度，滑的区域必须向下倾斜，而且当你滑到坡底，你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael想知道载一个区域中最长底滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。下面是一个例子 1 2 3 4 516 17 18 19 615 24 25 20 714 23 22 21 813 12 11 10 9一
snownlp包，是中文自然语言处理的一个Python包，可以用来处理分词、情感分析等。安装该包之后，在各个功能目录下默认会有一个训练好的模型，当我们调用诸如情感分析的功能时，会使用该模型进行情感预测。然而，如果我们有自己的语料库可以用来训练，则可以大大提高预测的准确率。我们现在从该包的文件存储入手，来看一看它是如何存储并应用模型的。1、找到snownlp包的安装目录本人是在Anaconda上安装
snownlps是用Python写的个中文情感分析的包，自带了中文正负情感的训练集，主要是评论的语料库。使用的是朴素贝叶斯原理来训练和预测数据。主要看了一下这个包的几个主要的核心代码，看的过程作了一些注释，记录一下免得以后再忘了。1. sentiment文件夹下的__init__.py，主要是集成了前面写的几个模块的功能，进行打包。1 # -*- coding: utf-8 -*-
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2023-07-24 17:36:58
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SRCNN是将深度学习卷积神经网络应用于单幅图像重建领域的开山之作，网络结构如下： 首先将输入原始低分辨率图像(LR)，通过双三次插值放大至目标高分辨率图像(HR)尺寸，中间包括三个卷积层：图像特征提取层、非线性映射层、重建输出层，最终输出目标大小的高分辨率图像。训练集：91张自然图像，切割为大小33×33的子图像块作为输入，因此可以
计算loss是会把所有loss层的loss相加。从验证集误差是和测试集误差的角度分析 其实你这个问题就是个伪命题，如果我们刻意的去在训练集上拟合模型，使其准确率达到很高的高度，或者说尽量在验证集合上表现的好，都是相悖的。 因为我们不能为了某一特定数据集来刻意拟合，因为模型预测数据是不一定就在这个训练或者验证集合的空间中。 还有，如果这个model预测集合acc20% 训练集合acc1
安装pip install snownlp
# 导入SnowNLP库
from snownlp import SnowNLP情绪判断，返回值为正面情绪的概率，越接近1表示正面情绪，越接近0表示负面情绪s = "这部电影真心棒，全程无尿点"
s2 = "这部电影简直烂到爆"
test = SnowNLP(s)
test2 = SnowNLP(s2)
print(test.sentiments, te
# 用snownlp进行文本情感分析
## 1. 引言
人工智能技术的发展使得计算机能够处理和理解人类的自然语言文本。而情感分析作为自然语言处理的一个重要任务，旨在判断和分析文本中的情感倾向，对于舆情分析、情感监测等应用具有重要的意义。
snownlp是一个基于Python的中文文本情感分析工具包，它提供了一系列的功能，包括分词、情感分析、文本分类等。本文将介绍snownlp的基本使用方法，并
原创
2023-09-07 13:04:54
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为了记录在竞赛中入门深度学习的过程，我开了一个新系列【从传统方法到深度学习】。1. 问题Kaggle竞赛Bag of Words Meets Bags of Popcorn是电影评论（review）的情感分析，可以视作为短文本的二分类问题（正向、负向）。标注数据集长这样：id sentiment review
"2381_9" 1 "\"The Classic War of the
最近开始着手毕设了，本来计划是先读懂一篇论文，复现（其实是跑通并理解）其代码，用作demo，后续在此基础上进行改进。我读的论文是 DialogueRNN An Attentive RNN for Emotion Detection in Conversations，在paper with code上有官方高赞代码。本来看起来应该很不错的一个计划，直到我打开了代码，发现自己很多地方并不
深度网络在学习过程中，是利用优化算法进行前向后向传播的迭代训练的，对于庞大的数据集而言，网络如何迭代，迭代次数是多少，每次迭代多少，都是网络学习过程在需要理解的内容：1、epoch：训练一个模型时所用到的全部数据；一个epoch过程指的是将所有样本数据输入网络中，并完成一次前向及反向传播的过程。 完整的任务模型训练，需要设置多个epoch，经过多轮迭代才会收敛。但是，由于一般情况下数据量非常大，一
情感分析分成情感倾向分析和情感倾向程度分析。情感倾向分析其实是一个分类问题，粗一点的话呢可以分两类，正面情感和负面情感。细一点的话呢，甚至可以分成喜怒哀乐等。而情感倾向度分析，语言所表达的情感的强烈程度。下面我将介绍几种方法来进行情感倾向分析。进行情感分析最快或者说是最基本的方法是使用市面上成熟的工具包来进行分析，像snowNLP。或者使用神经网络，例如深度神经网络，或者循环神经网络的方式来处理，
前言 本文介绍了libtorch教程中的简单模型搭建基本模块搭建模块化编程的思想非常重要，通过模块化编程可以大幅减少重复的敲代码过程，同时代码可读性也会增加。本章将讲述如何使用libtorch搭建一些MLP和CNN的基本模块。MLP基本单元首先是线性层的声明和定义，包括初始化和前向传播函数。代码如下：class LinearBnReluImpl : public torch::nn::Module
1.什么是雪花模型 Snowflake schema雪花模型是多维数据库中的表的逻辑排列方式，使得实体关系图类似于雪花形状。雪花模型由连接到多个维度的集中式事实表组成。“Snowflaking”是一种在星型模型中规范化维度表的方法。 当它沿着所有维度表完全标准化时，结果结构类似于雪花，其中事实表位于中间。雪花背后的原理是通过删除低基数属性和形成单独的表来对维度表进行规范化。雪花模型类似于星型模型。
