本身就是批量提取，你看用訓(xùn)練模型預(yù)測(cè)的命令行，輸入文件可以是多篇文章，每一行對(duì)應(yīng)一篇文章的json數(shù)據(jù)
關(guān)鍵詞抽取工具包THUTag安裝與使用安裝 安裝環(huán)境為64位Linux系統(tǒng) 從github下載 THUTag 從官網(wǎng)下載 java8 解壓 jre-8u131-linux-x64.tar.gz，將 jre1.8....
參考： 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》第5章 實(shí)現(xiàn)了兩種方法：互信息和卡方測(cè)試，直觀上看卡方...
@喵_喵喵 語(yǔ)言模型就是用來(lái)計(jì)算一個(gè)句子的概率的，具體應(yīng)用可以看看機(jī)器翻譯或者語(yǔ)音識(shí)別，比如在機(jī)器翻譯中，翻譯句子的概率 = 語(yǔ)言模型概率 * 翻譯模型概率
TensorFlow 語(yǔ)言模型訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)1：PTB數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn) 教程: https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/recurrent/ 數(shù)據(jù)地址： h...
先挖坑，后面填。 CNN 參考： CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 基于tensorfl...
文章 Sentence Embedding 干貨 | NIPS 2015 Deep Learning Symposium(二） 干貨 | NIPS 2015 Deep Lea...
現(xiàn)在有一個(gè)問(wèn)題：通過(guò)json.loads()函數(shù)讀取的數(shù)據(jù)是unicode的，后續(xù)沒法處理。 解決方法：通過(guò)json.loads函數(shù)中的object_hook參數(shù)指定解析方式...
安裝 安裝環(huán)境： CentOS 64位系統(tǒng) 首先下載gcc安裝包： gcc-4.9.2.tar.bz2 如上解壓之后，執(zhí)行./contrib/download_prerequ...
相關(guān)軟件包： mitlm arpa mitlm只能訓(xùn)練語(yǔ)言模型，沒有計(jì)算句子概率的函數(shù)，需要自己編寫。 但是mitlm可以輸出arpa格式的語(yǔ)言模型文件，通過(guò)python包a...
參考 用于Sentence Embedding的DSSM與LSTM：管中窺豹 學(xué)習(xí)記錄一下深度語(yǔ)義匹配模型-DSSM Model DSSM on Tensorflow 代碼:...
問(wèn)題是這樣的： 當(dāng)一行一行讀取中文文件時(shí)，調(diào)用println輸出的是亂碼，將InputStreamReader設(shè)置為正確的編碼還是不行 代碼如下： 網(wǎng)上搜了老半天，終于找到原...
目前有一種需求是啟動(dòng)一個(gè)server，記錄每天的訪問(wèn)情況，查下了下資料，用python的logging模塊可以實(shí)現(xiàn)。 具體來(lái)說(shuō)是使用TimedRotatingFileHand...
參考： https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec 官網(wǎng)的這個(gè)教程主要講word2vec的skip-gram模型，沒有講CBO...
了解詞向量要從語(yǔ)言模型說(shuō)起，語(yǔ)言模型其實(shí)就是計(jì)算任意一個(gè)句子的概率。 經(jīng)典的語(yǔ)言模型是n-gram模型，該模型假設(shè)每個(gè)詞的生成僅僅依賴前面n個(gè)詞，所以從大規(guī)模語(yǔ)料中統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞...
參考： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 舉例說(shuō)明 TensorFlow中的變量一般就是...
孿生LSTM(Siamese LSTM)模型可以很容易來(lái)表征兩個(gè)短語(yǔ)或者兩個(gè)句子的相似性，輸入數(shù)據(jù)是相似或不相似的短語(yǔ)對(duì)或句子對(duì)，輸出是兩個(gè)詞語(yǔ)的相似性，對(duì)應(yīng)的隱層可以視為詞...
安裝系統(tǒng)： Ubuntu 17.04 按照官網(wǎng) 教程，有4種方法： virtualenv "native" pip Docker Anaconda 這里選擇virtunale...
gensim 官網(wǎng)： https://radimrehurek.com/gensim/tutorial.html 訓(xùn)練tfidf, lsi, lda, doc2vec等4種模...
中法翻譯模型 教程: https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/seq2seq/ 目標(biāo): 訓(xùn)練一個(gè)端到端的英語(yǔ)到...
