概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展，大量基于CNN的算法模型被提出，同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破...最初在文本领域，主要使用的深度学习模型是RNN，LSTM等，既然CNN在图像领域得到广泛的应用，能否将CNN算法应用于文本分类中呢？...Kim在2014的文章《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》成功将CNN模型应用在文本分类中。 2....卷积操作是CNN 中最为重要的部分，与全连接层不同，卷积层中每一个节点的输入只是上一层神经网络中的一小块，如下图所示： 通过卷积核（如图中的卷积核大小为 ）对二维的图像（图像大小为 ）进行卷积操作...，在使用的时候通过查表的方式取得，不参与模型的训练。
该模式将算法封装成独立的 策略对象，使得这些策略对象可以互相替换，从而使得算法的变化独立于使用算法的客户端。 -- 来自查特著迪皮 需求 想要实现一个功能，点击不同按钮实现不同样式 原始代码 <!...也就是违背了 开放-封闭原则 （Open-Close Principle，OCP） 分析 以上问题就很适合使用 策略模式 在JavaScript中，策略模式可以通过以下方式理解： 定义策略对象：首先，你需要定义一组策略对象...使用策略对象：在需要使用算法或行为的地方，你可以通过选择合适的策略对象来实现不同的功能。这样可以在不修改客户端代码的情况下改变算法或行为。...切换策略：由于策略对象具有相同的接口，你可以根据不同的情况或条件来切换使用不同的策略对象。这使得你可以根据需要动态地选择合适的策略。...因为以上过程只需要表示为 解决方案 1 普通对象 在JavaScript中，对象 object 天然具备 判断哪种策略 - 使用策略能力 对象[策略](); obj[key](); // 定义策略对象
行为模式有一种模式叫策略模式（Strategy Pattern），一个类的行为或其算法可以在运行时更改。...在策略模式中，我们创建表示各种策略的对象和一个行为随着策略对象改变而改变的 context 对象。策略对象改变 context 对象的执行算法。...缺点： 1、策略类会增多。 2、所有策略类都需要对外暴露。 使用场景： 1、如果在一个系统里面有许多类，它们之间的区别仅在于它们的行为，那么使用策略模式可以动态地让一个对象在许多行为中选择一种行为。...2、一个系统需要动态地在几种算法中选择一种。3、如果一个对象有很多的行为，如果不用恰当的模式，这些行为就只好使用多重的条件选择语句来实现。...注意事项：如果一个系统的策略多于四个，就需要考虑使用混合模式，解决策略类膨胀的问题。 应用案例： 实现按任务类型执行类型相对应的任务，不同的任务对应的是不同的算法。 1.
在本文中，让我们了解 Unigram Tagger 在 NLP 中的训练过程。 Unigram Tagger及其使用NLTK的培训 加工 UnigramTagger继承自ContextTagger。...在上面的代码示例中，第一个 Unigram 标记器是在 Treebank 的前 4000 个句子上进行训练的。训练句子后，对任何句子使用相同的标记器对其进行标记。在上面的代码示例中，使用了句子 1。...平滑技术 在许多情况下，我们需要在NLP中构建统计模型，例如，可以根据训练数据或句子的自动完成来预测下一个单词。在如此多的单词组合或可能性的宇宙中，获得最准确的单词预测是必不可少的。...平滑的类型 拉普拉斯平滑 它也被称为加 1 一平滑，我们在分母中的字数上加 1，这样我们就不会产生 0 值或除以 0 条件 例如 Problaplace (wi | w(i-1)) = (count(wi...UnigramTagger 在 NLTK 工具包中可用，该工具包使用 Ngarm Tagger a sits 父类。
在大多数自然语言处理应用中，词元化是首要步骤——将输入字符串分解为语义相关单元。传统方法依赖人工编纂的词典和标注数据（LST），而新兴的无监督方法（LIT）通过分析海量无标注数据自动学习词元划分规则。...通过GloVe方法生成子词嵌入后，采用三种加权方式构建词向量，最终以人类标注的词语相似度为基准进行评估。...关键发现：百万级大词汇量时LST占优，但德语、波斯语和土耳其语例外词汇量小于10万时，LIT全面超越LST黏着语种（如土耳其语）中，BPE在5万词汇量即达最佳效果该成果表明，对于资源稀缺语言或词汇受限场景...研究还揭示了子词嵌入质量与下游语义任务表现的强相关性，为轻量化NLP系统设计提供了新思路。
NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛，例如在搜索广告的CTR预估模型中，NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息；在搜索场景中，也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性...今天这篇文章梳理了NLP技术在搜索推荐场景中3个方面的应用，分别是NLP提升CTR预估效果、NLP解决搜索场景相关性问题、NLP信息优化基于推荐系统效果。...在第二阶段，将两个网络融合到一起学习，同时更新所有网络的参数。 由于BERT网络参数量大，计算比较慢，文中还采用了一种蒸馏的策略压缩BERT模型的体积。...4 总结 本文主要介绍了NLP技术在搜索推荐场景中的应用。...在搜索推荐中，文本信息是很常见的一种信息来源，因此如何利用文本信息提升CTR预估、推荐等模型效果，以及如何利用NLP技术解决相关性问题，都是搜推广场景中很有价值的研究点。 END
