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搜索关键字:词汇表    ( 93个结果
【NLP学习其三】在学习什么是嵌入之前,你应该了解什么是词语表征
在了解什么是**嵌入(embeddings)**之前,我们需要先搞清楚一个词语在NLP中是如何被表示的 注:本次不涉及任何具体算法,只是单纯对概念的理解 词汇表征 One-Hot 词汇的表示方法有很多,最有名的肯定是独热编码(One-Hot )了。因为不是重点,所以下面只简单介绍一下 废话不多说,上 ...
分类:其他好文   时间:2021-07-02 16:21:47    阅读次数:0
Linux搭建MongoDB分片集群
一、介绍 1、基本介绍 MongoDB部署架构分为单机、复制集群、分片集群。单机适合学习用,分片集群比较复杂且运维难度高。 分片集群是把大型数据集进行拆分,分片到多个MongoDB节点上,这些节点组成了分片集群。分片结构如下: 2、词汇表 Shard:分片,存储集群中的一部分数据。可以是单个mong ...
分类:数据库   时间:2021-05-25 17:49:26    阅读次数:0
一张单词表!Java So Easy!(1)
一张单词表!JavaSoEasy!相信小伙伴们在开发中经常遇到特别特别多的单词,就像乱码一样“#*#”。这里给大家整理的词汇表是编程常见词汇表,总共收集了编程中常见的500左右的词汇量。小伙伴们如果觉得有用,记得持续关注我哦,会给大家继续带来更多的福利!“每天5个单词,学习Soeasy”。想要升级版1800词汇表或2020最新全套学习资料带视频文档工具源码的小伙伴可以加这个卫星:lezijie00
分类:编程语言   时间:2020-07-23 22:58:09    阅读次数:114
Linux技术学习总目录
Linux基础部分 Linux发展历史 Linux基础篇 Linux常用命令及文件管理 Linux用户和组管理 bash特性 文件权限及管理 计算机专用英语词汇1695个词汇表 Linux企业运维人员最常用150个命令汇总 不重启linuxVMWare虚拟机添加虚拟光驱、硬盘 文件的默认权限UMAS ...
分类:系统相关   时间:2020-07-21 22:34:57    阅读次数:100
吴恩达《深度学习》第五门课(2)自然语言处理与词嵌入
2.1词汇表征 (1)使用one-hot方法表示词汇有两个主要的缺点,以10000个词为例,每个单词需要用10000维来表示,而且只有一个数是零,其他维度都是1,造成表示非常冗余,存储量大;第二每个单词表示的向量相乘都为零(正交),导致没能够表示是词汇之间的联系,比如oriange和apple,qu ...
分类:编程语言   时间:2020-07-20 10:16:47    阅读次数:79
接口测试框架实战(四)| 搞定 Schema 断言
本文节选自霍格沃兹《测试开发实战进阶》课程教学内容。 JSON Schema 简介与安装 JSON Schema 是描述 JSON 数据结构的一种格式,JSON Schema 模式是一个词汇表。通过 JSON Schema 可以注释 JSON 的字段以及字段数据类型等信息。 在实际工作中,对接口返回 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-13 15:35:25    阅读次数:66
NLP中的标识化
作者|ARAVIND PAI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 标识化是处理文本数据的一个关键 我们将讨论标识化的各种细微差别,包括如何处理词汇表外单词(OOV) 介绍 从零开始掌握一门新的语言令人望而生畏。如果你曾经学过一种不是你母语的语言,你就会理解!有太多的层次需要考虑 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-28 12:49:22    阅读次数:64
自然语言处理----词袋模型
词袋模型是一种表征文本数据的方法,可以从文本数据中提取出特征并用向量表示.词袋模型主要包括两件事 构建词汇表 确定度量单词出现的方法 词袋模型不考虑单词在文本中出现的顺序,只考虑单词是否出现. 具体以"双城记"开头为例 收集数据 It was the best of times, it was th ...
分类:编程语言   时间:2020-06-27 13:26:29    阅读次数:77
pytorch入门与实战---torchtext的应用
1.torchtext的一些API torchtext.data.Example : 用来表示一个样本,数据+标签torchtext.vocab.Vocab: 词汇表相关torchtext.data.Datasets: 数据集类,__getitem__ 返回 Example实例torchtext.d ...
分类:其他好文   时间:2020-06-16 20:12:25    阅读次数:53
文本特征提取函数: 词袋法与TF-IDF(代码理解)
文本特征提取函数一:CountVectorizer() CountVectorizer()函数只考虑每个单词出现的频率;然后构成一个特征矩阵,每一行表示一个训练文本的词频统计结果。其思想是,先根据所有训练文本,不考虑其出现顺序,只将训练文本中每个出现过的词汇单独视为一列特征,构成一个词汇表(voca ...
分类:其他好文   时间:2020-03-25 19:30:46    阅读次数:128
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