文章目录一、CRF分词二、CRF模型训练1、语料库准备2、词性标注3、训练4、结果文件5、BEMS标注三、实验结果 CRF是序列标注场景中常用的一种语言模型，与基于隐马尔可夫模型（HMM）的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于条件随机场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。CRF的效果比感知机稍好一些，然而训练速度较慢，也不支持在线学习。 一、CRF分词官网给出的CRF分词方法如下：pu
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2023-10-19 09:27:06
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## hanlp模型训练：从数据到模型的全流程
### 引言
随着自然语言处理（NLP）的快速发展，越来越多的研究者和开发者开始使用深度学习技术来构建各种NLP任务的模型。然而，深度学习模型的训练过程相对复杂，涉及到数据预处理、模型设计、模型训练等多个环节。针对这个问题，HanLP提供了一套完整的模型训练工具，帮助用户方便地进行模型训练。
本文将介绍使用HanLP进行模型训练的全流程，包括数
原创
2023-08-28 10:44:53
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# Hanlp 模型训练指南
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你入门“hanlp模型训练”。本文将介绍整个训练流程，并提供每个步骤中需要使用的代码和注释，帮助你理解和实践。
## 整个训练流程
下面是训练hanlp模型的整个流程概述的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型训练
原创
2024-01-23 07:28:30
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# 使用 HanLP 训练模型的完整指南
HanLP 是一个自然语言处理框架，提供了许多优秀的模型，适合各种中文文本处理任务。如果你是一个刚入行的小白，想要用 HanLP 训练模型，但不知道从何下手，不用担心！本文将详细讲解整个流程，并提供必要的代码示例。
## 流程概述
在开始之前，我们先看一下整个训练模型的步骤，以便于你更好地理解每个环节。以下是训练流程的结构化视图：
```merma
1，了解iBUG 300-W数据集，该数据集是用于训练形状预测器的通用数据集，该预测器用于定位人脸的特定位置（即面部标志）。
2，训练自己的自定义dlib形状预测器，从而生成一个可以平衡速度，准确性和模型大小的模型。
3，最后，我们将形状预测器进行测试并将其应用于一组输入的图像/视频流，这表明我们的形状预测器能够实时运行。https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/30
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2023-11-03 07:21:08
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下面介绍一般DTW中的模板训练算法。1.偶然模板训练法当待识别词表不太大，且系统为特定人设计时，采用一种简单的多模板训练方法。即将每个词的每一遍语音形成一个模板。在识别时，待识别矢量序列用DTW算法分别求得与每个模板的累计失真后，判别它是属于哪一类。这种方法具有很大的偶然性，且训练时语音可能存在错误，所以这种方法形成的模板的顽健性不好。2.顽健模板训练法这种方法将每个词重复说多遍，直到得到一对一致
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2023-06-28 17:34:54
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监督学习经典摸型机器学习中监督学习模型的任务重点在于，根据已有经验知识对未知样本的标记进行预测。根据目标预测变量的类型不同，我们把监督学习任务大体分为分类学习与回归预测两类。尽管如此，我们仍然可以对它们的共同点进行归纳，整理出如图所示的监督学习任务的基本架构和流程：首先，准备训练数据，可以是文本、图像、音频等；然后抽取所需要的特征，形成特征向量（Feature Vectors）；接着，把这些特征向
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2024-04-10 11:28:59
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Task4-基于深度学习的文本分类3-基于Bert预训练和微调进行文本分类因为天池这个比赛的数据集是脱敏的，无法利用其它已经预训练好的模型，所以需要针对这个数据集自己从头预训练一个模型。我们利用Huggingface的transformer包，按照自己的需求从头开始预训练一个模型，然后将该模型应用于下游任务。注意：利用Huggingface做预训练需要安装wandb包，如果报错可参考：[wandb
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2024-01-12 12:32:09
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关于HMM模型的介绍，网上的资料已经烂大街，但是大部分都是在背书背公式，本文在此针对HMM模型在中文分词中的应用，讲讲实现原理。尽可能的撇开公式，撇开推导。结合实际开源代码作为例子，争取做到雅俗共赏，童叟无欺。没有公式，就没有伤害。
模型介绍第一次听说HMM模型是从李开复的博文论文中听说的：李开复1988年的博士论文发表了第一个基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统Sphinx，被《商业周刊》
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2023-09-14 16:13:03
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模型评估训练集和测试集训练集就是训练模型的样本，测试集就是在我们训练好一个模型后，需要去评价这个模型的好坏。最直接的方法就是拿着这个模型去做实际的判断。例如，垃圾邮件过滤，就看看能否把垃圾邮件都筛选出来，如果没有识别出垃圾邮件，或者把正常的邮件错认为是垃圾邮件而过滤掉，那么都是出现了误判，或者说是错误。出现错误过多的模型显然就不是好的模型。模型评估误差（error）学习器的预测输出和样本的真实标记
