因为我们以前项目中经常遇到配置了Portlet但是在对话框中找不到情况,所以我们就来细致分析这里显示文本是从哪里得来。 对于整个dialog,它代码是/html/portlet/layout_configuration/view_category.jsp.我们只想关注2个,一个是分类从哪里来,一个是Portlet 从哪里来:   分类文本: 对于黑色字
原创 2012-06-28 09:41:53
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参考书:Python 编程 从入门到实践第二章 变量简单数据类型1.变量命名(1)变量名只能由下划线,字母,数字组成;开头只能是字母或下划线(2)不能包含空格;不要用关键字函数名来命名2.字符串 name = "ada love" name.title() #首字母大写 name.upper() #全大写 name.lower() #全小写 name.rstrip() #用来删除
#!/bin/bash # display the name of the script echo "script name is `basename $0`" exit
原创 2010-11-21 20:14:47
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前言这几天caffe2发布了,支持移动端,我理解是类似单片机物联网吧应该不是手机之类,试想iphone7跑CNN,画面太美~作为一个刚入坑,甚至还没入坑的人,咱们还是老实研究下tensorflow吧,虽然它没有caffe好上手。tensorflow特点我就不介绍了:基于Python,写很快并且具有可读性。支持CPUGPU,在多GPU系统上运行更为顺畅。代码编译效率较高。社区发展非常
虽然是以前一篇文章,不过,知识不是过时,特别是最近html5火热发展,还是拿出来给大家分享一下,希望对于正在研究Portal做Web开发朋友能有所帮助。 通过这一段时间学习,自己从对portalportlet一无所知,变得对其逐渐有所认识。特总结如下,供大家参考。 一.关于Portal      什么是portal?Portal 一词是在
原创 2012-09-12 21:59:40
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1.什么是文本分类在定义文本分类之前,需要理解文本数据范围,以及分类真实含义。这里文本数据可以是短语、句子或者包含文本段落整篇文档等任何形式,这些数据可以从语料库、博客或互联网任何地方获得。文本分类也经常成为文档分类,文档这个词概括了任何形式文本内容。文档这个词可以定义为思想或事件一些具体表示,这些标识可以是书面、语言记录、会话或演讲等形式。这里,使用文档这个词来表示文本数据,例如
转载 2023-06-05 19:46:14
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android:hint //提示文本 android:textColorHint //设置hint提示文字颜色 android:textColor //设置文字颜色 android:textSize //设置文本字体大小 android:textStyle //设置文本字体样式,bold(加粗),italic(倾斜),normal(默认是正常字体). android:inputType //限制
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     文本分类目的是将文本文档分为不同类,这是NLP中非常重要分析手段。这里将使用一种技术,它基于一种叫作tf-idf统计数据,它表示词频-逆文档频率(term frequency—inversedocument frequency)。这个统计工具有助于理解一个单词在一组文档中对某一个文档重要性。它可以作为特征向量来做文档分类。实际上就是利用现有数据或者
# RNN 名字分类实现流程 在本文中,我们将使用 PyTorch 来实现一个 RNN 模型,用于对名字进行分类。这个模型可以根据名字特征,将其分类为不同语言。下面是整个流程概要: 1. 数据预处理:加载名字数据集,将其划分为训练集测试集,并建立字母到索引映射。 2. 构建模型:建立一个 RNN 模型,用于处理名字序列数据。 3. 训练模型:使用训练集对模型进行训练,并评估模型
原创 2023-08-03 07:54:35
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  文章目录1. 为什么要进行文本分类2. 文本分类分类、应用3. 当前文本分类面临挑战4. 文本分类前景 1. 为什么要进行文本分类在大数据时代,网络上文本数据日益增长。采用文本分类技术对海量数据进行科学地组织管理显得尤为重要。文本作为分布最广、数据量最大信息载体,如何对这些数据进行有效地组织管理是亟待解决难题。文本分类是自然语言处理任务中一项基础性工作,其目的是对文
文本分类是NLP必备入门任务,在搜索、推荐、对话等场景中随处可见,并有情感分析、新闻分类、标签分类等成熟研究分支和数据集。本文主要介绍深度学习文本分类常用模型原理、优缺点以及技巧,是「NLP入门指南」其中一章,之后会不断完善,欢迎提意见:https://github.com/leerumor/nlp_tutorialFasttext论文:https://arxiv.org/abs/1607
ResLCNN模型以Word2vecGloVe词向量构成句子矩阵作为输入,第1层LSTM根据隐藏层
本人是自然语言处理方向研究生一枚,最近在尝试用当下比较火热一些算法来进行文本处理。 本程序实现是对《计算机网络》领域本体题目进行分类,因此数据集需要自己构建,当然了,网上也有很多开源数据集,比如中文10类语料集,可以去我百度云下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1sDn4pBmWSgy87C_mRUX5_g 提取码:wuqe废话不多说,直接附上源码,供大家一起
转载 2023-07-07 22:06:58
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我们知道在卷积神经网络不仅用于图像处理领域,在NLP领域也会有很好使用效果,其中TextCNN是卷积神经网络在文本处理方面的一个知名模型。在TextCNN模型中通过卷积技术实现对文本分类功能。目前文本分类在工业界应用场景非常普遍,从新闻分类、商品评论信息情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,都用到了这种技术。下面我们主要了解这个模型实战以及注意点。目录一、卷积神经网络1.1、一维卷积
背景介绍  文本分类是NLP中常见重要任务之一,它主要功能就是将输入文本以及文本类别训练出一个模型,使之具有一定泛化能力,能够对新文本进行较好地预测。它应用很广泛,在很多领域发挥着重要作用,例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。   现阶段文本分类模型频出,种类繁多,花样百变,既有机器学习中朴素贝叶斯模型、SVM等,也有深度学习中各种模型,比如经典CNN, RNN,以及它
一.前言之前写过一篇基于循环神经网络(RNN)情感分类文章,这次我们换种思路,采用卷积神经网络(CNN)来进行文本分类任务。倘若对CNN如何在文本上进行卷积可以移步博主快速入门CNN在NLP中使用一文。话不多说,直接上干货。二.数据集2.1 数据集介绍本次实验数据集来源于Github上一个2.4k星中文NLP开源数据集项目CLUEbenchmark(官方地址),本文选择是其中文本
【注】:这个网络结构,我只能说是“简单复杂”。但是实践出真知,我持保留意见。简单,,其他模块都是比较基础
Service Mesh是什么技术 2018年05月09日 22:07:41 阅读数:1294 Service Mesh 其实是在当前微服务或者云原生应用领域一个老生常谈的话题了。微服务(Microservices)是一种架构风格,一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中各个微服务可被独立部署,各个微服务之间是松耦合。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务
一,前台显示 /views/admin/category.html{% extends 'layout.html' %}{% block main %}  <ol class="breadcrumb">    <li><a href="/admin/category">分类首页</a></li>    <li><span
原创 2022-04-19 16:01:34
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文章目录1 文本分类2 文本数据处理3 文本数据准备4 朴素贝叶斯分类建模 1 文本分类文本分类是现代机器学习应用中一大模块,更是自然语言处理基础之一。文本分类现广泛应用于各个行业领域,如新闻分类、人机写作判断、垃圾邮件识别、情感分类、文案智能生成、商品智能推荐等。2 文本数据处理在开始分类之前,我们必须先将文本编码成数字CountVectorizer类,通过这一类中功能,可以很容易地实现
转载 2023-08-21 14:21:03
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