文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

轻量级语言模型在宗教文本叙事标注中的应用

摘要除了广泛研究的政治活动外，美国福音派运动还拥有发达但较少被外界关注的文化与文学层面。然而基督教小说研究相对匮乏，现有学术关注主要集中在爆红的《末日迷踪》系列。...本研究使用计算工具既提供了基督教小说类型的广泛主题概览，也对其作者如何描绘神圣行为进行了定向探索。方法与人类标注员合作，首先制定了"神的行为"的定义和编码手册。...随后将这些为人类标注员设计的指导方案适配用于近期开发的轻量级语言模型，并在更大规模模型的辅助下进行优化。笔记本级别的轻量级模型能够匹配人类标注效果，即使任务本身具有微妙性和挑战性。...发现通过使用这些标注，研究揭示了《末日迷踪》系列与更广泛的基督教小说之间存在显著且有意义的差异，同时男性与女性作者的作品之间也存在明显区别。...技术贡献本研究展示了轻量级语言模型在复杂叙事标注任务中的实用价值，为宗教文本计算分析提供了可扩展的解决方案，同时保持了与人工标注相当的质量标准。

14310

WebWorker 在文本标注中的应用

作者：潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案，将涉及复杂的多边形难抵极运算，如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...基于网格的 PIA 算法 算法步骤如下： 以多边形的包围盒作为初始网格，使用 ray casting 计算网格中心到多边形边界的有向距离（下图的 dist 负数表示在形外）。...在我们的例子中，当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时，WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极，不影响主线程的交互： // https://github.com...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求，在主线程中维护一个简单的状态机： /** * While processing `loadData`, we coalesce all further

6.9K60
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Canonical 标签以及在 WordPress 中的应用

    Canonical 标签，中文叫做 URL 范式，是 Google，雅虎，微软等搜索引擎在2009年一起推出的一个标签（百度在2013年也终于支持），它主要用来解决由于 URL 形式不同而造成的重复内容的问题...，都是“Canonical 标签以及在 WordPress 中的应用”这篇日志的内容，对于搜索引擎来说，这样两个不同的 URL 是无法判断是同一篇日志的，搜索引擎为了更多收录内容，就会同时收录这两个链接...所以强烈建议站长们都在自己的网站上使用 Canonical 这个标签。...标签，而又没有在 WordPress 中屏蔽默认的 filter 的话，则会输出重复的 Canonical 标签。...个人建议使用 WordPress 默认输出的 Canonical 标签已经足够了。 ----

    2.1K20

    深度学习在文本分类中的应用

    近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...因此，本文总结了文本分类相关的深度学习模型、优化思路以及今后可以进行的一些工作。 文本分类任务介绍 文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。...文本分类的应用非常广泛。...） 更多应用： 让 AI 当法官（http://t.cn/RHeaczg ）: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类（多分类）和法条分类（多标签分类）。...传统机器学习方法 传统的机器学习方法主要利用自然语言处理中的 n-gram 概念对文本进行特征提取，并且使用 TFIDF 对 n-gram 特征权重进行调整，然后将提取到的文本特征输入到 Logistics

    6.3K60

    SRU模型在文本分类中的应用

    从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...实验之前首先对文本按单词进行分词，然后采用word2vec进行预训练（这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦，并且同样能获得较高的准确率）。...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模（text，label），text代表问题，label代表正负情绪标签。...参数设置： 1:、这里优化函数采用论文中使用的ADAM优化器。 2、学习速率为1e-4。 3、训练100轮，大概需要0.5个小时的时间。 4、这里训练采用dropout=0.5和l2约束防止过拟合。

