分号
不要在行尾加分号, 也不要用分号将两条命令放在同一行.
行长度
每行不超过80个字符
例外:
长的导入模块语句
注释里的URL
不要使用反斜杠连接行.
Python会将 圆括号, 中括号和花括号中的行隐式的连接起来 , 你可以利用这个特点. 如果需要, 你可以在表达式外围增加一对额外的圆括号.
Yes: foo_bar(self, width, height, color='black',
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2023-12-19 15:34:28
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文本表示的方法：BOW（bag of words）：BOW可以理解为语料库的去重集合，并对集合内的每个单词做唯一索引。之后就可以用该集合构成的一维向量表示语料库中的句子。假设有两个简单文档：文档一：John likes to watch movies. Mary likes too. 文档二： John also likes to watch football games.基于上述15个单词的语料
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2023-12-15 14:56:03
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## 如何实现 NLP 文本风格
自然语言处理 (NLP) 是计算机科学和语言学的交叉领域。文本风格的分析是 NLP 应用中的一个重要方面，它通过分析文本的结构、内容和情感等多种特征，提供了对文本的深刻理解。本文将指导你如何实现基于文本风格的分析。以下是实现整个项目的基本流程：
### 实现流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集：获取待分
原创
2024-09-04 06:23:08
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NewBeeNLP公众号原创出品公众号专栏作者@山竹小果风格迁移是自然语言生成领域一个非常
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2022-08-13 00:01:57
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列表内容这篇文章只限于对于想了解文本分析或是机器学习的童鞋，对于已经在这一行干了很久的，希望看了后能提一些建议，欢迎拍砖。 我只想用形象简单的方式，让大家了解文本分析具体是什么，怎么进行机器学习过程，所谓高大上的东西只是自己没有勇气去了解而已。 文本分析顾名思义就是对文本进行统计处理，然后让机器学习一些文本特征，然后进行自动化预测。这里面关联了数据挖掘、机器学习、数学建模等多个方面的知识，所以
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2023-12-18 20:57:25
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背景文本相似度旨在识别两段文本在语义上是否相似。文本相似度在自然语言处理领域是一个重要研究方向，同时在信息检索、新闻推荐、智能客服等领域都发挥重要作用，具有很高的商业价值。目前学术界的一些公开中文文本相似度数据集，在相关论文的支撑下对现有的公开文本相似度模型进行了较全面的评估，具有较高权威性。因此，本开源项目收集了这些权威的数据集，期望对模型效果进行综合的评价，旨在为研究人员和开发者提供学术和技术
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2023-11-30 11:08:23
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代码结构整体代码结构如下图所示： 点击run.py文件，直接运行。可以手动调节参数以及更换模型1数据集本文采用的数据集属于清华NLP组提供的THUCNews新闻文本分类数据集的一个子集（原始的数据集大约74万篇文档，训练起来需要花较长的时间）。数据集请自行到THUCTC：一个高效的中文文本分类工具包下载，请遵循数据提供方的开源协议。下载的数据放入THUCNews/data目录中。本次训练使用了其中
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2024-05-31 10:15:40
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# NLP中的风格迁移与风格识别
风格迁移（Style Transfer）和风格识别（Style Recognition）是自然语言处理（NLP）中的重要研究方向。风格迁移可以将一种文本的风格（例如，一种文学风格）转变为另一种风格，而风格识别则是识别文本所采用的风格特征。本文将对这两个概念进行概述，并展示一些基础的代码示例。
## 1. 风格迁移
风格迁移在NLP中通常是指将源文本转换为目标
注释Tip确保对模块, 函数, 方法和行内注释使用正确的风格文档字符串Python有一种独一无二的的注释方式: 使用文档字符串. 文档字符串是包, 模块, 类或函数里的第一个语句. 这些字符串可以通过对象的__doc__成员被自动提取, 并且被pydoc所用. (你可以在你的模块上运行pydoc试一把, 看看它长什么样). 我们对文档字符串的惯例是使用三重双引号”“”( PEP-257 ). 一个
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2023-10-11 09:08:59
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# 风格与流派的自然语言处理（NLP）入门指南
在当今的技术发展中，自然语言处理（NLP）是一个备受关注的领域。其中，风格和流派的分析非常重要，它可以帮助我们理解文本的情感、主题和作者意图。本文将指导刚入行的小白如何实现“风格 流派 NLP”，并提供详细步骤和示例代码。
## 流程概述
我们将整个项目分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据
