问答系统1. SQuAD数据集给定一段文字作为context，给定一个问题question，从context中寻找一段连续的文字(text span)作为问题的答案。网址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ 代码：https://github.com/galsang/BiDAF-pytorch2. 数据格式3. 整体流程架构文本摘要所谓摘要，就是
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2023-10-13 11:25:35
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一.文本预处理文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 1.读入文本 2.分词 3.建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 4.将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型1.读入文本import collections
import re
def read_time_machine():
# open
文章目录1 定义2. 字典特征提取API3. 字典特征提取案例：1.实现效果：2.实现代
原创
2023-01-09 17:08:53
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字典特征抽取作用：对字典数据进行特征值化类：sklearn.feature_extraction.DictVectorizerDictVectorizer 语
原创
2022-06-01 18:35:57
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英文文本特征提取 方法步
原创
2022-09-13 12:45:58
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文本提取及文本向量化词频和所谓的Tf-idf是传统自然语言处理中常用的两个文本特征。以词频特征和Tf-idf特征为基础，可以将一段文本表示成一个向量。将多个文本向量化后，然后就可以运用向量距离计算方法来比较它们的相似性、用聚类算法来分析它们的自然分组。如果文本有标签，比如新闻类、军事类、财经类等等，那么还可以用它们来训练一个分类模型，用于对未知文本进行标签预测。词频将文本中每个词出现的次数按一定的
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2023-08-30 22:27:39
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文章目录一、字典特征抽取二、文本特征数值的统计英文文本中文文本Tf-idf 一、字典特征抽取使用到的APIDictVectorizer(sparse=True)from sklearn.feature_extraction import DictVectorizersparse默认是True，返回一个稀疏矩阵。 该api作用是对数据生成一个one-hot编码. 下面用一个例子来看下api具体的用
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2023-09-02 14:34:01
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这一部分我们主要介绍和特征处理相关的算法，大体分为以下三类：特征抽取：从原始数据中抽取特征特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改特征选取：从大规模特征集中选取一个子集特征提取TF-IDF (HashingTF and IDF)“词频－逆向文件频率”(TF-IDF)是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度。 词语由t表示，文档由d表示，语料库由D
#中文分词
def cut_word(text):
text=" ".join(list(jieba.cut(text)))
return text
#中文文本的特征提取
def count_chinese_dome():
data=["10艘中俄军舰穿过津轻海峡，这一举措合乎国际法，无可指摘，却引起日本国内“异样反应”。"
"19日，日本内阁官房
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2023-06-19 10:21:08
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# PyTorch图像特征提取
在计算机视觉领域，图像特征提取是一个重要的任务，它可以帮助我们更好地理解和处理图像数据。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和功能来进行图像特征提取。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch进行图像特征提取，并提供相关代码示例。
## 图像特征提取的概念
图像特征提取是指从图像数据中提取出具有代表性的特征，这些特征可以用来描述图像的内容和
# 使用 VGG 在 PyTorch 中进行特征提取
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）是一个非常重要的工具，其中 VGG 网络因其良好的性能而受到广泛关注。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行 VGG 特征提取，并提供相关代码示例。
## VGG 网络简介
VGG 网络由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group, VGG）提出。其结构特点是采用了小卷积核（3
特征提取网络前面我们已经知道了SSD采用PriorBox机制，也知道了SSD多层特征图来做物体检测，浅层的特征图检测小物体，深层的特征图检测大物体。上一篇博客也看到了SSD是如何在VGG基础的网络结构上进行一下改进。但现在的问题是SSD是使用哪些卷积层输出的特征图来做目标检测的？如下图所示：从上图中可以看到，SSD使用了第4、7、8、9、10、11层的这6个卷积层输出作为特征图来做目标检测，但是这
这是ssd的第四篇博客。我们在上一篇博客讲了输入图片之后，会对输入的图片进行特征提取，得到一个一个特征层。这一篇博客，我们就会讲的到特征层之后，我们是如何进一步处理特征层，来进行分类和回归的。1）回顾我们在第二篇博客讲到：我们输入了一张300x300的图片，然后我们会把这张图片提取出38x38, 19x19, 10x10, 5x5, 3x3, 1x1的特征层，然后按照特征层的高宽，把图片分成对应大
http://cloga.info/2014/01/19/sklearn_text_feature_extraction/文本特征提取词袋（Bag of Words）表征文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是...
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2015-01-06 18:07:00
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Python机器学习中sklearn模块中的特征提取，解决分类变量，文字或者是图像，对其进行转化。机器学习中遇到的很多问题可能是分类变量、文字甚至图像，所以需要对这些对象进行转化，将其序列化，即特征提取。sklearn中特征提取主要是应用feature_extraction子模块，而该子模块主要分为from text 和from images 两种形式：(1)文本特征提取1.1 CountVect
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2023-09-11 15:19:06
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最前面的话感谢弦弦子的一位粉丝说明记得第三关需要选择更换代码文件！我盯着数据集看了好久都不知道要干什么…注意：本博客仅供参考！第一关：检测人脸特征点任务描述本关任务：1.理解人脸特征点含义；2.了解人脸特征点检测基本原理；3.使用Dlib人脸特征点模型，获取人脸特征点。编程要求请在右侧编辑器中的BEGIN-END之间编写代码，使用Dlib检测人脸特征点并打印：·导入OpenCV和Dlib库；·读取
# PyTorch特征提取对比特征工程
随着机器学习和深度学习的发展，特征提取成为了其中一个重要的环节。在这个领域，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来实现特征提取。本文将介绍PyTorch特征提取的方法，并与传统的特征工程进行对比。
## 1. 特征提取
在深度学习中，特征提取是指通过神经网络模型将原始数据转换为一组抽象的特征表示。这些特征表示可以帮助机器学习模
文章目录为什么要可视化特征图？PyTorch中与可视化特征图相关的函数/接口torch.nn.Module.register_forward_hooktorchvision.utils.make_grid, torchvision.utils.save_image示例：MNIST程序解释训练设置重要的内容在visualization部分：结果 为什么要可视化特征图？虽然我们经常讲神经网络是一个黑
文章目录1. 图像特征提取的方法a. 霍夫变换b. Harris角点c. Harr特征Harr-Like特征Harr分类器 1. 图像特征提取的方法a. 霍夫变换首先，用极坐标系表示直线，那么直线的检测就变为了检测直线的参数：p,theta。 接着转换到霍夫空间，笛卡尔坐标系的一个直线，变为霍夫空间的一个点，点出现的频次越高，说明为直线的概率越大。霍夫变换的算法步骤：b. Harris角点重点：
LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里，有些人脸库的识别率已经达到了98%+。 1、LBP特征提取最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的，以邻域中心像素为阈值，将相邻的8个像素的
