机器语言(machine language)是一种指令集的体系。这种指令集，称机器码(machine code)，是电脑的CPU可直接解读的数据。中文名基本机器语言外文名machine language定 义指令集的体系数 据二进制码系 统计算机应用学科计算机原
语义，就是程序要表达的意思。语义规则可以分为两大类。第一类规则与上下文有关。因为我们说了，语法分析只能处理与上下文无关的工作。而与上下文有关的工作呢，自然就放到了语义分析阶段。第二类规则与类型有关。在计算机语言中，类型是语义的重要载体。所以，语义分析阶段要处理与类型有关的工作。比如，声明新类型、类型检查、类型推断等。在做类型分析的时候，我们会用到一个工具，就是属性计算。某些与类型有关的处理工作，还
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2023-10-17 14:12:49
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# WAF语义分析与机器学习
随着网络攻击的不断演变，Web应用程序防火墙（WAF）作为防护措施的重要性越来越突显。WAF利用语义分析来识别恶意请求，并借助机器学习技术提高其预测精度。在本文中，我们将探讨WAF的语义分析及如何结合机器学习来提升其效率，最后给出一个简单的代码示例。
## WAF的基本原理
WAF用于监控和过滤进出Web应用的HTTP流量，保护其免受常见攻击，如SQL注入、跨站
在当今信息时代，语义分析和机器学习技术日益成为推动自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）开发的重要组成部分。本文将详细介绍在实施“语义分析 机器学习”过程中需要遵循的步骤，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和扩展部署。
### 环境预检
在开始我们的项目之前，我们需确保基础设施满足要求。以下是所需的硬件配置：
| 硬件组件 | 规格
从分析粒度上可以分成：词语级语义分析、句子级语义分析以及篇章级语义分析。词语级的语义分析：词语级别的语义分析主要研究词语的含义，常见的任务有：词语消歧、词表示、同义词或上下位词的挖掘。1、词语消歧：一词多义是许多语言的固有属性，如“苹果”可以指水果，又可以指美国的科技公司。词语消歧的任务是判断文中出现的词语属于哪种意思。2、词表示：词表示的任务是用一个k维的向量表示一个词，并且该向量中包含着词语的
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2024-10-24 09:58:02
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# 基于机器学习的文本语义分析入门指南
文本语义分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要分支，主要用于理解和提取文本中的含义。要实现一个基于机器学习的文本语义分析系统，可以按照以下步骤进行：
## 流程概述
下表展示了文本语义分析的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :---: |
| 1 | 数据采集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特征提取 |
| 4
原创
2024-10-31 06:42:03
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©作者 | 崔文谦单位 | 北京邮电大学研究方向 | 医学自然语言处理本文旨在帮大家快速了解文本语义相似度领域的研究脉络和进展，其中包含了本人总结的文本语义相似度任务的处理步骤，文本相似度模型发展历程，相关数据集，以及重要论文分享。文本相似度任务处理步骤通过该领域的大量论文阅读，我认为处理文本相似度任务时可以分为一下三个步骤：预处理：如数据清洗等。此步骤旨在对文本做一些规范化操作，筛选有
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2023-12-04 21:14:47
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# 语义分割机器学习指南
语义分割是计算机视觉中的一种方法，旨在将图像中的每个像素归类为特定的类别。与物体检测不同，语义分割不仅要确定图像中物体的类别，还要为每个像素分配一个标签。这在自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域都有广泛的应用。
在这篇文章中，我们将通过具体的步骤教你如何实现语义分割。以下是整个流程的清晰概述，以及每个步骤所需的代码。
## 流程概述
| 步骤 |
# 机器学习与语义模型的探索
在人工智能领域，机器学习已经成为了一个极其重要的分支。在众多的应用场景中，语义模型的学习和应用显得尤为关键。本文将介绍机器学习中的语义模型，包括其基本概念、应用实例以及如何使用代码实现一个简单的语义模型示例。
## 一、什么是语义模型？
语义模型是用于理解和表示数据及其语义关系的模型。在自然语言处理、图像识别、知识图谱等领域，语义模型可以帮助计算机更好地理解数据
原创
2024-10-11 05:58:25
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文章目录前言一、环境配置二、训练过程1.引入库2.数据集准备转换为 VOC 格式的数据集Convert to 灰度图Convert to tfrecord3.训练前代码准备4.主要训练参数5.预训练模型6.测试model_test.py7.训练8.可视化测试9.验证10.查看日志11.导出模型三、测试总结 前言 本文是为了记录deeplabv3+训练过程。 一、环境配置我的环境：ub
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2023-10-20 06:41:49
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浅析机器学习的主题模型和语义分析下面和大家分享下机器学习中ＬＤＡ主题模型的心得，首先从大体上来说假设有400篇文档，每一篇文档后面都m个主题，可以是医学，教育，军事。。 那么对这400篇文档我们提取出它的词库，假设一共有L个词那么每一个主题后面都对应着一个词库，我们可以理解为每一个主题后面都对...
