这篇教程来讲解自然语言处理中的词嵌入，也就是word embedding，并介绍GLoVe预训练参数的加载。简单来说，word embedding是将单词转换为向量，从而进一步参与神经网络的计算。在tensorflow 2.0中，tensorflow.keras.layers.Embedding实现了这一功能。其中embedding层计算了一个行向量乘矩阵的矩阵乘法，其中行向量是one hot形式
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2024-09-23 06:10:04
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案例完整代码、数据见Github 1. 案例背景用户价值细分是了解用户价值度的重要途径，常用的细分模型包括：基于属性的方法、ABC分类法、聚类法等。1. 基于属性的方法常用的细分属性包括：地域、产品类别、用户类别（大客户、普通客户、VIP客户等）、性别、消费等级等。这种细分方法可根据数据库中数据直接得到。2. ABC分类法ABC法则是二八法则衍生出的一种法则。不同的是，二八法则强调是抓住
引言深度学习已经成为了计算机视觉、自然语言处理等领域的重要工具。但对于初学者来说，深度学习可能会显得复杂和晦涩。本系列文章将从零开始，用通俗易懂的语言，详细解释深度学习的基本概念和实际应用。在本文中，我们将着重介绍如何构建一个简单的图像分类器，以便初学者能够了解深度学习的基本原理和步骤。深度学习的基本概念在开始构建图像分类器之前，让我们先了解一些深度学习的基本概念。深度学习是一种机器学习方法，它模
我们要在网页中正常显示flash内容，那么页面中必须要有指定flash路径的标签。也就是OBJECT和EMBED标签。OBJECT标签是用于windows平台的IE浏览器的，而EMBED是用于windows和Macintosh平台下的Netscape Navigator浏览器以及Macintosh平台下的IE浏览器。windows平台的IE利用Activex控件来播放flash而其它的浏览器则使用
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2024-09-29 06:44:32
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①可以类比一下之前自己做的一个例子：在最初将单词编码的时候，我们使用的直接是one-hot向量的方式来进行编码的，非常简单粗暴的一种方式（根据单词在语料库中的索引，作为对应单词的词向量的对应值，这个其实是非常不好的一种方式，因为没有充分体现各个词在语义上的联系），所以会需要使用词向量的方式来“描述”不同的单词。②这里的embedding的概念，本意是一种嵌入，也可以理解成是一种映射，说白了就是一种
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2024-08-28 16:03:26
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文本情感分类1.文本情感分类数据集2.使用循环神经网络进行情感分类3.使用卷积神经网络进行情感分类import collections
import os
import random
import time
from tqdm import tqdm
import torch
from torch import nn
import torchtext.vocab as Vocab
import t
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2024-04-03 20:48:58
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目录一、主观评价1、层次分析法（AHP）①应用场景②步骤③模型实现④代码实现⑤优缺点评价2、模糊综合评价法（FCE）①应用场景②步骤③模型实现3、灰色关联分析法（GRA）①应用场景②步骤③模型实现二、客观评价1、主成分分析（PCA）2、因子分析（FA）①应用场景②步骤③模型分析 ④代码实现3、Topsis算法①应用场景②步骤③模型分析④代码实现4、BP神经网络综合评价法①应用场景②优缺点
数据分析公司有很多，怎么样的数据公司可以脱颖而出，特别在移动应用不断发展的今天，第三方的移送数据服务市场将会越来越广阔，数据分析工具移动化也就是要做一个移动应用的数据分析工具或者软件。 数据分析行业的人也明白，在数据分析工具的发展上，国内市场的步伐相比较国外市场来说慢了很多。是一味的学习还是另辟蹊径，对于产品怎么实现差异化，对于很多数据分析公司来说，移动化的应用也就是体现差异化
一、阅读内容第四部分第十一章 GNU Emacs滋长的特性是其优势第十二章 当集市开始构建教堂二、笔记总结（1）Emacs的架构Emacs架构采用的是在交互式应用程序中应用广泛的模型-视图-控制器模式。在这个模式中，模型是程序所操作数据的底层描述，视图则是向用户展示数据的方法，而控制器则负责实现用户与视图的交互，并对模型进行相应的更新。值得注意的是Emacs拥有显著的可滋长的特性。当一个程序拥有越
我们知道，tfidf和embedding都是将文本表示成包含文本信息的高维向量的方法。tfidf关注的是单词在文档中的频率，最终计算出的向量包含的信息是一种单词出现频率的tradeoff。而embedding则关注的是单词的语义。两者包含的信息不同，因此将两者结合起来表示文本是对文本信息的丰富和扩充。但是在实际操作中，两者的结合不是简单的concatenate这个简单就可以的。因为两者计算结果的维
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2024-01-21 05:26:02
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B站大佬：霹雳吧啦Wz视频：12.2 使用Pytorch搭建Swin-Transformer网络 讲解链接：https://www.bilibili.com/video/BV1yg411K7Yc?spm_id_from=333.999.0.0 swin_transformer用于做图像分类的任务链接： https://github.com/Ydjiao/deep-learning-for-imag