    3K30

    深度学习在文本分类中的应用

    近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...文本分类任务介绍 文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。 文本分类的应用非常广泛。...，非常积极}中的哪一类 新闻主题分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签分类，如知乎看山杯 更多应用： 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...传统机器学习方法 传统的机器学习方法主要利用自然语言处理中的n-gram概念对文本进行特征提取，并且使用TFIDF对n-gram特征权重进行调整，然后将提取到的文本特征输入到Logistics回归、SVM...对比了深层无序组合方法(Deep Unordered Composition)和句法方法(Syntactic Methods)应用在文本分类任务中的优缺点，强调深层无序组合方法的有效性、效率以及灵活性。

    4K60

    使用Jupyter和Prodigy识别文本分类中的错误标签

    概述Prodigy 是一个现代化的标注工具，用于为机器学习模型收集训练数据。本文将展示如何配置 Prodigy 以发现文本分类任务中的错误标签。...虽然这些技术主要应用于文本分类，但它们也适用于一般的分类任务。核心内容1. 错误标签的问题错误标签（Bad Labels）会严重影响模型性能。识别和修正这些错误标签是提升模型准确率的关键步骤。2....启发式规则 (Heuristics)通过设定简单的规则（如文本长度、特定关键词的存在等）来初步筛选出可能被错误标注的样本。这些规则可以在 Jupyter Notebook 中快速实现和验证。3....嵌入向量技巧 (Embedding Tricks)使用预训练的词向量或句子向量（如通过 spaCy 或 whatlies 库）将文本数据映射到向量空间。...邻近分析：在向量空间中，查找与某个样本距离很近但标签不同的其他样本。这些“邻近异类”很可能是错误标签。

    11210

    使用Jupyter和Prodigy发现文本分类中的错误标签

    使用Jupyter和Prodigy发现文本分类中的错误标签Prodigy是由spaCy开发团队打造的现代化数据标注工具，专门用于收集机器学习模型的训练数据。...本视频将展示如何设置Prodigy来发现文本分类任务中的错误标签。虽然这些技术主要应用于文本分类，但它们同样适用于一般的分类任务。...章节内容错误标签 (0:00)谷歌情绪数据集 (3:03)启发式方法 (7:46)Jupyter环境应用 (9:12)错误标签检测模型 (12:16)Jupyter实践 (15:26)嵌入技巧 (21:...20)Prodigy标注实践 (32:56)标注者分歧处理 (38:01)经验总结 (42:16)技术资源Prodigy官方网站和文档谷歌情绪研究论文Whatlies嵌入可视化项目Doubtlab可疑标签检测库技术要点通过结合...Jupyter Notebook的灵活性和Prodigy的专业标注功能，可以系统性地识别和修正训练数据中的错误标签，提升文本分类模型的准确性和可靠性。

    10310

    【NLP自然语言处理】FastText在文本分类中的智能应用与探索

    当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类, 因此构建文本分类器需要带标签的数据. 2.2 文本分类种类 二分类: 文本被分类两个类别中, 往往这两个类别是对立面,...单标签多分类: 文本被分入到多个类别中, 且每条文本只能属于某一个类别(即被打上某一个标签), 比如: 输入一个人名, 判断它是来自哪个国家的人名....多标签多分类: 文本被分人到多个类别中, 但每条文本可以属于多个类别(即被打上多个标签), 比如: 输入一段描述, 判断可能是和哪些兴趣爱好有关, 一段描述中可能即讨论了美食, 又太讨论了游戏爱好...# 所以我们往往会选择为每个标签使用独立的二分类器作为输出层结构, # 对应的损失计算方式为'ova'表示one vs all. # 这种输出层的改变意味着我们在统一语料下同时训练多个二分类模型,...当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类, 因此构建文本分类器需要带标签的数据.

