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2019-07-03 14:54:00
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前面介绍了牛逼的CNN（Convolutional Neural Network）、深度学习加速神器BNN（
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2022-06-20 17:07:20
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目录前言词袋模型词袋模型的作用词袋模型的实现 前言 自然语言处理面临的文本数据往往是非结构化杂乱无章的文本数据，而机器学习算法处理的数据往往是固定长度的输入和输出。因而机器学习并不能直接处理原始的文本数据。必须把文本数据转换成数字，比如向量。在Neural Network Methods in Natural Language Processing, 2017一书65页有一句话：在语言处理中，
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2023-10-20 09:59:34
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各种序列的用法目录各种序列的用法列表创建管理列表获取列表操作符常用方法元组创建、访问和更改操作符其他字符串转义字符切片与方法格式化字符串字典创建与访问内置方法集合创建和访问其他方法转换、不可变集合序列内置函数备注数组说明异或列表创建创建一个普通列表x = ["11","22","33","44"]
print(x)
# ['11', '22', '33', '44']利用range创建一个列表x
术语大全值(value)：就是在程序中，我们操作数据的基本单位，举例：”www.iplaypy.com” 类型(type)：python type，值在Python中的类别，常见的类型我们在Python基础数据类型那篇文章中有详细介绍。 整型(integer)：又叫做整数类型，用来表达整数的数据类型。 浮点数(floating point)： 用来表示带小数部分的数。 字符串(string)：用来
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2023-07-06 22:32:26
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基于机器学习的文本分类在对文本进行特征化的时候，最常见的是词袋模型。1. 词袋模型词袋模型(Bag of Words，简称BoW),即将所有词语装进一个袋子里，每个词语都是独立的，把每一个单词都进行统计，同时计算每个单词出现的次数。也就是说，词袋模型不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅考虑所有词的权重，而权重与词在文本中出现的频率有关。
一般来说，词袋模型首先会进行分词，在分词之后
词袋模型是将文本转换成向量的一种方式，且容易实现，本文将详细地阐述词袋模型以及如何实现词袋模型。文本存在的问题在对文本进行建模的时候存在一个问题，就是“混乱”，因为像机器学习算法通常更喜欢固定长度的输入、输出，但是文本是不定长的。机器学习算法不能直接处理纯文本，要使用文本的话，就必须把它转换成数值，尤其是数值向量。这个就叫做特征提取或者特征编码。而文本数据的特征提取，其中一种简单且流行的方法就是词
# NMT Java：机器翻译与Java的结合
## 引言
机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）是近年来发展迅猛的人工智能领域之一。它采用神经网络模型来将一种语言自动翻译成另一种语言。Java作为一种通用的编程语言，在NMT中也有着重要的应用。本文将介绍NMT在Java中的应用，并带有代码示例。
## NMT简介
NMT是一种基于神经网络的机器翻译方法，
# 实现Java NMT（神经机器翻译）的流程和代码示例
## 1. 简介
Java NMT（神经机器翻译）是一种利用神经网络技术实现的机器翻译方法，它可以将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。本文将介绍实现Java NMT的流程，并给出每个步骤需要使用的代码示例。
## 2. 实现流程
下表展示了实现Java NMT的主要步骤和对应的代码示例：
| 步骤
原创
2023-07-17 18:51:35
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前面介绍了牛逼的CNN（Convolutional
原创
2023-06-21 19:26:41
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文章目录一.文本问题二.什么是词袋？三.词袋模型的例子1.收集数据2.设计词汇表3.创建文档向量四.管理词汇五.计算每个词的分值1.字哈希2.TF-IDF六.词袋的局限性 一.文本问题对文本进行建模的一个问题是：机器学习算法不能直接使用原始文本，因为对于目前的计算机和机器学习算法而言，输入和输出是固定长度的，所以文本必须在被模型应用之前转换为固定长度的数字向量。词袋模型是一种为了使用机器学习算法
很多程序员很喜欢拥抱新技术。有很多技术，一开始觉得还真不错，但装上之后，并不经常用。
词袋模型和主题模型的相关讲解，如下所示：[1]bag of words modelbag of words，也叫做“词袋”，在信息检索中，bag of words model假定对于一个文本，忽略其词序和语法，句法，将其仅仅看做是一个词集合，或者说是词的一个组合，文本中每个词的出现都是独立的，不依赖于其他词是否出现，或者说当这篇文章的作者在任意一个位置选择一个词汇都不受前面句子的影响而独立选择的。
Keras-文本序列_文本向量化（二）(使用词嵌入&词向量)参考：https://blog.csdn.net/qq_30614345/article/details/98714874
原创
2022-07-18 15:10:55
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本文作为入门级教程，介绍了词袋模型（bag of words model）和词向量模型（word embedding model）的基本概念。 目录1 词袋模型和编码方法1.1 文本向量化1.2 词袋及编码方法1 one-hot编码2 TF编码3 TF-IDF表示法2 词嵌入模型2.1 CBOW模型2.2 Skip-Gram模型两种模型对比3 示例 先来初步理解一个概念和一个操作： 一个概念：词袋
文本向量的表示方法基于词向量的表示方法有监督文本表示方法 基于词向量的表示方法虽然one-hot和TF-IDF的表示方式也成为词向量，但是我们这里讨论的基于词向量的表示方式是围绕分布式词表征进行的。也就是利用Word2Vec、GloVe和fastText等词向量对文本进行表示，词向量可以根据任务或者资源的不同随意选择，文本表示的方法是通用的。首先我们根据语料库训练词向量，也就是针对文本中的每个词
Keras-文本序列_文本向量化（二）(使用预训练的词嵌入)参考：https://blog.csdn.net/qq_30614345/article/details/98714874在这里插入代码片
原创
2022-07-18 15:10:43
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx1 相关背景本文完整源码 以及论文链接获取方式：关注微信公众号 datayx 然后回...
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2021-10-26 15:54:14
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx1 相关背景本文完整源码 以及论文链接获取方式：关注微信公众号 datayx 然后回...
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2022-04-26 09:32:19
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文本表示的机器学习模式纸上得来终觉浅，觉知此事要躬行。模型虽繁精于算，意在言外寻真情。1. 词袋模型 (Bag-of-Words)词袋模型是一种最简单的文本表示方法。它将文本中的每个单词作为一个特征，将文本表示为这些单词的频率向量。这种方法不考虑单词的顺序，仅关注它们的出现次数。步骤：收集所有文本数据。创建一个包含所有唯一单词的词汇表。对每个文本，计算词汇表中每个单词的出现频率，生成频率向量。优点
