Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，简单来说，它能将HTML的标签文件解析成树形结构，然后方便地获取到指定标签的对应属性。通过Beautiful Soup库，我们可以将指定的class或id值作为参数，来直接获取到对应标签的相关数据，这样的处理方式简洁明了。当前最新的 Beautiful Soup 版本为4.4.0，Beautiful Soup
一、思考一个问题我们要给定一个x，要求一条直线上x对应的y的值。公式是y = kx+b。我们需要用k，b来确定这条直线，则我们实现的函数应该有3个参数：def line(k, b, x):
print(k * x + b)
line(1, 3, 4)
line(1, 3, 5)
line(1, 3, 6)可以看到，我们每次修改x都要重新传入k和b。 我们也可以用全局变量来实现
ISMN码是国际标准乐谱编码（International Standard Music Number，简称ISMN），是唯一能以数字辨识世界各地乐谱的国际编码系统。它是用于对以印刷形态存在的音乐作品进行标识的编码。无论这些乐谱是印刷出来的，还是销售、出租或免费提供的，都可以拥有自己的ISMN码。 ISMN码支持的字符为0-9数字，共有13位数字，分别是9790+8位ISMN码+1位校验位。9
主题模型LDA的实现及其可视化pyLDAvis无监督提取文档主题——LDA模型 1.1 准备工作 1.2 调用api实现模型LDA的可视化交互分析——pyLDAvis 2.1 安装pyLDAvis 2.2 结合gensim调用api实现可视化 p.s. 保存结果为独立网页 p.p.s. 加快prepare速度？ 2.3 如何分析pyLDAvis可视化结果 2.3.1. 每个主题表示什么意义？ 2.
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2024-01-12 15:21:22
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2024-10-22 14:03:14
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单文本分类任务：对于文本分类任务，BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号，并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示，用于文本分类，如下图所示。可以理解为：与文本中已有的其它字/词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字/词的语义信息。语句对分类任务：该任务的实际应用场景包括：问答（判断一个问题与一个答案是否匹配）、语句匹配（两句话是否表达同一个
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2024-07-04 22:41:49
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keras_bert 和 kert4keraskeras_bert 是 CyberZHG 大佬封装好了Keras版的Bert，可以直接调用官方发布的预训练权重。github：https://github.com/CyberZHG/keras-bert快速安装：pip install keras-bert kert4keras 是 苏剑林 大佬参考 keras-bert
一.BWABWA主要是将reads比对到大型基因组上，主要功能是：序列比对。首先通过BWT(Burrows-Wheeler Transformation，BWT压缩算法)为大型参考基因组建立索引，然后将reads比对到基因组。特点是快速、准确、省内存。由三种类似算法组成：BWA-backtrack，BWA-SW和BWA-MEM。首推BWA-MEM。三种算法的使用范围BWA-backtrack：re
Bert:Bidirectional Encoder Representation from Transformers(深度双向预训练Transformer)Bert是基于Transfomer的深度双向语言表征模型，利用了Transformer结构构造了一个多层双向的Encoder网络。主要特征是所有层都结合上下文语境进行预训练。OpenAI GPT：采用的是Transformer的Decoder
前言本文讲解的BERT系列模型主要是自编码语言模型-AE LM（AutoEncoder Language Model）：通过在输入X中随机掩码（mask）一部分单词，然后预训练的主要任务之一就是根据上下文单词来预测这些单词，从而得到的预训练语言模型。而不是关于自回归语言模型-AR LM（AutoRegressive Language Model）：根据上文内容来预测下一个单词，或者根据下文内容来预
第二课时 单词演义法单词演义法：绕过中文解释，用你认识的单词推出单词 basin（盆地）= base+in plain（平原）= plate（盘子） between（两者之间）= be+two+in twin（孪生子）= two+in baton（警棍）= beat(打)+on combat（打斗）= com+beat deba
1.bert简单介绍BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年10月份的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》中提出的一个预训练模型框架，发布后对NLP领域产生了深远影响，各种基于be
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2024-07-07 10:17:35
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主题模型一般会从一组文档中抽取若干组关键词来表达文档的核心思想，即“主题”。首先看看最经典的概率主题模型，LDA模型。Latent Dirichlet Allocation 具体来说它是三层贝叶斯概率模型，即认为每个文档的每个词都是通过“以一定概率选择某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词汇”，所以包括两个分布：文档-主题分布，主题-词汇分布。对于每个文档，先从的Dirichlet分布中生成
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2024-04-25 16:54:58
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文| ZenMoore编| 小轶以前我一直以为，主题建模(提取文档
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2023-08-01 09:52:55
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什么是BTMBTM和LDA一样都是主题模型，就是给你一篇文档，你指定一个主题的个数，这两个模型都会生成每个主题中的关键词，以及一篇新的文档中各个主题的概率有多大。根据论文作者的表述。传统的主题模型（LDA）在处理短文本（比如直播间弹幕，微博文本等等），会因为文本中的词过于稀疏，得到模型的效果不够好。为了解决这个问题。大佬们提出一种新的主题模型，就是BTM，而且BTM论文的作者说，在短文本上BTM的
缘起
其实开展文本主题特征抽取这个方面的工作，已经近一个多月了。在此之前，部门内部对于数据挖掘、机器学习这块的积累还是比较薄弱的。
经过一个多月在这方面的实践、与行业内相关同行的交流以及经历接触的一些东西，我发现还是有些东西可以拿出来做分享的。 &
PKD[1]核心点就是不仅仅从Bert（老师网络）的最后输出层学习知识去做蒸馏，它还另加了一部分，就是从Bert的中间层去学习。简单说，PKD的知识来源有两部分：中间层+最后输出，当然还有Hard labels。它缓解了之前只用最后softmax输出层的蒸馏方式出现的过拟合而导致泛化能力降低的问题。接下来，我们从PKD模型的两个策略说起：PKD-Last 和 PKD-Skip。1.PKD-Last
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2024-03-28 09:25:53
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# 使用bertopic在Python中进行主题建模
在自然语言处理领域中，主题建模是一种将文本数据划分为不同主题的技术。主题建模可以帮助我们理解大规模文本数据集中的主题结构，从而提取出关键信息。BERTopic是一种基于预训练模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的主题建模工具。在本文中，我们将介绍如何使用
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2023-12-30 10:51:21
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两种基于注意力的上下文aggregation图对于每个位置（例如蓝色），Non-local模块都会生成密集的注意力图，该图的权重为H×W（绿色）。对于每个位置（例如蓝色），criss-cross注意模块会生成一个稀疏的注意图，该图仅具有H + W-1个权重。 循环操作后，最终输出特征图中的每个位置（例如红色）都可以捕获所有像素的远程依赖关系。 为了清晰显示，忽略了残差连接。1.Overall图2是
文章目录1. Bert 的网络结构2. Bert 模型的输入3. Bert 模型预训练任务3.1 Masked LM（MLM）3.2 Next Sentence Prediction（NSP）4. Bert 中的特殊符号5. Fine-Tune6. Bert 和 ELMo 模型的对比6.1 Bert 比 ELMo 效果好的原因6.2 ELMo和 Bert 的区别7. BERT的局限性8. 从源码
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2024-09-21 09:01:58
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