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「GoCN酷Go推荐」高性能中文分词库 gojieba
gojieba 是什么? gojieba 是 Python 知名分词库结巴 jieba 的 Go 语言实现版本,底层分词算法由 C 实现,具备很高的性能;
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Go语言学习 2.在校学生GoLand资格认证(认证已实践成功方法)
在校的大学生和研究生都可以进行学生的资格认证,但一次认证的有效期仅为一年,到期后,如果仍为在校生,则可以继续进行资格认证,延期一年
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基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配-数据预处理
本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 :文本语义匹配,并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE-Gram 搭建效果优异的语义匹配模型,来判断 2
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python英文文本词性分析
导入需要的库 from nltk.tag import pos_tagfrom nltk.tokenize import word_tokenize 代码: def getText():txtopen(co
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基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配-数据预处理
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python中利用matplotlib实现pandas定义数据的简单可视化
关于pandas中的几种数据结构说明: 1.Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型&am
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Joern工具下载与使用
Joern工具下载与使用 Joern工具下载安装JDK11安装joern-cliJoern工具使用 Joern工具下载 安装JDK11 这篇博客环境是Ubuntu18.04,首先安装JDK11,
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如何把Python列表中的元素重复n次
编程中有时需要把列表中的无素重复显示,这时可以用循环和列表表达式两种方法以。 1. 循环的方法实现 a["a","b"] c[] for i in a: b[i]*2
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LDA模型 python代码样例
# -*- coding: utf-8 -*-import reimport warningsimport jiebaimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas
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《动手学深度学习》--- 文本预处理
参考沐神 8.2. 文本预处理 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentationhttps:zh-v2.d2l.aichapter_recurrent-neural-networkstext-preproces
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《动手学深度学习》--- 序列模型实现
参考沐神 8.1. 序列模型 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentationhttps:zh-v2.d2l.aichapter_recurrent-neural-networkssequence.html 亮
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使用spacy规则化提取自然语言文本信息
1. 安装spacy pip install spicy spicy还需要载入文本库,使用pip的下载方式: python3 -m spacy download en_core_web_sm 但是
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华为AI认证_NLP
实验一:jieba分词 import jieba# 精确模式print("--------精确模式------")# 分词的语料库s"每个词都有两个对应的向量,一个是
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深度学习系列25:注意力机制
1. 从embedding到Encoder-Decoder 1.1 Embedding 首先需要用到embedding,把K维的0-1特征向量用k维的浮点数特征向量表示。直观代码如下: from
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一文开启自然语言处理之旅
1. 自然语言处理简介 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是人工智能领域最火热的研究方向之一,NLP 为计算机真正理解人类语言提供了基础。NLP 已成为现代计算机程序系
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自然语言处理发展的四大阶段
自然语言处理研究的是自动的去理解与生成人类语言的算法。小到一个文本匹配的算法,大到机器翻译、对话系统、搜索引擎都能用到自然语言处理技术。自然语言处理的任务包括基础自然语言任务、信息抽取任务、文本生成任务和其他应用任务。 那么自然语言处理
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Python BiLSTM
具体参考的哪一位大神的代码记不清了,在此表示感谢一下: 进入正题 import torchimport torch.autograd as autogradimport torch.nn as n
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【NLP】文本匹配——Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features
背景 前文【NLP】文本匹配——Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features阅读与总结(RE2)已经简要地介绍了RE2的原理,下面就参照着原文及其网上的开