作者：louwill 致力于数据科学、机器学习和深度学习的应用与研究。有着多年的R语言和Python编程经验配套视频教程：Python机器学习全流程项目实战精 涵盖需求分析->数据采集->数据清洗与预处理->数据分析与可视化->特征工程->机器学习建模->模型调优->报告输出。以Python为工具实现机器学习全流程。在上一讲中我们对深度学习图像语义分割和实
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2024-01-26 11:19:31
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# 使用Python绘制语义网络图的指南
随着数据科学与机器学习的不断发展，语义网络图日益成为重要的可视化工具，能帮助我们理解复杂关系与概念。在本指南中，我们将逐步学习如何使用Python绘制语义网络图。
## 流程概览
下面是绘制语义网络图的基本流程：
| 步骤 | 操作内容 | 描述
本文为 AI 研习社社区用户 @邹佳敏 的博客文章，其知乎专栏为：AI的怎怎，歪歪不喜欢。欢迎扫描底部社区名片访问 @邹佳敏 的主页，查看更多内容。本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。一，知识图谱—盲人摸象大家都说，自己在做知识图谱，但从不同人分享的PPT来看，讲述的重点都不一样，那知识图谱到底是什么？
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2024-02-02 23:11:52
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# 如何使用Python绘制共现语义网络图
在当今的数据分析领域，语义网络图能够帮助我们更好地理解数据之间的关系。本文将详细介绍如何使用Python绘制共现语义网络图，适合刚入行的小白。我们将逐步走过整个流程。
## 流程概览
下表展示了绘制共现语义网络图的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------|-----------
引言语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。因而，让聊天机器人完美回复问题，是语义匹配的关键目标。作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队，百度在NLP领域积极创新、锐意进取，在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上，提出了效
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2023-12-01 13:25:43
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# 如何用Python构建语义网络
## 项目背景
随着大数据时代的来临，信息的海量增长使得人们对数据的理解和处理提出了更高的要求。语义网络是知识表示的一种方式，通过图结构来表达概念之间的关系。Python作为一种流行的编程语言，拥有强大的库支持，非常适合构建和分析语义网络。本项目旨在通过Python构建一个简单的语义网络，帮助用户更好地理解和分析知识结构。
## 项目目标
1. 使用Py
Ontology中文将Ontology翻译成本体，我觉得这个翻译应用于哲学还行，应用于信息科学，简直是误导众生。翻译成知识图谱或语义网络更为贴切。当然知识图谱有自己的专有英文Knowledge Graph。本文就叫语义网络吧。我们目前的万维网，是非结构化的，计算机无法自动的将万维网中的文本内容所隐含的信息组织起来，并基于这些信息做出一些推理语义网络包含了实体、命名、分类、属性、关系、继承等概念。通
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2024-08-20 10:21:48
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# 教你实现 Python 语义网络
## 一. 概述
语义网络是一种图形化表示的知识表示形式，以节点和边的形式存储信息。在 Python 中实现语义网络，可以帮助我们更好地管理和检索信息。本文将通过清晰步骤来指导你实现一个简单的语义网络。
## 二. 实现流程
我们将通过以下步骤实现一个基本的语义网络：
| 步骤 | 描述
一、共现语义网络原理共现语义网络是用于表示词与词之间的语义关系的一种网络理论，由美国人工智能专家司马贺在1973年提出的。其原理就是以词语为网络的结点，以沟通结点的共现次数表示词语之间的语义关系，构成一个彼此相互联系的网络，以达到理解自然语言句子的语义关系。二、中文分词构建共现语义网络首先要进行分词，通常可以使用Jieba和Snownlp做中文分词。笔者使用的数据是自己在招聘网站采集的岗位招聘要求
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2023-07-28 00:12:37
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转载自：语义网络、语义网、链接数据和知识图谱。本文主要介绍知识图谱相关的四个概念，以及它们之间的异同。 一、语义网络语义网络，Semantic Network，是上世纪六十年代提出的一种知识表示形式，由相互连接的节点和边组成。节点表示概念或对象，边表示节点与节点之间的关系。
语义网络能够简单直观的表示语义与语义的关系，但也存在如下的缺点：节点和边的取值没有标准，完全由用户自定
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2023-12-24 09:21:47
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python语义分割PR曲线绘制
在深度学习领域，语义分割是一个关键任务。为了评估模型的性能，绘制PR（Precision-Recall）曲线是常用的方法。本文将详细记录如何在Python环境中实现这一过程。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保环境的兼容性。以下是环境检测的结果，包括硬件信息和依赖版本比较。
### 硬件拓扑
```mermaid
