本文介绍情感分析领域最常见的一些数据集。目录TOC {:toc}SemEvalSemEval-2014 Task 4: Aspect Based Sentiment Analysis这是SemEval-2014语义评测任务的第4个任务，它又包含4个子任务。子任务1：Aspect term extraction给定针对某个entity(比如餐馆)的一些句子，识别其中的aspect term。比如句子
# 使用Python实现情绪文本分析
在现代的文本处理和自然语言处理（NLP）中，情绪文本分析（Sentiment Analysis）是一项非常重要的任务。通过分析文本，我们可以检测出其传达的情绪，譬如积极、消极或中性。本教程将引导您完成情绪文本分析的流程，并提供详细的代码示例。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
微软人脸情绪识别器英文名叫Emotion Recognition，顾名思义这是一款测试人脸情绪的软件，使用很简单，只要你在网页上上传一张照片，然后就会自动帮你做出情绪分析！上传图片注意：1.图像分辨率≥36X36像素，文件大小<4MB2.支持的图像格式包括：JPEG，PNG，GIF(第一帧)，BMP。3.正面和近正面脸部有最好的效果。和最大返回面被设定为64对每个图像。4.识别是实验性的，并
原创
2021-06-01 13:15:58
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# 深度学习入门：通过 GitHub 项目学习
摘要：深度学习是机器学习的一个重要分支，利用神经网络模型对复杂的数据进行处理与分析。在这篇文章中，我们将通过一个简单的深度学习项目在 GitHub 上学习如何构建和训练神经网络，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 什么是深度学习？
> 深度学习是一种机器学习方法，通过构建和训练多层神经网络来模拟人脑的工作方式。它在图像识别、自然语言处理等
# 动手深度学习
## 简介
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过构建神经网络模型，模拟人脑的工作原理，从而实现自动化的特征学习和模式识别。在过去几年中，深度学习取得了巨大的进展，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。
动手深度学习是一个开源的深度学习教程，旨在帮助初学者快速入门深度学习并理解其基本原理。本文将介绍如何使用动手深度学习库进行深度学习实践，并提供代码示例帮
1. 传统的文本匹配最近在了解文本匹配相关一些实现和算法。在信息检索系统里面，如何厘清文本的相关性，是一个非常关键的问题。所谓的相关性，主要包括两个方面， 一个方面是文本相关性，还有一个语义的相关性。在经典的模型里面，比较常见的做法是向量空间模型(vector space model)。向量空间模型， 原理则是将query和doc的文本映射成同一个数字向量空间，然后通过consine或者Jacca
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2023-08-18 13:59:21
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文章目录深度文本匹配概述文本匹配基于表示的模型基于交互的模型基于预训练模型BERT其他参考 深度文本匹配概述文本匹配虽然文本匹配在BERT出现以前一直是以两类模型主导，但其实文本匹配时一个广泛的概念，在文本匹配下面还有许多的任务，正如下表所示1.复述识别（paraphrase identification）又称释义识别，也就是判断两段文本是不是表达了同样的语义，即是否构成复述（paraphras
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2023-08-15 23:35:35
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1.文本匹配概要文本匹配在信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等自然语言处理任务上应用广泛。．这些自然语言处理的任务都可以在一定程度上抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，自动回答可以归结为问题和候选答案的匹配，机器翻译可以归结为两种语言间的匹配，对话系统可以归结为前一句对话和回复的匹配，复述问题则可以归结为两个同义词句的匹配。文本匹配面临的挑战主要来源于以
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2023-08-22 23:14:28
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1.绪论过去几年，深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。而中文文本处理。以及中文自然语言处理上，似乎没有太厉害的成果？尤其是中文短文本处理的问题上。尚且没有太成功的应用于分布式条件下的深度处理模型？（大公司也许有。但没有开源）本文暂且梳理一下，尝试环绕深度学习和 短文本处理的方方面面就最简单的概念进行一次梳理，而且试图思考一个
# 如何实现“GitHub 深度学习框架”
在当今的软件开发领域，GitHub 已经成为了代码托管的重要平台，而构建一个深度学习框架不仅是个有挑战性的任务，也能帮助你更好地理解机器学习的底层原理。本文将逐步引导入门开发者实现一个简单的深度学习框架。
## 整体流程概述
下面的表格展示了构建深度学习框架的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 初
