0. ASCII1个字节,使用其中七位二进制数,定义128个字符最高位不使用,恒等为0.1. 扩展ASCII( ISO 8859)原有ASCII 表示128位,最高位不用扩展ASCII使用第一位后,7位扩展到8位.增加128个码元,扩展到256,增加了一些欧洲国家的字母,主要为拉丁系但是对于中文还是不够2. GB2312-80(又叫国标码)汉字有多少个?汉字标准共有 6763 个, 其中一级 37
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2023-09-08 22:02:49
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NLP位置编码Learned Positional EmbeddingSinusoidal Position EmbeddingRelative Position Representations实验结果Transfomer-XL中的相对位置编码实验结果Complex Embeddings实验结果位置特征与内容特征间的关系去掉内容特征将embedding相加改为拼接拆分位置特征和内容特征在测试时分
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2023-10-11 22:41:12
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汉字编码问题一、GB2312-80介绍 GB2312码是中华人民共和国国家汉字信息交换用编码，全称《信息交换用汉字编码字符集--基本集》，由国家标准总局发布，1981年5月1日实施，通行于大陆。新加坡等地也使用此编码。GB2312收录简化汉字及符号、字母、日文假名等共7445个图形字符，其中汉字占6763个。GB2312规定“对任意一个图形字符都采用两个字节表示，每个字节均采用七位编码表
原创
2021-05-20 18:48:08
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NLP-文本表示-词袋模型和TF-IDF一、文本表示的几种方式二、 词袋模型BoW(Bag-of-words)1、在词或字的维度表示 -- one-hot编码2、在文本或段落的维度表示3、词袋模型编码特点以及缺点三、 词频-逆向文件频率(TF-IDF)1、TF （Term Frequency）—— “单词频率”2、IDF（Inverse Document Frequency）—— “逆文档频率”
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2024-01-12 06:40:10
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1. Motivation在Transformer-XL中，由于设计了segments，如果仍采用transformer模型中的绝对位置编码的话，将不能区分处不同segments内同样相对位置的词的先后顺序。比如对于$segment_i$的第k个token，和$segment_j$的第k个token的绝对位置编码是完全相同的。鉴于这样的问题，transformer-XL中采用了相对位置编码。2.
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2024-02-06 20:18:51
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onehot：又称独热编码，将每个词表示成具有n个元素的向量，这个词向量中只有一个元素是1，其他元素都是0，不同词汇元素为0的位置不同，其中n的大小是整个语料中不同词汇的总数.例如：["我", "喜欢", "你"]编码为：[[1, 0, 0, 0],[0, 1, 0, 0],[0, 0, 1, 0],]one-hot编码的优劣势：优势：操作简单，容易理解.劣势：完全割裂了词与词之间的联系，而且在大
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2023-11-02 06:36:50
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本推文基于发表于IJGIS的《A Review of Location Encoding for GeoAI: Methods and Applications》并加以个人理解进行编写 摘要许多地球科学中人工智能模型的一个普遍需求是编码各种类型的空间数据到一个隐藏的表征空间中以便可以轻松地将它们整合到深度学习模型中，例如点（例如，兴趣点），多边形（例如轨迹），多边形（例如，行政区域），图（例如，传
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2024-01-16 00:39:08
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感谢阅读腾讯AI Lab微信号第49篇文章。NLP领域三大顶会之一的EMNLP即将举办，腾讯AI Lab第2次参与，共16篇文章入选。本文将深度解读与文本生成技术相关的2篇论文。Enjoy！随着近年来端到端的深度神经网络的流行，文本生成逐渐成为自然语言处理中一个热点研究领域。文本生成技术具有广阔的应用前景，包括用于智能对话系统，实现更为智能的人机交互；我们还可以通过自动生成新闻、财报及其它类型的文
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2024-01-31 10:01:31
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# 如何实现Keras NLP序号编码
## 1. 整体流程
在进行NLP任务时，序号编码是一个重要的步骤，它将文本数据转换为模型可以理解的数字形式。下面是实现Keras NLP序号编码的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 序号编码
序号编码 --> 模型训练
模型训练 --> [*]
```
原创
2024-03-10 04:46:53
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SAR系统观测到的是电磁波入射地球表面后反射（后向散射）的雷达脉冲的强度和相位信息。这个信息编码到雷达坐标系统下，即斜距坐标系，被记录下来。在一些应用中，需要将SAR数据从斜距坐标系转到地理坐标系。这个过程就是SAR数据的地理编码（Geocoding）。图 SAR数据地理编码示意图 雷达传感器测量的是发射脉冲和接收信号强度的比，这个比值称为
