前面讲到一些文本基本处理方法。一个文本串，对其进行分词和重要性打分后（当然还有更多的文本处理任务），就可以开始更高层的语义分析任务。2.1 Topic Model首先介绍主题模型。说到主题模型，第一时间会想到pLSA，NMF，LDA。关于这几个目前业界最常用的主题模型，已经有相当多的介绍了，譬如文献[60，64]。在这里，主要想聊一下主题模型的应用以及最新进展(考虑到LDA是pLSA的genera
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2024-08-13 18:50:11
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如上图b所示，该论文提出一种利用画布的方式将空间信息考虑在内的图像检索方式。这种检索方式属于多模态的图像检索，即在检索中，queries和database属于不同的模态。在此前的图像检索领域中，大多是对语义相近或者视觉内容相近的图像进行检索，相应的特征也往往是为了图像的语义或者视觉内容而提取的。但是为了实现空间语义特征的图像检索，仅仅只有语义特征或者视觉特征是不可能实现的，因此需要一种特殊的查询方
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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最近在学习知识图谱相关知识和技术，所以会在博客做一个记录，首先对学习过程中所读资料的作者表示衷心的感谢，其次，在整理过程中若本人理解有偏差或者有不到位的地方望大家多多包涵指正。本文主要是对整个知识图谱体系进行一个大体上的认识，明白知识图谱是个什么东西，大致包涵那几块内容，每一块大致用到了哪些技术，而对于其中的技术，后面我会慢慢整理。知识图谱技术概览知识图谱概念演化1960年，语义网络作为知识表示的
# 用Python画关系图
关系图是一种用于表示事物之间相互关联的图形结构。在数据分析、网络拓扑、社交网络等领域，关系图被广泛应用。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种库和工具来绘制关系图。本文将介绍如何使用Python绘制关系图，并给出代码示例。
## 安装库
在Python中，我们可以使用`networkx`库来绘制关系图。首先我们需要安装这个库：
```markdown
p
原创
2024-03-02 04:02:58
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语义网络以个体为中心的组织知识的语义联系实例联系泛化联系聚集联系属性联系以谓词或关系为中心组织知识的语义联系以关系（谓词）为中心组织知识的语义联系连接词在语义网络中的表示方法合取析取否定蕴含变元和量词在语义网络中的表示方法 以个体为中心的组织知识的语义联系实例联系泛化联系聚集联系属性联系以谓词或关系为中心组织知识的语义联系以关系（谓词）为中心组织知识的语义联系连接词在语义网络中的表示方法合取析取
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2024-08-25 23:31:36
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# Python自动生成代码关系图
在现代软件开发中，理清代码之间的关系和依赖性是非常重要的，尤其是在大型项目中。为了帮助开发人员理解和维护代码，许多工具和库可以自动生成代码关系图。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python生成代码关系图，并提供一些实用的示例。我们将使用Mermaid语法生成旅行图和状态图，同时也会介绍一些具体的Python代码示例。
## 1. 什么是代码关系图？
代码
原创
2024-08-23 03:54:55
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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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基于转移的语义依存图分析 PS：用过论文成果到垂直领域，效果还不错！论文作者：王宇轩，车万翔，郭江，刘挺引言本文介绍的工作来源于我实验室录用于AAAI2018的论文《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。语义依存图是近年来提出的对树结构句法或语义表示的扩展，它与树结构的主要区别是允许一些
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2023-11-05 15:26:28
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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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文章目录1、需求说明（1）经验样本数据：（2）对下面的未知类别文档做分类预测2、难点分析：特征工程（1）如何将人类的自然语言文章，转换成数字型的特征向量 ？（2）特征向量的长度确定（3）每个词语在向量中的位置确定3、代码开干4、思考 1、需求说明（1）经验样本数据：docid,label,doc
doc0,1,苹果 官网 苹果 宣布 骁龙 安卓
doc1,0,苹果 梨 香蕉 桔子 肥料 甜度
d
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2024-01-25 21:24:05
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大家好，说起可视化图表，那么弦图(Chord Diagram)一定是颜值担当了，比如在今天这个特殊的日子我们通过使用百度迁徙数据来可视化展示武汉及其周边城市的迁徙数据? 看上去是不是很酷炫，并且还支持交互，接下来我们就讲解如何使用Python制作这样一张弦图～首先我们先简单介绍一下弦图，弦图主要用于展示多个对象之间的关系，连接圆上任意两点的线段叫做弦，弦（两点之间的连线）就代表着两者之间
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2023-08-02 16:41:06
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由于要重构项目的部分代码，要整理好主要的函数调用关系，不想自己看代码慢慢画出结构，想找出一种通用的，节省人力的方法得出函数间的调用关系图，于是发现以下几个工具。（内网没装好graphviz，还没真正用上）主要分下面三个模块了解一下python中如何生成函数关系调用图：1、graphviz（Graph Visualization Software-图形可视化软件）2、pyca
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2023-05-26 22:46:02
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1、面向过程和面向对象区别：1）面向过程：开发一个应用程序、一个项目，必须先了解整个过程，了解各个步骤、模块间的因果关系，使的面向过程方式去开发程序时，代码和代码之间的关联程度是非常强。所以其中任何一个因果关系出现问题或者发生变动，都会影响到整个系统。缺点：扩展性差2）面向对象：先去了解整个业务，然后将现实的业务分割成不同的单元，再使用java程序对各个单元进行实现，实现之后我们只要给它一个环境，
一、文本语义识别，并进行图谱化表示：1.统计词频文本预处理：对文本进行分句、分词，统计词频2.textrank(1).TextRank算法是由PageRank算法改进而来的，二者的思想有相同之处，区别在于：PageRank算法根据网页之间的链接关系构造网络，而TextRank算法根据词之间的共现关系构造网络；PageRank算法构造的网络中的边是有向无权边，而TextRank算法构造的网络中的边是
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2024-08-08 15:44:17
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# 实现“vscode查看python代码调用关系图”的教程
## 整体流程
在使用VSCode查看Python代码调用关系图的过程中，我们需要完成以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Python插件 |
| 2 | 生成代码调用关系图 |
| 3 | 查看代码调用关系图 |
## 具体步骤
### 步骤一：安装Python插件
首先
原创
2024-04-24 06:08:58
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关联数据大致可以分为以下几个图形来表示散点图（两变量，多变量）抖动图计数图气泡图边际直方图/箱线图数据前处理R数据library(ggplot2)
library(plotrix)
library(ggExtra)
## 全局主题设置
options(scipen=999) # 关掉像 1e+48 这样的科学符号
# 颜色设置（灰色系列）
cbp1 <- c("#999999", "#E
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2024-02-14 10:37:35
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今天给大家带来我一个脚本，用来分析社会网络关系。这个图我没有用到gephi或者其他的工具，是我用python纯脚本运行出来的。简单的实现了封装，大家有兴趣可以下载下脚本，运行下。原理知识我就简单说下原理吧，先刻画一个简单的图Aimport networkxasnximport matplotlib.pyplot asplt#有向图DG = nx.D
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2023-08-22 19:29:19
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《精通Python自然语言处理》Deepti Chopra(印度) 王威 译第六章 语义分析：意义很重要语义分析（意义生成）被定义为确定字符或单次序列意义的过程，可用于执行语义消歧任务。6.1语义分析简介名词解释：语义解释：将意义分配给句子上下文解释：将逻辑形式分配给知识表示语义分析的原语或基本单位：意义或语义（meaning或sense）语义分析用到的Python库：Python库说明TextB
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2023-08-11 15:43:24
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