双向LSTM网络可以获得更好的性能，但同时也存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。...其实 CNN 被用在语音识别中由来已久，在 12、13 年的时候 Ossama Abdel-Hamid 就将 CNN 引入了语音识别中。...一些通用框架如Tensorflow，caffe等也提供CNN的并行化加速，为CNN在语音识别中的尝试提供了可能。 下面将由“浅”入“深”的介绍一下cnn在语音识别中的应用。...尝试Deep CNN的过程中，大致也分为两种策略：一种是HMM 框架中基于Deep CNN结构的声学模型，CNN可以是VGG、Residual 连接的 CNN 网络结构、或是CLDNN结构。...5.9% 的词错率已经等同于人速记同样一段对话的水平，而且这是目前行Switchboard 语音识别任务中的最低记录。这个里程碑意味着，一台计算机在识别对话中的词上第一次能和人类做得一样好。
return null; } } 第三步：策略控制类 由于策略模式有好多具体的具体策略实现，那么到底使用哪一个策略需要根据我们的入参，也就是我们业务中的广告类型进行判断，那么我们该如何优雅的进行判断呢...存在的问题： 违反开闭原则，每次增加新的策略实现类，都要加一个if判断； 随着策略实现类的增加，代码变的臃肿，越来越难以维护； ---- 基于这种情况，我们可不可以在项目启动的时候，将所有的策略实现类进行初始化...注解注入到了Spring容器中，所以我们可以直接从容器中，取到策略类的所有实现类。...改造 如果不想单独的定义一个类对广告类型和策略类进行一一映射，那么我们可不可以在策略类中进行解决，每个策略类实现类知道它要处理哪种类型，这样我们就可以把map中Key类路径的值替换为广告类型，这样就可以根据上报接口入参的广告类型...Object的方式，在方法内部进行转换，当然了，如果这样你嫌策略方法太死板了，那么你也可以在方法上加入泛型，具体转换为什么类型，通过调用者传入泛型来转换。
最近看了几篇文章，都是关于注意力机制在声纹识别中的应用。然后我主要是把其中两篇文章整合了一下，这两篇文章发表在interspeech 2018/19上。...在传统的说话人嵌入中，帧级特征(frame-level features)是在单个话语的所有帧上平均以形成话语水平特征(utterance-level feature)。...文本无关说话人认证中，加入了一个平均池化层使得输入不定长语音的帧级特征可以被整合为语句级别特征 5. 注意力机制从一开始用于NLP，目前也在逐渐被应用到这个领域。 6....然而在最先进的工作中，这些池化机制分配同等权重和帧级特征。张等人提出了一种注意力模型来对于文本相关的说话人识别应用，结合帧级特征。...future works: 我们打算通过调整训练策略，比如使用更大的数据集。另外，调研不同的多头注意力惩罚机制。
本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制。在Transformer中，最重要的特点也是Attention。...在NLP的很多任务中，加入注意力机制后，都取得了非常好的效果。 那么，在NLP中，Attention机制是什么呢？...从直觉上来说，与人类的注意力分配过程类似，就是在信息处理过程中，对不同的内容分配不同的注意力权重。下面我们详细看看，在自然语言处理中，注意力机制是怎么实现的。...【NLP】用于语音识别、分词的隐马尔科夫模型HMM 【NLP】用于序列标注问题的条件随机场（Conditional Random Field, CRF） 【NLP】经典分类模型朴素贝叶斯解读 【NLP】...NLP专栏栏主自述，说不出口的话就交给AI说吧 【NLP】 深度学习NLP开篇-循环神经网络(RNN) 【NLP】 NLP中应用最广泛的特征抽取模型-LSTM 【技术综述】深度学习在自然语言处理中的应用发展史
景 最近要做个高亮的搜索需求，以前也搞过，所以没啥难度，只不过原来用的是Lucene，现在要换成Solr而已，在Lucene4.x的时候，散仙在以前的文章中也分析过如何在搜索的时候实现高亮，主要有三种方式...，具体内容，请参考散仙以前的2篇文章： 第一：在Lucene4.3中实现高亮的方式 http://qindongliang.iteye.com/blog/1953409 第二：在Solr4.3中服务端高亮的方式...可靠性：高，在浏览器禁用js脚本情况下，仍可以正常显示 前端高亮： 性能：由客户端渲染，相对性能稍高 可靠性：低，在浏览器禁用js脚本情况下，高亮失效 四：注意事项 前台高亮时，需要把句子分词后的词组...，返回给前台js，便于正则替换，关于把句子分词，可以用lucene也可以用solr，方式分别如下（代码显示比较乱，可以直接点击底部左下角阅读原文）： 在Lucene中： Java代码 ?...results.add(token.getText()); } } 在solr中，方式2： Java代码 ?
