文章目录前言论文综述12几种方法与nlpaug工具用于文本领域的数据增强方法探索替换结构性文本工具 前言数据增强主要分为以下几种：Token-level manipulation：单词级别的增强，比如同义词替换，对ner也有效果。Label-conditionedtextgeneration： 基于标签的数据增强，就是把标签信息也加入训练当中来，比如Daga模型。Soft data augmen
引言随着人工智能的发展，越来越多深度学习框架如雨后春笋般涌现，例如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Theano 和 PaddlePaddle 等。这些基础框架提供了构建一个模型需要的基本通用工具包。但是对于 NLP 相关的任务，我们往往需要自己编写大量比较繁琐的代码，包括数据预处理和训练过程中的工具等。因此，大家通常基于 NLP 相关的深度学习框架编写自己的模型，如
牛客网自然语言处理（NLP）专项练习总结过拟合与欠拟合1.有助于解决模型训练过程中的过拟合问题的方法2.解决欠拟合的方法梯度消失1.下面哪些方法有助于解决深度网络的梯度消失问题激活函数1.Sigmoid、tanh和Relu机器学习算法1.k-meansEM算法SVM决策树1.决策树有哪些常用的启发函数卷积优化算法NLP相关1.LSTM2.Word2vecWord2vec是**无监督**学习wor
一.imdb数据集下载和探索我们将使用 IMDB 数据集，其中包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。我们将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意味着它们包含相同数量的正面和负面影评。 1.数据集下载及可能出现的问题(train_data, train_labels), (test_data, test_labels)
数据集探索IMDB数据集下载并处理 IMDB 数据集index转成文本THUCNews子集探索THUCNews子集介绍数据预处理代码 此部分依据tensorflow教程编写IMDB数据集tensorflow教程中关于IMDB 数据集介绍–包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意
2月25日第一次作业作业奖励： 3月2日中午12点之前完成，会从中挑选10位回答优秀的同学获得飞桨定制数据线+本作业1-1（1）下载飞桨本地并安装成功,将截图发给班主任（2）学习使用PaddleNLP下面的LAC模型或Jieba分词 LAC模型地址：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/lexical_a
一、概念训练集：用于训练的样本集合，主要用来训练神经网络中的参数。验证集：用于验证模型性能的样本集合。不同神经网络在训练集上训练结束后，通过验证集来比较判断各个模型的性能.这里的不同模型主要是指对应不同超参数的神经网络，也可以指完全不同结构的神经网络。测试集：对于训练完成的神经网络，测试集用于客观的评价神经网络的性能。二、深入理解他们之间的区别神经网络在网络结构确定的情况下，有两部分影响模型最终的
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2023-06-24 16:54:29
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GLUE数据集合1、 CoLA数据集 CoLA(The Corpus of Linguistic Acceptability，语言可接受性语料库)，单句子分类任务，语料来自语言理论的书籍和期刊，每个句子被标注为是否合乎语法的单词序列。本任务是一个二分类任务，标签共两个，分别是0和1，其中0表示不合乎语法，1表示合乎语法。样本个数：训练集8, 551个，开发集1, 043个，测试集1, 063个。
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2023-08-14 10:28:50
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# 如何安装SNOW NLP
## 一、流程概述
在本篇文章中，我们将共同学习如何在Python环境中安装SNOW NLP（中文自然语言处理工具包）。整个安装过程可以分为几个简单的步骤，以下是整个安装流程的概述表格：
| 步骤 | 说明 |
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基本文本处理技能：中英文字符串处理（删除不相关的字符、去停用词）；分词（结巴分词）；词、字符频率统计。 语言模型；unigram、bigram、trigram频率统计。 结巴分词介绍和使用1.中英文字符串处理#直接使用apply函数食用更佳
def word_clear(s):
words=''
for uchar in s:
# 判断是否为汉字
LSTM1. LSTM-hidden1.1 调试过程1.2 结果1.3 全部代码2. LSTM-output3. Attention4. Transformer5. 全部代码6. 小结 1. LSTM-hidden训练集、测试集、训练集格式如下：什么破烂反派，毫无戏剧冲突能消耗两个多小时生命，还强加爱情戏。脑残片好圈钱倒是真的。 NEG
机甲之战超超好看，比变形金刚强；人，神，变异人，人工智能互
1、数据集来源中文数据集：THUCNews
THUCNews数据子集：https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码：qfud英文数据集：IMDB数据集 Sentiment Analysis
2、IMDB数据探索# 测试依赖包，TensorFlow版本
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
impo
??【自然语言处理NLP】简介 ??自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。
中文常用词停用词数据集 该数据集主要包括中文停用词表、哈工大停用词表、百度停用词表、四川大学机器智能实验室停用词库四个部分。词表名词表文件中文停用词表cn_stopwords.txt哈工大停用词表hit_stopwords.txt百度停用词表baidu_stopwords.txt四川大学机器智能实验室停用词库scu_stopwords.txt汉语拆字词表 该词表主要用以提供字旁和部首查
NLP项目常用数据概述数据集来源1. 搜狗实验室数据1.1 互联网语料库(SogouT)1.2 全网新闻数据(SogouCA)1.3 搜狐新闻数据(SogouCS)1.4 文本分类评价(SogouTCE)1.5 互联网词库(SogouW)2. 阿里云天池3. 百度大脑|AI开放平台4. IMDB Reviews5. Sentiment1406. 今日头条新闻文本分类数据集写在最后 概述在NLP项
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2023-09-19 10:51:53
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现在让我们用Tensorflow实现一个具体的Input pipeline，我们使用CoCo2014作为处理对象，网上应该可以下载到CoCo训练集，train2014这个文件。下载链接： http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train2014.zip 一共13.5G，解压完以后大概会有8万多张图，这
一、数据增强/Data Argumentation概述我们常常会遇到数据不足的情况。比如，你遇到的一个任务，目前只有小几百的数据，然而，你知道目前现在流行的最先进的神经网络都是成千上万的图片数据。你知道有人提及大的数据集是效果好的保证。对自己数据集小感到失望，你怀疑在我的小数据集上能使我的“最先进的”神经网络能表现好吗？答案是：是！在我们开始是这件事发生之前，我们需要先反思几个问题。1、为什么需要
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
目前，市场上的智能客服机器人已经是一款成熟的SASS产品，90%以上的企业都可以直接接入，数据保存在云端或者机器人公司的数据库，部署非常方便。同时，对于一些大型集团公司或者金融类企业，对数据保密性要求比较高的，也可以实施落地化部署，所有数据均存放在企业本地服务器上。智能客服机器人的应用场景有哪些 寒暄闲聊，有趣互动 丰富的寒暄语库，贴合业务场景，模拟真人对话亲切自然。意向初筛，精准分流 机器人通过
前言: 主要总结了数据增强（Data augmentation）常用的一些方法，包括了翻转(flip)、旋转(rotation)、缩放(scale)、裁剪(crop)、移位(translation)和其他一些方法，列出了使用opencv、numpy、tensorflow和其他一些库进行实现的函数。还有展示了keras中的实现数据增强的工具。 数据增强可以有效提高数据量，可以扩充训练数据集。但也并非