目录一、强制1.switch语句规约2.if/else/for/while/do 语句中必须使用大括号3.在高并发场景中避免使用”等于”判断作为中断或退出的条件二、推荐1.表达异常的分支时少用 if-else 方式（非得使用请勿超过 3 层）2. 除常用方法（如 getXxx/isXxx）等外不要在条件判断中执行其它复杂的语句3.循环体中的语句要考量性能以下操作尽量移至循环体外
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2024-02-23 21:21:44
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最近在做 NER 任务的时候，需要处理最长为 1024 个字符的文本，BERT 模型最长的位置编码是 512 个字符，超过512的部分没有位置编码可以用了处理措施：将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维随机初始化将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维依旧使用原始的（1*5
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2024-02-20 08:35:14
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# NLP目标编码是什么？
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要领域，旨在使机器理解和生成人类的语言。在NLP中，"目标编码"（Target Encoding）是一种处理分类特征的技术。本文将深入探讨目标编码的基本概念、应用实例以及相关的代码示例。同时，我们也将通过甘特图和关系图来帮助理解目标编码的工作流程和相关概念。
## 1. 目标编码的基本概念
目标编码是一种将分类特
原创
2024-09-04 06:22:53
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看到这里，是否记得前面提及Vaswani推出的Transformer结构，那么如果不使用RNN结构，是怎样表示位置信息的呢？在提信息位置技术前，先简介以下RNN和CNN。RNN的序列结构不适合大规模并行训练。因为大家都知道，RNN对于序列问题有天然优势，然而这种优势却注定RNN的每一时刻的状态输入都需要等待上一个时刻状态输出完成。而对于CNN，这里是指经典版CNN的问题。卷积层实则上就是一个特征提
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2023-12-19 20:03:52
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、为什么要引入位置编码二、位置编码的实现方式2.1 位置编码实现2.1 绝对位置编码信息2.2 相对位置编码信息 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、为什么要引入位置编码我们都知道Attention是一种模拟生物注意力的机制。我们可以通过简单的全连接层或者汇聚层来实现非自主性注意力。也可以通过注意力机制即查询
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2024-06-07 19:55:10
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[Algorithm & NLP] 文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型 阅读目录1. 词向量2.Distributed representation词向量表示3.词向量模型4.word2vec算法思想5.doc2vec算法思想6.参考内容 深度学习掀开了机器学习的新篇章，目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深
文章目录倒排指数建立倒排索引步骤1第2步第 3 步第4步向量空间模型停用词删除逆文档频率在 Spark练习在上一章中，我们遇到了难以描述语料库的常用词。这是不同种类的 NLP 任务的问题。幸运的是，信息检索领域已经开发了许多可用于改进各种 NLP 应用的技术。早些时候，我们谈到了文本数据是如何存在的，并且每天都在生成更多。我们需要一些方法来管理和搜索这些数据。如果有 ID 或标题，我们当
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2023-09-16 13:55:06
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本文结合cs224n:Natural Language Processing with Deep Learning的Lecture 8、Lecture 9内容，从语言模型（Language Model）讲到N-Gram LM（N-Gram Language Model）再到RNN-LM（RNN-Language Model）。 Language Model N-Gram Language M
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2024-01-21 01:33:58
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作者：苏格兰折耳喵
文本分类从入门到精通在这篇文章中，笔者将讨论自然语言处理中文本分类的相关问题。笔者将使用一个复旦大学开源的文本分类语料库，对文本分类的一般流程和常用模型进行探讨。首先，笔者会创建一个非常基础的初始模型，然后使用不同的特征进行改进。 接下来，笔者还将讨论如何使用深度神经网络来解决NLP问题，并在文章末尾以一般关于集成的一些想法结束这篇
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2023-08-24 13:20:47
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