审计策略会检查 Kubernetes 集群中发生的所有请求、响应。本文介绍了在 Kubernetes 中实施审计策略的相关信息和实践。...那么在 Kubernetes 中执行审计策略（Audit Policy）是非常正确的选择。...K8sMeetup 审计策略规则和级别 审计策略定义了有关应该记录哪些事件以及应包含哪些数据的规则。审核策略对象结构在 audit.k8s.ioAPI 组中定义。...K8sMeetup 在 Kubernetes 中启用审计策略（对于审计日志文件） 创建审计策略 YAML 文件：前往 Kubernetes 集群，并使用以下规则创建 audit-policy.yaml：...K8sMeetup 总结 审计策略会检查 Kubernetes 集群中发生的所有请求、响应。这是一个最佳实践，应在早期阶段就启用。在本文示例中，和大家展示了如何将审计数据发送到文件。
在安全运营场景中，如何根据安全设备产生的告警数据，设计出识别爬虫，并判断其行为意图的方案，目前仍需要不断地探索以及深入的思考。...在往期内容中，笔者已经介绍了Aristaeus平台使用浏览器指纹、TLS指纹和IP行为分析等方式识别爬虫的行为意图的工作[2]，由于Aristaeus平台使用的域名在实验前均未注册使用过，因此这一工作中采集到的流量均为爬虫...由于上述方法只能判断一部分网络爬虫，在安全运营场景中，对于其余无法识别的爬虫，可以基于HTTP请求的速率、访问量、请求方法、请求文件大小等行为特征，设计算法进行识别。...然而，在Aristaeus平台的研究中，并未发现爬虫发出的请求违背robots协议的现象[2]，这表明爬虫采取的策略中已明确避免出现上述行为，所以这类方式在实际应用中可能难以有效地识别爬虫。...四、结论 通过使用User-Agent字段及DNS正方向查询可以初步识别常见搜索引擎的爬虫，基于IP地址发出HTTP请求的行为特征，并引入对请求行为的语义特征描述等，可以在剩余告警信息中检测出使用脚本得到的爬虫
随着 DeepLearning 技术的发展，nlp 领域的多个任务，相继提出了深层语义模型。...Bert 采用了 pre-training 和 fine-tuning 的方式，真正意义上 实现了 NLP 领域的迁移学习。Bert 刷新了11项 NLP 任务的记录，其中就有两项语义相关的任务。...这和 bert 刷榜的11个任务中的 Semantic Text Similarity Benchmark 这个任务是一样的。同时，我们把 0分和1分定义为负例，把 2分，3分，和4分定义为正例。...这是我们在一个 Tesla P40 上，训练三个模型的耗时。可以看到， 由于采用了两层 LSTM，ESIM 的耗时是最长的。 3. 性能评测 在衡量模型的指标上，我们选择了 AUC。...目前从事搜索广告业务中 NLP 相关的算法工作，负责搜索广告 query 改写，相关性计算等。
NLP技术在远程医疗中的创新：构建智能、高效的医疗服务体系在当今社会，随着科技的飞速发展，自然语言处理（NLP）技术的应用日益广泛，尤其在医疗领域，其创新应用正深刻改变着传统医疗服务的模式。...本文将深入研究NLP在远程医疗中的多个方面的应用，从智能医疗咨询到医疗数据分析，为构建智能、高效的医疗服务体系提供详细解析。1....本文将通过深入探讨NLP技术在远程医疗中的创新应用，为医疗行业的发展提供新的视角。2....NLP在医疗数据分析中的应用3.1 医疗文档摘要医疗文档通常包含大量的信息，但医生在紧张的工作中难以详细阅读每份文档。...NLP在远程医疗监测中的应用4.1 智能问诊系统NLP技术可以应用于智能问诊系统，通过分析患者对症状的描述，系统能够快速给出初步的诊断建议，为患者提供及时、个性化的医疗建议。