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2024-06-03 16:29:11
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本文首先简要介绍最近几年来时间序列分类算法的最新研究成果，包括dynamic time warping的各种改进技术和相关研究，以及最新的聚合式算法（ensemble algorithm）。其次以根据能耗数据来监测服务器运行程序的研究为实例，介绍如何对实际应用中的时间序列数据进行更准确的分类。一、时间序列分类算法综述 时间序列分类问题（Time Series Classification， TS
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2024-05-04 22:36:53
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文本分类与词嵌入（Text Processing and Word Embedding）数据集（Dataset）本节课使用IMDb影评数据作为数据集。其包含有5万条影评文本，每段文本都有很明确的正向/负向情感（即为一个二分类问题）。其中2万5千条数据作为训练数据集，2万5千条数据作为测试数据集。文本到序列（Text to Sequence）我们首先需要把这段文本转换为序列。主要有以下几个步骤需要完
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2024-06-08 23:44:14
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本文实例为大家分享了使用RNN进行文本分类，python代码实现，供大家参考，具体内容如下1、本博客项目由来是oxford 的nlp 深度学习课程第三周作业，作业要求使用LSTM进行文本分类。和上一篇CNN文本分类类似，本此代码风格也是仿照sklearn风格，三步走形式（模型实体化，模型训练和模型预测）但因为训练时间较久不知道什么时候训练比较理想，因此在次基础上加入了继续训练的功能。2、构造文本分
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2023-11-08 17:36:46
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一、前沿
传统文本分类的多任务学习是显示的抽取相关任务之间的共同特征，从而可以提升每个分类任务的性能。这些学习方式通常会有如下缺点：
1）每个任务的label都是相互独立的使用类似one-hot形似表示的，比如使用[1,0]和[0,1]分别表示正负样本的label；
2）多任务的神经网络架构通常是固定的，一些网络是pair-wi
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2024-03-18 00:00:22
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数学建模基础知识1 数学建模1.1 意义1.2 数学建模方法分类1.3 数学建模十大方法1.4 数学建模步骤2 常见建模方法2.1 预测与预报2.2 评价与决策2.3 分类与判别2.4 关联与因果2.5 优化与控制3 写作与数据3.1 写作3.2 数据 1 数学建模1.1 意义常见比赛：美赛、国赛（高教社杯）、亚太、深圳杯等 意义：简历上的更新，个人技能的实际提升。1.2 数学建模方法分类1、按
文本分类的目的是将文本文档分为不同的类，这是NLP中非常重要的分析手段。这里将使用一种技术，它基于一种叫作tf-idf的统计数据，它表示词频-逆文档频率（term frequency—inversedocument frequency）。这个统计工具有助于理解一个单词在一组文档中对某一个文档的重要性。它可以作为特征向量来做文档分类。实际上就是利用现有数据或者
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2024-04-07 19:58:37
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今天我们来看 Mikolov 大佬 2016 年的另一大巨作——fastText。2013 年大佬在 Google 开源了 Word2Vec，2016 年刚就职于 FaceBook 就开源了 fastText，全都掀起了轩然大波。fastText 模型有两篇相关论文：《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》《Enriching Word V
原创
2021-02-04 20:41:28
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Mikolov 跳槽 Facebook 大佬 2016 年的另一大巨作——fastText。
原创
2021-07-24 11:26:34
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目录1、transformer2、GPT3、bert4、RoBERTa5、ALBERT6、spanBert7、xlnet1、transformertransformer就是大名鼎鼎的论文《Attention Is All You Need》[1]，其在一些翻译任务上获得了SOTA的效果。其模型整体结构如下图所示encoder和decoder
其整体结构由encoder和decoder组成，其中en
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2024-04-25 09:33:16
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