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2017-12-22 10:14:00
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文本挖掘可能更侧重于挖掘，跟NLP自然语言处理侧重点不一样，不过其依赖于自然语言处理，我的感觉就相当于计算机视觉依托于图像处理这个方向，大家侧重点不一样。自然语言处理主要流程文本->分句->分词->词性标注->短语分析->句法分析->语义分析->语篇分析->理解分句这个一般有标点符号相隔，这个便于处理。下面主要解决分词问题。分词的解决也就是解决特征提
语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or ima
一、前述隐语义模型是近年来推荐系统领域较为热门的话题，它主要是根据隐含特征将
原创
2022-12-30 16:47:49
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模型是真实事物的简单描述。一段描述模型的语言指向的哪一个真实事物。这就是这一段文字的语义（semantic）。在计算机建模中，一个模型具有确定的语义十分重要。 我们知道，人类的自然语言中存在许多二义性语句，只有
一.ElMO背景：Word2vec，glove和fasttext虽然能表示语义和语法信息，但是并不能够区分一词多义网络建构： 两个单向的LSTM进行拼接，把每层拼接的中间结果之和作为输出Q：为啥不用BI-LSTM？避免传播前后向未来要预测的信息 原理与损失函数：前向模型： 后向模型： 目标函数最大化： 词向量的表
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2023-09-20 21:23:35
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ELMO
ELMO提出背景：解决一词多义问题。
模型结构：双层双向的LSTM，字符卷积，第一层lstm表示更多的句法特征，第二层lstm表示更多的语义特征
从ELMO开始以后学的语言模型都是预训练语言模型。
预训练模型：
1.预训练阶段：需要大量数据和高配置（一般都是下载别人训练的模型）
2.微调阶段
下游任务
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2023-12-15 10:52:44
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1. 什么是语义分割?语义分割是一种将图像中的每个像素划分为一类的图像分析过程。这与人类在默认情况下一直在做的事情类似。当我们看到某样东西时，我们下意识地试图将图像的哪一部分“分割”成一个预定义的类/标签/类别。 上图显示了语义分割的结果。mask中的人用红色像素表示，草是浅绿色，树是深绿色，天空是蓝色。我们可以通过简单地检查mask在该像素处是否为红色来判断哪个像素属于“person”类，但是我
在前不久落下帷幕的第十六届国际语义评测比赛（The 16th International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval 2022）中，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）与哈工大讯飞联合实验室的联合团队在多语种惯用语识别任务子赛道Subtask A（one-shot）中获得冠军。本期我们将对这个任务的夺冠系统进行简要介绍，更多具体
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2024-07-23 11:20:40
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实验3 语义分析实验目的1． 巩固对语义分析的基本功能和原理的认识。2． 能够基于语法指导翻译的知识进行语义分析。3． 掌握类高级语言中基本语句所对应的语义动作。4． 理解并处理语义分析中的异常和错误。实验内容在语法分析器的基础上设计实现类高级语言的语义分析器，基
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2023-12-27 11:12:09
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