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2023-10-03 13:34:22
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一. 下载与配置(使用python可跳过)下载jar和配置文件下载data.zip解压并通过配置文件告诉HanLP数据包的位置（方法：修改配置文件的第一行为数据包的父目录）。HanLP中的数据分为词典和模型，其中词典是词法分析必需的，模型是句法分析必需的。用户可以自行增删替换，如果不需要句法分析等功能的话，随时可以删除model文件夹。模型跟词典没有绝对的区别，隐马模型被做成人人都可以编辑的词典形
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2024-07-03 19:23:37
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条件随机场跟隐式马可夫模型常被一起提及，条件随机场对于输入和输出的机率分布，没有如隐式马可夫模型那般强烈的假设存在。条件随机域（场）（conditional random fields，简称 CRF，或CRFs），是一种判别式概率模型，是随机场的一种，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。如同马尔可夫随机场，条件随机场为具有无向的图模型，图中的顶点代表随机变量，顶点间的连线代表随机
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2024-07-29 00:01:43
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文章目录一.排序（1）快速排序（2）归并排序二.二分法1.整数二分：（1）第一种板子（2）第二种板子2.浮点数二分：3.跳石头（非常好的一道理解二分的题目！）4.砍树（也是一道帮助理解二分的题目）三.大数高精度处理1.大数加法：2.大数减法3.大数乘法（1）高精度*数（2）高精度*高精度4.大数除法四、前缀和及差分1.前缀和（1）一维情况及最大子段和（2）二维情况和二维最大子段和2.差分（1）一
# 使用 HanLP 训练领域模型的完整指南
## 引言
HanLP 是一个优秀的自然语言处理工具包，常用于中文文本处理。在实际工作中，针对特定领域的模型训练尤为重要。本文将带你通过一个明确的步骤流程，教你如何使用 HanLP 训练领域模型。
## 流程概述
下面是训练领域模型的整体流程概述：
| 步骤 | 内容 |
|------
原创
2024-09-18 07:48:26
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# 让我们来实现“HanLP Java模型训练”
HanLP是一个开源的自然语言处理库，主要用于中文文本的处理。本文将指导你如何在Java中训练HanLP模型。整个过程包括数据准备、环境搭建、模型训练和测试。接下来，我们将通过一个流程表格帮助你更好地理解步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-
原创
2024-08-15 08:35:36
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前面两节介绍了语音识别的一些概念，并进行数据的预处理。现在我们有了音频数据转化为MFCC特征向量的文件，以及与每个特征文件相对应的音素信息文件。现在进入模型构建部分，包括两个核心部分，一是如何表示音素概率分布；二是如何建模音素间的转移关系。首先，给个总结性的描述。最初的系统是通过隐马尔可夫模型（HMM）来描述音素间的转移概率，通过单高斯（GSM）来建模每个音素的状态的发生概率，就是利用一个多维正态
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2024-04-09 14:22:20
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一、引言了解js的运行机制有助于我们在日常的工作中，写成高质量的代码，减少bug的产生，节约维护成本。也有助于我们通过造火箭的面试。了解JavaScript引擎。通过运行机制看作用域和作用域链。通过运行机制理解this的绑定和优先级。通过运行机制理解闭包。二、渲染引擎 | JavaScript引擎(JavaScript Engine)了解运行机制之前，我们先来搞清楚几个基本概念。2.1 渲染引擎渲
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2024-10-29 20:56:07
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# HanLP模型训练项目方案
## 一、项目背景
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，使用高效的语言模型处理文本数据成为了许多行业的需求。HanLP作为一个优秀的中文 NLP 工具包，具备了强大的文本处理能力和灵活的模型训练方法。本项目计划使用HanLP进行特定领域的文本处理，通过模型训练来提升文本的分类、分词等功能。
## 二、项目目标
1. 理解HanLP模型训练的基本概念。
增量模型即渐增式模型，其基本思想是从可信功能开始，通过不断地改进和扩充，使得软件系统能适应用户需求的变动和扩充，从而获得软性较高的软件系统。当下大部分互联网创业公司愿意采用增量模型来做开发有如下原因：首先，开发软件核心问题，资金。随着信息技术的不断发展，软件产品的规模越来越大，一个大一些的完整的软件产品动辄就需要几百万千万甚至几亿的资金，大多数企业是没有足够的流动资金来支持开发的，就算有足够资金，
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2024-08-27 15:50:04
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目录 从 PyTorch 中导出模型参数第 0 步：配置环境第 1 步：安装 MMdnn第 2 步：得到 PyTorch 保存完整结构和参数的模型（pth 文件）第 3 步：导出 PyTorch 模型的参数，保存至 hdf5 文件可能遇到的问题验证从 PyTorch 导出的 AlexNet 预训练模型AttentionsReferences tf.keras 的预训练模型都放在了'tenso
