对比文件夹和图片而言，文本的更改更加频繁且琐碎；个别词语的更改更是让人“健忘”。如果有一款工具能够直观的对文本进行对比，并且清晰的划分显示，那么便可以大量节约办公人员的精力和时间。1 文本对比功能简介版本更新，是每个软件的必经之路。虽然大多数软件会有更新公告供人参考，但比起使用手册来不够直观。下面便以2个版本的HHDESK使用手册为例，简单介绍一下HHDESK的文本对比功能。使用这个功能只需要一个
1. EM算法原理总结
我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。 但是在一些情况下，我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据，此时我们未知的有隐含数据和模型参数，因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数。怎么办呢？这就是EM算法可以派上用场的地方了。E步（期望步）M步（极大步）不断迭代直到收敛EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方
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2024-07-15 14:21:44
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A Short Text Classification Method Based on Convolutional Neural Network and Semantic Extension基于卷积神经网络和语义拓展的短文本分类算法提出问题 为了解决在短文本分类问题由于数据的稀疏性和不充分的语义特征从而导致的在短文本分类上的性能不优越问题，我们提出了基于卷积神经网络和语义扩充的短文本分类方法来解决
字符串操作在程序中的出现频率相当高，包括分割，替换，拼接等等，这篇文章介绍五个最常遇到的问题，希望给你带来一些思考。1、使用多个界定符分割字符串分割字符串属于字符串最基本的操作了，直接用 split() 即可。 In [88]: a = 'a,b,c,c'
In [89]: a.split(',')
Out[89]: ['a', 'b', 'c', 'c'] 如果一个字符串包含多个不
单词嵌入提供了单词的密集表示及其相对含义，它们是对简单包模型表示中使用的稀疏表示的改进，可以从文本数据中学习字嵌入，并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习。Word Embedding单词嵌入是使用密集的矢量表示来表示单词和文档的一类方法。词嵌入是对传统的词袋模型编码方案的改进，传统方法使用大而稀疏的矢量来表示每个单词或者在矢量内对每个单词进行评分以表示整个词汇表
C++向量类模板向量（vector）时一种随机访问的数组类型，提供了对数组元素的快速、随机访问，以及在序列尾部快速、随机的删除和插入操作。它是大小可变的向量，在需要时可以改变其大小。创建vector向量的方法：#include<vector>
...
...
vector <type> v;首先调用vector头文件 #include< vector > 然后定
Abstract 对由此产生的压缩表示执行图像理解任务，如分类和分割。这绕过了将压缩表示解码成RGB空间并降低了计算成本。我们的研究表明，可以实现与压缩RGB图像上运行的网络相当的精度，同时将计算复杂度降低到2倍。此外，我们表明，通过在压缩表示上联合训练压缩网络和分类网络，提高图像质量，分类准确度和分割性能，可以获得协同效应。我们发现，与压缩RGB图像的推断相比，压缩表示的推断能达到更大
当前，说到深度学习中的对抗，一般会有两个含义：一个是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），代表着一大类先进的生成模型；另一个则是跟对抗攻击、对抗样本相关的领域，它跟 GAN 相关，但又很不一样，它主要关心的是模型在小扰动下的稳健性。本人之前所涉及的对抗话题，都是前一种含义，而今天，我们来聊聊后一种含义中的“对抗训练”。本文包括如下内容：对抗样本、
小白PDF阅读器是一款能自动重排PDF页面的移动端阅读器，能给用户在移动端阅读PDF文档时带来更好的体验。
PDF是一种跨操作系统平台的电子文件格式，它能在各种不同的平台上以相同的版式显示。很多扫描书籍或者电子书籍都会采用PDF格式存储。但是移动端由于屏幕的限制，以原版展示PDF会导致画面缩放严重，影响阅读体验。小白PDF阅读器能在移动端自动重排版PDF
EM算法用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计。什么是隐含变量的概率模型呢？举个例子，假设有3枚硬币，分别记为A,B,C，它们正面出现的概率分别为r,p,q。每次实验先掷硬币A，如果出现的是正面就投B，如果出现的反面就投C，出现正面记为1，出现反面记为0。独立10次实验，观测结果如下：1101001011。如果只有这个结果，而不知道过程，问如何估计r,q,p?也就是说，我们能看到每次的观测结
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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本文章对文本生成领域一些常见的模型进行了梳理和介绍。Seq2Seq 是一个经典的文本生成框架，其中的Encoder-Decoder思想贯彻文本生成领域的整个过程。Pointer-Generator Networks是一个生成式文本摘要的模型，其采用的两种经典方法对于其他文本生成领域也有很重要的借鉴价值。SeqGAN模型将强化学习和GAN网络引入到文本生成的过程
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2024-05-05 19:42:31
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行嵌入式文本处理，特别是结合 PyTorch 和各种转换（transforms）来处理文本数据。我们将一步步走过环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成和进阶指南。让我们开始吧。
### 环境配置
首先，我们需要配置环境以满足项目的需求。确保你已经安装了 Python 和 PyTorch。以下是一些基本的依赖版本以及配置示例，以帮助
1.载入文档 1 #!/usr/bin/python
2 # -*- coding: utf-8 -*-
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4 import pandas as pd
5 import re
6 import jieba
7 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
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基于表示的匹配模型的基本结构包括：（1）嵌入层，即文本细粒度的嵌入表示；（2）编码层，在嵌入表示的基础上进一步编码；（3）表示层：获取各文本的向量表征；（4）预测层：对文本pair的向量组进行聚合，从而进行文本关系的预测 对于对称的文本匹配任务，采用共享的编码器和文本表示DNNs无疑是合理的选择，从而也可以获取各文本在统一语义空间的表示方法。基于表示的匹配模型结构紧凑，可变的花样并不多，主要集中在
1. 向量化 1.1 概念 词袋模型在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。向量化完毕后一般也会使用TF-IDF进行特征的权重修正，再将特征进行标准化。 再进行一些其他的特征工程后，就可以将数据带入机器学习算法进行分类聚类了。 &
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2024-10-09 09:45:29
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目录 01 背景介绍02 短文本分类划分03 深度CNN结合知识进行文本分类[1]3.1 概述3.2 整体步骤一：利用知识库概念化短文本二：模型整体结构设计3.3 实验04 主题记忆机制[4]4.1 概述4.2 模型结构设计4.3 实验05 总结01 背景介绍文本分类作为文本理解的基本任务、能够服务于大量应用（如文本
一、前言在windows环境下我们通常会选择使用功能强大显示友好的Beyond Compare工具来进行文件的比对。其实在Linux系统中就自带了同样的强大比对命令，可以让我们在Linux系统下直接使用。diff命令用以比对两个文件的不同，功能强大使用方便。diff命令是逐行进行比对，如果命令使用在目录下，则可以比对两个目录中具有同名的文件。二、语法以及参数diff (-参数) (文件1/目录1)
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2023-12-16 14:18:40
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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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1. 注意力机制（Attention）Attention：在预测结果时把注意力放在不同的特征上。举个例子： 在预测“我妈今天做的这顿饭真好吃”的情感时，如果只预测正向还是负向，那真正影响结果的只有“真好吃”这三个字，前面说的“我妈今天做的这顿饭”基本没什么用。 如果是直接对token embedding进行平均去求句子表示会引入不少噪声。所以引入attention机制，让我们可以根据任务目标赋予输