摘要： DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名，从而逃避域名黑名单检测的技术手段。例如，一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com，如果我们的进程尝试其它建立连接，那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒。DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名，从而逃避域名黑名单检测的技术手段。例
gitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名gitHub。GitHub可以托管各种git库，并提供一个web界面，但与其它像 SourceForge或Google Code这样的服务不同，GitHub的独特卖点在于从另外一个项目进行分支的简易性。为一个项目贡献代码非常简单:首先点击项目站点的"fork"的按钮，然后将代码检出并将
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2023-06-14 23:12:53
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开源项目贡献流程该文写于 PLCT deepin 小队实习期间，总结通过 Git 向开源项目提交贡献的大致流程以及过程中可能遇到的问题及解决办法。主要以向 deepin 社区提交修包pr为例。方便之后修包过程中快速解决同样的问题，也希望能帮助到和笔者一样的小白。当明确了要修的包以后，github 中找到 deepin 社区（ https://github.com/deepin-community
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2023-07-26 14:46:26
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在过去的一个月里，我们对将近250个机器学习开源项目排名，选出前10位。在此期间，我们将项目与新的或主要版本进行了比较。Mybridge AI根据各种因素对项目进行排名，以衡量专业人员的质量。所有项目在Github上平均评星为728主题包括：研究框架，AutoML库，深度学习，PyTorch，TSNE，算法工具箱，Fairness-ai，Deepdetect，ZOMBIES开源项目对程序员很有用。
开始教程之前的准备工作：1、需要你自己写的网页文件。2、注册Github。3、下载安装git。下载地址https://git-scm.com/downloads 教程开始：（以下出现的test指你的网页名或者你想起的一切名字）步骤一：登录到Github上，新建一个repo，命名为test，勾选 initialize this repository with a README，点击crea
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2023-07-12 15:12:52
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1. 基于PyTorch Geometric的快速图像表征学习 （Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric）这篇论文的作者Matthias Fey和Jan E. Lenssen来自德国多特蒙德工业大学。 他们的研究介绍了PyTorch Geometric——一个基于PyTorch的不规则结构化输入数据（如图形、点云和流形）深
文本反馈是企业与客户进行一对一真实对话的窗口。在开放式作答的文本题中，客户可以不受问题的束缚，随心所欲地回答，向企业反馈他们真正在意的事情，以及每一个好评、差评背后的具体原因。文本分析——作为体验管理中非常重要的一环，能够帮助企业从海量客户反馈中获取有价值的洞察。然而，分析10000条文本反馈，相当于阅读一整本小说，再逐字逐句地分析书中的每一句话，是一项非常耗时、费力且难以操作的“大”工程。为了更
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx它有各种文本分类的原型模型。虽然这些模型中的许多都很简单，但有些模型是经典的，所以它们...
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2021-10-26 16:17:06
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目录1.Trimap和Strokes2. 相关数据集3.论文算法调研3.1 Deep Image Matting3.2 Semantic Image Matting3.3 Background Matting3.4 Background Matting V23.5 Semantic Human Matting3.6 HAttMatting3.7 MMNet：Towards Re
# 深度学习GitHub花书
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，其应用范围非常广泛，涉及图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。GitHub上有很多优秀的深度学习项目，通过学习这些项目的源代码和文档，可以帮助我们更好地理解深度学习的原理和应用。
本文将介绍一本名为“深度学习GitHub花书”的项目，该项目整理了GitHub上一些优秀的深度学习项目，并提供了详细的代码示例和文档，帮助初学