NLP 风格迁移是自然语言处理领域中的一个核心任务，旨在将文本从一种风格或情感迁移到另一种风格或情感。本文将详细记录解决“NLP 风格迁移”问题的过程，分为多个结构化部分，确保逻辑清晰，并深入解析每个部分的关键要点。
## 版本对比
在进行风格迁移的过程中，首先需要对不同版本的模型进行对比分析，帮助我们选择最合适的版本进行迁移。
| 特性 | 版本1 | 版本2
文本摘要提取之前写过一版 文本摘要提取，但那版并不完美。有所缺陷（但也获得几十次收藏）。今天写改进版的文本摘要提取。文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要，多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。 摘要：意思就是从一段文本 用几句话来概括这段话
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2023-09-28 21:57:30
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文章目录解决问题创新点算法损失函数判别器实验结果总结 论文： 《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks Jun-Yan》 代码： https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 解决问题大多图像迁移，需要成对图
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2024-08-13 10:42:11
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0、写在前面最近看了吴恩达老师风格迁移相关的讲解视频，深受启发，于是想着做做总结。1、主要思想目的：把一张内容图片（content image）的风格迁移成与另一张图片（style image）风格一致。（图自论文：A Neural Algorithm of Artistic Style） 方法：通过约束 Content Loss 和 Style Loss 来生成最终的图片。1.0 ac
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2023-10-19 14:54:07
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bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。关于Bert具体训练的细节和更多的原理
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2023-11-10 22:04:39
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一、设置代码格式1、代码编写风格的重要性随着你编写的程序越来越长，有必要了解一些代码格式设置约定。请花时间让你的代码尽可能易于阅读；让代码易于阅读有助于你掌握程序是做什么的，也可以帮助他人理解你编写的代码。为确保所有人编写的代码结构都大致一致。Python程序员都遵循一些格式设置约定。学会编写整洁的Python后，就能明白他人编写Python代码的整体结构------只要他们和你遵循相同的指南。2
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2024-01-25 23:02:31
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#!/usr/bin/env python #在文件头部 ( 第一行 ) 加上 设置 Python 解释器
# -*- coding: utf-8 -*- #在文件头部 ( 第二行 ) 加上 在编辑器中设置以 UTF-8 默认编码保存文件
# Copyright (c) 2011 - chinakr #版权信息放在文件头部,文件编码之后
# docstring 是 Python 特有的注释风格,它
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2023-09-07 12:54:08
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# 使用Python进行NLP文本摘要
在现代技术中，自然语言处理（NLP）变得愈发重要。在许多应用程序中，对文本进行总结是一项关键功能。本文将带领你通过一个简单的流程来实现文本摘要，适合刚入行的小白。我们将使用Python中的一些库来完成这一任务。
## 流程概述
以下是实现文本摘要的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
NLP-文本挖掘-综述一、什么是文本挖掘二、文本挖掘五个步骤三、7种文本挖掘的方法 一、什么是文本挖掘文本挖掘的意义就是从数据中寻找有价值的信息，来发现或者解决一些实际问题。 每到春节期间，买火车票和机票离开一线城市的人暴增——这是数据 再匹配这些人的身份证信息，发现这些人都是从一线城市回到自己的老家——这是信息 回老家跟家人团聚，一起过春节是中国的习俗——这是知识二、文本挖掘五个步骤数据收集、
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2023-07-08 11:38:41
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作者 | 周俊贤 文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一，也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用，本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。由于，项目中的数据涉密，所以拿公开的两个数据集进行实验讲解：今日头条的短文本分类和科大讯飞的长文本分类，数据集的下载见github的链接。https://github.com/zhou
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2024-07-31 20:21:04
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