LoadRunner测试结果分析之我见  上述测试过程的重点在于事务,而LoadRunner生成的测试结果图并不局限于事务上,其中还有是关于Vusers、Errors、Web Resources、Web Page diagnostics的测试图。1. 对于Vusers的测试图有3种:Running Vusers、Vusers Summary、Rendezvous,其中Running Vu
在上一篇文章中,我们完成了词法分析器,下面我们继续努力,今要开发的是语法分析器的AST部分,让我们开始吧!目标分析我们在上一篇文章中已经完成了一个简单的词法分析器,将代码映射成了Token流,这次我们要分析Token流中的语法关系,并将其转换为AST树(语法树)。注:为了方便起见,我们将语义分析的部分拆分进语法分析和执行两大板块中。这篇文章只需搭出一个AST的框架即可。注:我们的大多数代码都是用面
作者:哈工大SCIR 袁建华 袁明琛 卢延悦1.引文情感分析 ❤️知识当training数据不足以覆盖inference阶段遇到的特征时,是标注更多的数据还是利用现有外部知识充当监督信号?基于机器学习、深度学习的情感分析方法,经常会遇到有标注数据不足,在实际应用过程中泛化能力差的局面。为了弥补这一缺点,学者们尝试引入外部情感知识为模型提供监督信号,提高模型分析性能。本文从常见的外部情感知识类型出发
首先,大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本,如何较好的理解这些文本,服务于实际业务系统,如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等, 给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中,需要将 Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配,如果 Query 是用户,需要基于用户历史数据离线做用户行为分析,如果 Qu
近年来,随着Internet 的迅猛发展以及人们利用信息技术生产和搜集数据能力的大幅度提高,大规模的网络文本库不断涌现。为了便于在海量文本库中搜寻、过滤、管理这些文本,基于人工智能技术的文本挖掘方法成为人们研究的焦点。  大数据文本挖掘不但要处理大量的结构化和非结构化的文档数据,而且还要处理其中复杂的语义关系,因此,现有的数据挖掘技术无法直接应用于其上。对于非结构化问题,一条途径是发展全新的数据挖
NLP复习资料-第十章1语义理论简介2格语法4语义网络5词义消歧5语义角色标注6词向量表示7篇章分析 国科大,宗老师《自然语言处理》课程复习笔记,个人整理,仅供参考。 语义分析:P3解释句子或篇章的含义,主要困难(歧义现象,不同人的理解不同,模型方法不成熟)1语义理论简介就是说不同的学者对于词的含义有不同的理解(至少记住两个吧) 1.词的指称(词与现实世界事物对应,复杂问题无法定义) 2.心理
TC;DR目前的LSTM仅能对序列信息进行建模, 但是自然语言中通常由词组成的短语形成了句法依存的语义树。为了学习到树结构的语义信息。论文中提出了两种Tree-LSTM模型。Child-Sum、Tree-LSTM、和N-ary Tree LSTMs。实验部分的Tree-LSTM、对比多种LSTMs的变体,在语义相似性计算和情感分类任务超过有bselilnes。ModelLSTM首先简单介绍下 LS
转载 2024-07-31 20:34:20
65阅读
本文代码开源在:DesertsX/gulius-projects哈工大语言云的官网有一篇名为《使用语言云分析微博用户饮食习惯》的文章,里面讲到了借助分词、词性标注和依存句法分析等NLP技术,可以从微博文本内容中提取出用户饮食习惯等数据。进而可以结合用户性别、地区、发微博时间等不同维度信息,展现出许多有趣的结果,比如下图分别是上海、重庆、以及广东(男性)的特色饮食习惯: 那么如何抽取出上述食物呢
# Java语义情感分析模型实现指南 ## 一、概述 在本篇文章中,我们将逐步实现一个Java语义情感分析模型。从基础知识到代码实现,每一步都将详细介绍,并附有必要的解说。情感分析是一种通过计算机程序识别和提取文本中的主观信息的技术,通常用于社交媒体监控、市场调查等领域。 ### 流程 以下是构建Java语义情感分析模型的步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| |
原创 9月前
114阅读