mindmap
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作者 | Adrien Treuille 参与 | 魔王、一鸣
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难？事实上，你只需要会 Python 代码就可以了，剩下的工作都可以交给一个工具。近日，Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit，这是一款专为机器学习工程师
文章目录搭建过程1. 引入必需的库2. 引入数据集3. 搭建神经网络层4. 编译神经网络模型5. 训练模型效果测试 大概几个月前，神经网络、人工智能等概念在我心里仍高不可攀，直到自己亲身上手之后，才发现搭建神经网络并不像自己想象的那么难。很幸运，我开始学习神经网络的时候 Tensorflow2.0已经发布了。 Tensorflow2中内置了Keras库，Keras是一个由Python编写的开源
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2024-05-15 14:04:06
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概括积累了一两周，好久没做笔记了，今天，我将展示在之前两周的实战经验：如何使用 Python 和自然语言处理构建知识图谱。网络图是一种数学结构，用于表示点之间的关系，可通过无向/有向图结构进行可视化展示。它是一种将相关节点映射的数据库形式。知识库是来自不同来源信息的集中存储库，如维基百科、百度百科等。知识图谱是一种采用图形数据模型的知识库。简单来说，它是一种特殊类型的网络图，用于展示现实世界实体、
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2024-02-05 20:56:29
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对语义分割的学习进行总结：一、选取数据集初步学习语义分割，选取VOC2012数据集，该数据集分为21类，其中20类为前景物体，1类为背景。地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar数据集下载后，对于语义分割网络主要用到"ImageSets","JPEGImages","Segmentat
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2023-11-14 09:47:07
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语义分割图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。一般的语义分割架构可以被认为是一个编码器-解码器网络。编码器通常是一个预训练的分类网络，像 VGG、ResNet，然后是一个解码器网络。这些架构不同的地方主要在于解码器网络。解码器的任务是将编码器学习到的可判别特征（较低分辨率）从语义上投影到像素空间（较高分辨率），以获得密集分类。不同于分类任务中网络的最终结果
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2024-02-02 10:34:53
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导读：Python 被称为是最接近 AI 的语言。最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记，并附有完整代码。所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库。这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解，但并不是提供最有效的实现。在这一章节里，我们将实现一个简单的神经网络架构，将 2 维的输入
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2023-12-04 22:47:14
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目录深度学习难点PaddleHub全景PaddleHub体验1、情感分析2、口罩检测大作业 深度学习难点计算机视觉领域：物体的尺寸变化范围大、摆放物体角度、姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，物体也可以是多个类别。自然语言处理领域：语义推理、语义关联（文字的顺序会有不同的语义）、语义表示（分词歧义、一词多义）实现层面：大数据（小样本局限）、大模型（模型越复杂，门槛越高）、大算力（硬件资源要求
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2024-03-14 07:16:29
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# 教你用Python构建语义网络
构建语义网络是信息处理和知识表示中的一个重要任务。简单来说，语义网络是一个表示概念和概念间关系的图形模型。今天，我们将通过Python来实现一个简单的语义网络，包括数据的准备、图的构建以及可视化。以下是整个流程的步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 说明 |
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号外！号外！号外！从模型拉取到执行预测，只需7行代码，ERNIE开源套件就能用起来！话不多说直接上才艺： 如此简洁易用,得益于本次ERNIE语义理解开源开发套件的全新升级。借助国产深度学习框架飞桨动态图优势，本次升级实现了"动态图"与"静态图"的完美结合，即"一套代码，两种运行方式"，使得开发者更加高效、方便的使用ERNIE解决工业生产中的各类NLP问题，达到简单几行代码即可实现基于E
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2023-10-12 23:11:59
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