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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# NLP特征融合：提升自然语言处理模型性能的方法
在自然语言处理（NLP）领域，特征融合是一个重要的技术，它通过结合来自不同来源的特征来改善模型的表现。这一策略能够帮助我们在任务上取得更好的效果，比如情感分析、文本分类、命名实体识别等。本文将介绍NLP特征融合的基本概念，常用的方法，并提供代码示例，同时展示特征融合的实际流程。
## 特征融合的基本概念
特征融合是将来自不同特征提取方法或数
目录基本文本处理技能分词的概念正向最大匹配法逆向最大匹配法双向最大匹配法词、字符频率统计语言模型语言模型中unigram、bigram、trigram的概念文本矩阵化分词新词识别自定义词典关键词提取去除停用词构造词表文档向量化基本文本处理技能 目前有三大主流分词方法：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
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2023-11-02 10:24:27
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# 实现特征融合代码：NLP 项目指南
欢迎你进入开发者的领域！在这篇文章中，我们将针对如何在自然语言处理（NLP）项目中实现特征融合进行详尽讲解。特征融合是一种提升模型性能的有效方法，通过组合多个特征来提取更丰富的信息。
## 流程概述
我们将整个特征融合的过程拆分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2
原创
2024-10-27 06:21:40
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目录 研究背景论文思路实现方式细节实验结果附件专业术语列表 一、研究背景 1.1 涉及领域，前人工作等 本文主要涉及NLP的一种语言模型，之前已经出现了【1】ELMo和【2】GPT这些较为强大的模型，ELMo 的特征提取器不是很先进，GPT没有使用双向，本文结合两者的思想或做法，大大提升了最终效果。 1.2 中心思想 本文在前人研究基础上，沿用了pre-train和fine-tuning结构。使用
大家好，我是在算法前沿旋转跳跃的焦燥女青年rumor。近期前沿（2020年10月）：pQRNN：谷歌最新轻量级文本分类模型Cross-Thought：微软为巨向量打造的最新预训练任务自Attention机制提出后，加入attention的Seq2seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合RNN和attention的模型。之后google又提出了解决Se
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2024-05-17 05:43:13
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文章目录前言一、torch.cat()函数 拼接只存在h,w(高，宽)的图像二、torch.cat() 拼接存在c,h,w(通道，高，宽)的图像三、torch.add（）使张量对应元素直接相加 前言本篇作为后期文章“特征融合”的基础。 特征融合分早融合和晚融合，早融合里的重要手段是concat和add一、torch.cat()函数 拼接只存在h,w(高，宽)的图像torch.cat()可以将多个
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2023-10-26 21:56:15
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将一系列核心特征转换成分类器可接收的特征向量。即输入 x两种方案独热编码（one-hot）每个特征都用单独一维来表示（其中只有一维值为1，其余维为0）特点：维度高、且很稀疏，向量维度与不同特征的数目相同，特征空间完全相互独立稠密编码每个核心特征都被嵌入到 d 维空间中，并用空间中的一个向量表示（通常空间维度 d 都远小于特征数目），并且嵌入向量（每个核心特征的向量表示）作为网络的参数与函数 f 中
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2023-12-20 10:45:12
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论文摘要：In this paper, we propose a novel Convolutional Neural Network (CNN) structure for general-purpose multi-task learning (MTL), which enables automatic feature fusing at every layer f
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2024-09-10 12:17:10
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MixFormer: End-to-End Tracking with Iterative Mixed AttentionPaper:https://arxiv.org/abs/2203.11082 Code:https://github.com/MCG-NJU/MixFormer1.文章动机目前的跟踪器大多都是有三部分组成，其中包括了特征提取模块（backbone），特征融合模块（integra
清洗文本import pandas as pd
import jieba
from collections import Counter
TRAIN_PATH = '../DataSets/THUCNews/cnews.train.txt'
STOPWORDS_PATH = '../DataSets/ChineseStopWords.txt'