 语义网络(semantic network)是一种以网络格式表达人类知识构造的形式。是人工智能程序运用的表示方式之一。开始是作为人类联想记忆的一个明显公理模型提出,随后在AI中用于自然语言理解,表示命题信息。在ES中语义网络由PROSPEUTOR实现,用于描述物体概念与状态及其间的关系。它是由结点和结点之间的弧组成,结点表示概念(事件、事物),弧表示它们之间的关系。在数学上语义网络是一
# 理解 Python 语义模型 Python 是一种广泛使用的高级编程语言,其语法简洁且易于学习。在 Python 的发展过程中,语义模型起到了至关重要的作用。本文将深入探讨 Python语义模型,包括其定义、应用场景以及相关的代码示例,以帮助读者更好地理解这一概念。 ## 1. 什么是语义模型语义模型旨在帮助我们理解程序的意义。对于 Python 来说,语义模型可以看做是语言中每
原创 9月前
37阅读
  众所周知,Python在诸多领域都有非常优异的表现,比如:人工智能、机器学习、深度学习、网络爬虫、游戏开发、数据分析等,而在不同的领域中Python还内置了很多第三方库,拿来即用,十分方便,也正因如此Python在机器学习和深度学习领域得到了很好的应用。那么Python常用的深度学习及机器学习库有哪些?本文为大家介绍10个python常用机器学习及深度学习库!  1、Ilastik  Ilas
《精通Python自然语言处理》Deepti Chopra(印度) 王威 译第六章 语义分析:意义很重要语义分析(意义生成)被定义为确定字符或单次序列意义的过程,可用于执行语义消歧任务。6.1语义分析简介名词解释:语义解释:将意义分配给句子上下文解释:将逻辑形式分配给知识表示语义分析的原语或基本单位:意义或语义(meaning或sense)语义分析用到的Python库:Python库说明TextB
python语义分析 Discovering topics are very useful for various purposes such as for clustering documents, organizing online available content for information retrieval and recommendations. Various content
本文是回过头来对python中基本语言语义的一个总结。目录 数值类型字符串类型  布尔型  标量类型  类型转换二元运算符和比较运算符   可变和不可变对象   None空值类型   日期和时间   万物皆对象函数调用和对象方法调用 &nb
class X{}; class Y :public virtual X{}; class Z :public virtual X{}; class A :public Y, public Z{}; void main() { cout << sizeof(X) << " " << sizeof(Y) << " " << size
  语法分析(英语:syntactic analysis,也叫 parsing)是根据某种给定的形式文法对由单词序列(如英语单词序列)构成的输入文本进行分析并确定其语法结构的一种过程。  语法分析器使用由词法分析器生成的各个词法单元的第一个分量来创建树形的中间表示。          语义分析是审查源程序有无语义错误,为代码生成阶段收集类
转载 2023-07-01 12:54:32
177阅读
一.产品概述文智中文语义开放平台是基于并行计算系统和分布式爬虫平台,结合独特的语义分析技术,一站式满足用户NLP、转码、抽取、全网数据抓取等中文语义分析需求的开放平台。用户能够基于平台对外提供的OpenAPI实现搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用腾讯云文智中文语义平台以SDK模块方式提供服务,支持多种编程语言二.产品功能1.分词/命名实体识别API,提供智能分词(基本词+短语)、词性标注、命名实
1,Linux的load average的含义$ uptime11:12:26 up 3:44, 4 users, load average: 0.38, 0.31, 0.19上面的输出,load average后面分别是1分钟、5分
原创 2023-04-25 20:18:47
421阅读
          在本文中,我将简单介绍自然语言处理( NLP )的语义建模思想。语义建模(或语义语法)通常与语言建模(或语言语法)相比较,我们现在从二者的定义和对比来理解语义建模。语言与语义语义语法和语言语法都定义了理解自然语言句子的形式。语言语法涉及名词、动词等语言范畴。另一方面,语义语法是这样一种语法,它的非终端不是名词或动词等一
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5