PaddleNLP笔记一、信息抽取 UIE(Universal Information Extraction)实体抽取关系抽取事件抽取评论观点抽取情感分类跨任务抽取二、中文分词文档级输入快速模式分词精确模式分词自定义用户词典三、词性标注四、命名实体识别精确模式快速模式五、依存句法分析依存句法分析使用方式六、PaddleNLP应用情感分析（句子级情感分类）采用BiLSTM算法采用SKEP算法文本纠
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2024-03-14 11:54:07
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实现"elmo nlp allennlp"的流程如下：
步骤|操作
-|-
1|理解ELMo、NLP和AllenNLP的概念和作用
2|安装必要的软件和库
3|准备数据集
4|数据预处理
5|构建模型
6|训练模型
7|评估模型
8|使用模型进行预测
接下来，我们逐步介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码。
### 1. 理解ELMo、NLP和AllenNLP的概念和作用
在开始具体实现之前
原创
2024-01-28 10:11:11
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来源 | 程序人生（ID：coder_life） 艾伦·凯(艾伦 Kay)是近代计算机革命先驱之一，他最早提出了“面向对象编程”的概念，也是“Dynabook”（笔记本电脑的雏形）的最早阐述者。他是一个真正意义上的全才，不仅是工程技术方面的专家，还在儿童发展理论、认识论、分子生物学等领域颇有建树，他擅长将它们融合在一起，在知识的交汇点上挖掘出更具价值的东西。此外，他还是个发明家。艾伦有一
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2023-09-13 20:45:57
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词法分析器 一、实验目的掌握词法分析器的构造原理，掌握手工编程或LEX编程方法之一。二、实验内容编写一个LEX源程序，使之生成一个词法分析器，能够输入的源程序转换为单词序列输出。三、实验指南1．可以采用手工或LEX开发工具，采用VC环境。2．源语言定义见教材附录 A.1，其中的终结符即词法分析需要得到的tokens。（1）该语言的关键字：if while do&n
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2024-10-26 06:43:11
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1.什么是分类准确率?评价分类器性能的指标一般是分类准确率（Accuracy），其定义是：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数和总样本数之比。对于二分类问题常见的评价指标是精确率（precision）与召回率（recall）。 通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确，四种情况出现的总数分别记作： TP ——将正类预测为正类数（True Positi
# PyTorch中的Padding操作
## 引言
在机器学习和深度学习任务中，我们通常需要对输入数据进行预处理，以便能够满足模型的要求。其中一个常见的预处理操作就是Padding。Padding是指在输入数据的周围添加一些额外的元素(通常是0)，以便使得输入数据的维度或长度符合模型的期望。在PyTorch中，我们可以使用一些内置函数和方法来实现Padding操作，本文将介绍如何在PyTor
原创
2023-08-28 07:20:12
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# PyTorch中的Padding处理详解
在深度学习中，Padding（填充）是预处理输入数据时常用的一种技术，特别是在处理图像或序列数据时。Padding的作用在于统一输入数据的尺寸，以便于执行批处理（Batch Processing）和保持特征维度。在这篇文章中，我们将讨论PyTorch中的Padding，并通过一个具体的例子来展示其应用。
## 什么是Padding？
Paddin
## AllenNLP语义角色标注
在自然语言处理领域，语义角色标注（Semantic Role Labeling，简称SRL）是一项重要任务，旨在从句子中识别和标注出每个单词在句子中扮演的语义角色。这些角色通常包括施事者（Agent）、受事者（Patient）、目标（Target）等。
AllenNLP是一个开源的自然语言处理平台，提供了许多强大的工具和模型，包括语义角色标注。本文将介绍Al
原创
2024-01-03 12:17:36
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This is a great concise explanation about what is “causal” padding:One thing that Conv1D does allow us to specify is padding=“causal”. This simply pads the layer’s input with zeros in the front so t...
原创
2021-08-04 09:58:31
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老规矩，先占个坑，后面慢慢写
原创
2021-06-29 14:47:31
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前言 他们两者都在些搜索、匹配、找相关性的时候会用到。topk 参数 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, *, out=None) &nbs
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2024-09-29 22:14:50
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前言最近在做一个使用基于.net mvc 实现前后台传输Json的实例。网上找了一些资料。发现在开发的时候，许多的数据交互都是以Json格式传输的。其中涉及序列化对象的使用的有DataContractJsonSerializer,JavaScriptSerializer和Json.net即Newtonsoft.Json.其中Json.net并不是微软的类库。是一个开源的世界级的Json操作类库。相
pytorch与paddlepaddle对比——以DCGAN网络实现为例本文以手写数字生成实现为例对pytorch和paddlepaddle进行对比参考资料：DCGAN原理分析与pytorch实现 DCGAN论文详解 PaddlePaddle与PyTorch的转换一、pytorch与paddle对比PaddlePaddle 2.0和PyTorch风格还是非常像的。使用PaddlePaddle可以直
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2023-08-30 20:42:33
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dd
原创
2022-08-21 00:28:10
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简单理解CNN的padding如何计算一、说明二、计算三、技巧分享 一、说明先看pytorch卷积层设置参数nn.Conv2d(
in_channels=1, #input height
out_channels=16, #n_filters
kernel_size=5, #卷积核
stride=1
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2024-08-08 21:59:36
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padding 是一个简写属性，定义元素边框与元素内容之间的空间，即上下左右的内边距。 一个元素的内边距区域指的是其内容与其边框之间的空间 注意：内边距控制的是元素内部空出的空间，相反，margin 操作元素外部空出的空间 padding属性构成 padding-top：内容上边距 padding- ...
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2021-10-11 16:44:00
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步幅：卷积核经过输入特征图的采样间隔
填充：在输入特征图的每一边添加一定数目的行列，使得输出的特征图的长、宽 = 输入的特征图的长、宽
两个参数的核心：
设置步幅的目的：希望减小输入参数的数目，减少计算量。
设置填充的目的：希望每个输入方块都能作为卷积窗口的中心。
在边长=4的输入矩阵各边填充1层，全部填充0，采用边长=3的卷积核，全部卷积核的中心构成原输入。
首先从一个问题入手：
问题：一个
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2021-06-18 15:10:22
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## AllenNLP 中文 命名实体识别实现流程
本文将详细介绍如何使用 AllenNLP 来实现中文命名实体识别。AllenNLP 是一个基于 PyTorch 的自然语言处理库，提供了丰富的预训练模型和工具，使得开发者可以方便地构建和训练自然语言处理模型。
### 实现步骤
下面是实现 AllenNLP 中文命名实体识别的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-09-12 06:40:15
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步幅：卷积核经过输入特征图的采样间隔填充：在输入特征图的每一边添加一定数目的行列，使得输出的特征图的长、
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2022-01-25 10:10:46
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词性标注与命名实体识别词性标注词性是词汇基本的语法属性，通常称为词类。词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程。例如，表示人、地点、事物以及其他抽象概念的名称即为名词，表示动作或者状态变化的为动词，描述或修饰名词属性、状态的词为形容词。在中文中，一个词的词性很多时候都是不固定的，一般表现为同音同形的词在不同的场景下，其表示的语法属性截然不同，这为词性标注带来了很大的困
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2023-12-05 20:03:47
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