NLP技术在游戏开发中的崭新应用：创造智能、沉浸式的游戏体验随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）在游戏开发中的应用逐渐成为一项颇具创新性的趋势。...本文将深入探讨NLP技术在游戏开发中的各个方面的应用，从智能对话系统到情感分析，展示NLP如何为游戏带来更深层次的沉浸感和个性化体验。1....NLP在游戏对话系统中的应用2.1 智能角色对话传统的游戏对话系统往往受限于固定的脚本，导致角色对话缺乏个性化和深度。...NLP在情感分析中的游戏应用3.1 情感感知的游戏角色借助NLP技术进行情感分析，游戏中的角色可以更敏锐地感知玩家的情感状态。...结语NLP技术在游戏开发中的应用正逐渐改变着游戏体验的本质。从智能对话系统到情感分析，再到虚拟世界生成，NLP为游戏带来了更加智能、沉浸式、个性化的体验。
，迁移学习在NLP任务中的应用也越来越广泛。...NLP中的应用。...Vanilla RNN可以用于处理语音识别、翻译等任务，但是该方法只能对语句中short-term的依赖性进行建模，而无法解决long-term的依赖性问题；此外，RNN网络在训练过程中可能会出现梯度消失和梯度爆炸问题...迁移学习在NLP任务中的应用 前面几个部分介绍了NLP任务中常用的一些算法与模型，以这些算法和模型为基础，迁移学习技术在解决NLP任务时也取得了非常好的效果。...本部分将具体介绍迁移学习在NLP任务中的应用实例。 1. ULMFIT Universal Language Model Fine-tuning [6]是最早将迁移学习用于NLP任务的方法之一。
GAN 自从被提出以来，就广受大家的关注，尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响，但是这么好的理论是否可以成功地被应用到自然语言处理（NLP）任务呢？...（NLP）中，因为 GANs 仅仅定义在真值数据中，GANs 通过训练出的生成器来产生合成数据，然后在合成数据上运行判别器，判别器的输出梯度将会告诉你，如何通过略微改变合成数据而使其更加现实。...因为所有的自然语言处理（NLP）的基础都是离散值，如“单词”、“字母”或者“音节”，没有人真正知道怎样才能在 NLP 中应用 GANs。...因此，在实际应用中还是存在一定的困难的。 顺便说一下，VAEs 对可见的离散单元是有效的，但是对隐藏的离散单元却并不奏效（除非你在运用增强算法，比如 DARN 或者 NVIL）。...本文的初始化非常有意思，特别是在判别器的预训练方面，利用原始的句子和该句子中交换两个词的位置后得到的新句子进行判别训练。（在初始化的过程中，运用逐点分类损失函数对判别器进行优化）。
推荐一波大佬整理的GNN4NLP论文大合集,总共100多篇,涵盖NLP的各种任务~ GNN4NLP-Papers A list of recent papers about GNN methods applied...in NLP areas....Taxonomy Fundamental NLP Tasks Incorporating Syntactic and Semantic Information in Word Embeddings using...graph-based-deep-learning-literature nnzhan/Awesome-Graph-Neural-Networks Tutorials EMNLP 2019 GNNs-for-NLP
在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用Python中日益流行的spaCy包实现它们。这篇文章是针对绝对的NLP初学者，但是假设有Python的知识。 spaCy是什么？...首先，我们加载spaCy的管道，按照惯例，它存储在一个名为的变量中nlp。声明此变量将需要几秒钟，因为spaCy会预先将模型和数据加载到其中，以便以后节省时间。...例如，在事件的给定描述中，我们可能希望确定谁拥有什么。通过利用所有格，我们可以做到这一点（提供文本在语法上是合理的！）。SpaCy使用流行的Penn Treebank POS标签（见这里）。...如果你想成为关于它的超级Pythonic，你可以在列表综合中做到这一点（我认为这是更好的！）...（在本例中）。
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