VOCAB_SIZE = 5000
def rea
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2024-10-11 20:48:36
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gensim word2vec库官方手册1. Word2vec embeddings1.1 简介1.2 其它的嵌入1.3 使用例程1.4 多字ngrams的嵌入1.5 预训练模型补充: gensim-data(1) Gensim-data有什么用？(2) 它怎么工作？(3) 快速入门(4) 可获取的数据(5) 想要添加一个新的语料库或模型？2. Store and query word vect
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2024-01-08 16:17:54
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今天分享一个论文ACL2020-tBERT，论文主要融合主题模型和BERT去做语义相似度判定，在特定领域使用这个模型，效果更明显。掌握以下几点：【CLS】向量拼接两个句子各自的主题模型，效果有提升尤其是在特定领域的数据集合会有更好的表现。1. 架构图先看架构图： 代表的是主题数量，N是的字数量，M是的字数量进而我们可以得到单词的主题分布: 所以
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2023-11-24 05:53:39
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FPN层解读一、FPN介绍1、FPN层作用：2、基本思想：3、FPN的实现：4、存在问题：二、FPN网络结构三、源码解读 一、FPN介绍1、FPN层作用：R-CNN中只用最后一层的特征图进行特征的提取，网络层数越高，提取的信息越丰富，表示的是整体的一些信息。而浅层的特征图是一些浅显的信息，比如说轮廓等。不过，顶层特征忽略小物体的一些信息，这使得检测效果不够理想。因此提出FPN(金字塔特征提取网络
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2024-05-29 08:22:42
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一、数据预处理这几天写人脸关键点检测代码，中间忘了将图片在送入网络之前，减去图片的均值，从有关函数的名称来看，这算是一种归一化操作。总之，缺少这个操作的结果，就是loss一直在抖，丝毫没有下降或上升的趋势。所以今天从这个问题入手，对这问题相关进行掌握。 看了一些深度学习框架的例程，处理原图为黑白比如mnist数据集，不需要进行图片均值减去处理，而三通道彩图，一般都需要。二、特征融合 在很多工作中，
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2023-08-23 17:15:38
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冗余性 和 互补性 是多模态各种特性存在的基础1.双线性池化特征融合即输入两个模态的特征向量，输出融合后的向量。最常用的方法是拼接、按位乘、按位加。有些作者认为这些简单的操作效果不如外积/叉乘得tensor，不足以建模两个模态间的复杂关系。但外积计算存在复杂度过高的问题。双线性（Bilinear）就是向量外积的计算。双线性池化（Bilinear Pooling）是对双线性融合后的特征进行池化。 例
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2024-09-17 16:24:09
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# NLP 融合多种特征的方法
在自然语言处理 (NLP) 中，特征融合是提高模型性能的关键步骤。特征可以包括文本的内容、上下文信息、以及其他外部数据。本文章将向你展示如何使用 Python 和一些流行的库来融合多种特征。
## 流程概述
以下是实现 NLP 融合多种特征的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
古人有句成语，叫做“一叶障目”，那是因为叶子放在眼前了，如果叶子离着很远，自然就不会障目了。下面引入本篇的话题:图像处理中的多尺度分析。多尺度的概念分析：首先要有的概念就是：多尺度是真实存在的，而不是凭空臆想出来的。人眼在观察事物时，如果离着太远（尺度太小），就看不清细节；如果离着太近（尺度太大），细节是看清了，但可能局限于细节了。所以，为了观察到感兴趣的区域，多尺度是很有必要的。可以详见维基对"
在自然语言处理（NLP）领域中，融合多个特征向量是一种常见的技术，可以帮助提升模型的性能和效果。本文将介绍如何融合多个特征向量，并提供代码示例来说明这一过程。
### 1. 多个特征向量的获取
在NLP任务中，我们通常会从文本数据中提取不同的特征向量，例如词嵌入、句法特征、主题模型等。这些特征向量可以帮助我们更好地表征文本信息，提高模型的表现。下面是一个简单的示例代码，用于获取文本数据的词嵌入
原创
2024-04-22 04:13:04
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所谓人脸融合：给定输入人脸A、B，输出的人脸C具有A和B共同的特征，是一张全新的人脸，也可以说是一张假脸。人脸融合的过程主要有三步：人脸特征点，人脸融合，人脸交换。第一步，通过深度学习训练的模型对两张待融合的图像进行关键点；第二步，根据结果对人脸进行融合；第三步，将融合得到的人脸交换到待交换的人脸上，合成最终图像。实际上做到第二步已经达到了人脸融合的基本要求，对于人脸交换，大部分用于假
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2024-05-15 12:09:28
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