15分钟入门NLP神器—Gensim
前 言 作为自然语言处理爱好者,大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧,这是一款具备多种功能的神器。 Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中
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我們最終是想要 求出最大間隔超平面 , 所以需要計算出約束條件下的 w和b 這兩個引數,進而得到最大間隔超平面的表示式 求解方法是將原問題轉化為其對偶問題進行求解, 這個過程分為四步,
解決辦法: Android studio的模擬器在ADM cpu上不被支援,沒辦法就出現下面的問題 先是照著網上的教程,安裝了德國的GENYMOTION模擬器,後來不知道什麼原因,無法登
原題目 :《Delete, Retrieve, Generate: A Simple Approach to Sentiment and Style Transfer 》 來源 :NAACL 20
上一篇實現了圖片CNN單標籤分類(貓狗圖片分類任務) 地址: juejin.im/post/5c0739… 預告:下一篇用LSTM+CTC實現不定長文字的OCR,本質上是一種不固定標籤個數的多標籤分
Introduction 由於當前的事件抽取模型依賴於監督資料中已有事件(seen type)的特徵學習,所以不利於擴充套件到新的事件類別(unseen type)上。論文提出的方法基於如下假設:”the
前言 這是作業系統學習的第三篇啦,關於程序排程有很多內容,作業系統在排程程序的時候最容易遇到的問題就是死鎖了, 銀行家演算法 是一個典型的避免死鎖演算法。 死鎖的概念 先來了解一下死鎖的基本概
1. 詞向量介紹 在討論詞嵌入之前,先要理解詞向量的表達形式,注意,這裡的詞向量不是指 Word2Vec 。關於詞向量的表達,現階段採用的主要有 One hot representation 和 Dist
如果一個方陣 $A$ 相似於對角陣,即存在可逆矩陣 $P$ 和對角矩陣 $D$,有 $A = PDP^{-1}$,則稱 $A$可對角化 。 定理 5(對角化定理)$n \times n$ 矩
眾所周知,跟蹤器是一種實時追蹤太陽的裝置。通常來說,使用CAD方式可以計算出跟蹤器的最優角度,但是這個方法僅適用於得到一次性的結果。而對於實時變動的各種角度來說,常規的CAD方式則無法滿足跟蹤器專案的實際需求。
fastText是Facebook於2016年開源的一個詞向量計算和文字分類工具,在學術上並沒有太大創新。 但是它的優點也非常明顯, 在文字分類任務中,fastText(淺層網路)往往能取得和深度網
儘管變換 $\boldsymbol x \mapsto A \boldsymbol x$ 有可能使向量往各個方向移動,但通常會有某些特殊向量,$A$ 對這些向量的作用是簡單的。 定義$A$ 為 $n \t
定理 8 蘊含向量空間 $V$ 的基 $\mathcal{B}$ 若含有 $n$ 個向量,則 $V$ 與 $\mathbb{R}^n$ 同構。數 $n$ 是 $V$ 的一個內在性質(稱為維數),不依賴基的選擇
假定有一個訓練集 ,它要麼屬於正例,要麼屬於負例。在分類問題當中,我們最基本的想法就是基於訓練集D在樣本空間中找到一個劃分超平面,將不同的樣本分開。這樣的劃分平面有很多,哪一個是最好的呢?
論文 Entropy-based Term Weighting Schemes for Text Categorization in VSM 提出了新的基於熵的用於文字分類的詞權重計算方法tf·dc,tf·b