    83520

    应用 | CNN在自然语言处理中的应用

    CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献，也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术，从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用。...最近我们开始在自然语言处理（Natural Language Processing）领域应用CNNs，并取得了一些引人注目的成果。我将在本文中归纳什么是CNNs，怎样将它们应用于NLP。...卷积神经网络在自然语言处理的应用 我们接下来看看卷积神经网络模型在自然语言处理领域的实际应用。我试图去概括一些研究成果。...这些论文中提到的方法对处理长文本（比如影评）非常有效，但对短文本（比如推特）的效果还不清楚。凭我的直觉，对短文本使用预训练的词向量应该能比长文本取得更好的效果。...需要注意的一点是该研究所用文本集里的文本长度都相近，因此若是要处理不同长度的文本，上述结论可能不具有指导意义。 文献[8]探索了CNNs在关系挖掘和关系分类任务中的应用。

    2.1K20

    Bi-LSTM＋CRF在文本序列标注中的应用

    embedding 更多地还是应用在 DNN 中作为高维离散特征的预处理（本应用中即是如此）。...它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出，并加以完善与普及，LSTM 在各类任务上表现良好，因此在处理序列数据时被广泛使用。...可以简单的将上面各个表达式中的 Y 替换为 Y|X，于是我们有： 条件随机场可以用在不同的预测问题中，本文只讨论它在标注问题的应用。...以上的四项也比较清楚的描述了在进行标注时我们考虑的几个因素：当前词相关信息及该标签出现的位置信息。 标注序列 y 的最优解满足如下条件： 可以用 Viterbi 算法（动态规划）求解最优的标注序列。...在本应用中，CRF 模型能量函数中的这一项，用字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe 生成的词向量连接的结果 W=[W(glove), W(char)] 替换即可。

    2.9K80

    【R语言】因子在临床分组中的应用

    前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾的...gsub一样的结果 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成三个组，并转换成因子 方法一、使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表

    5.1K21

    专栏 | Bi-LSTM+CRF在文本序列标注中的应用

    embedding 更多地还是应用在 DNN 中作为高维离散特征的预处理（本应用中即是如此）。...它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出，并加以完善与普及，LSTM 在各类任务上表现良好，因此在处理序列数据时被广泛使用。...可以简单的将上面各个表达式中的 Y 替换为 Y|X，于是我们有： ? 条件随机场可以用在不同的预测问题中，本文只讨论它在标注问题的应用。...表示当前 word 标签为 y 的情况下的 score，表示前后标签状态转换的 score。 以上的四项也比较清楚的描述了在进行标注时我们考虑的几个因素：当前词相关信息及该标签出现的位置信息。...有了 word embedding 方法之后，词向量形式的 word 表示一般效果比 one-hot 表示的特征要好。 在本应用中，CRF 模型能量函数中的 ?

    1.6K90

    深度学习在自然语言处理中的应用

    本文主要介绍深度学习在自然语言处理中的应用。 自然语言处理简介 自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。...但是，作者的初衷是希望大家对深度学习在自然语言处理领域的应用能有一个感性的认识。 词向量 既然深度学习方法喜欢用数学符号，那我们就把每个单词表示为一个d维的向量。假设 d=6。 ?...在传统的两层神经网络中，每层的权重矩阵各不相同（W1和W2），而在递归算机网络中，整个序列共享同一个权重矩阵。 具体到某个单元，它的输出值y是h和Ws的乘积，即另一个权值矩阵： ?...因为在误差反向传播的过程中，梯度沿着RNN模型由近及远往回传播。...不错，我们现在已经对深度学习在自然语言处理领域的应用有了清晰的认识，接下来一起就读几篇论文吧。

    1.2K40

    自然语言处理在风险识别中的应用

    在新加坡国立大学攻读博士学位期间，他致力于将自然语言处理应用于在线讨论论坛，旨在帮助大规模开放在线课程（MOOC）的教师。MOOC的教师团队规模小，却要面对数十万使用讨论板分享问题和评论的学生。...2019年，他加入了Alexa设备团队，致力于为Alexa的自然语言理解模型进行用户数据的大规模训练，随后转至某中心云服务Amazon Comprehend团队，该团队提供一套NLP服务，从文档文本中挖掘有价值的见解...2021年，Erwin Cornejo联系了他，Cornejo领导一个由科学家、软件工程师、UI/IX设计师、产品经理、风险经理和经济学家组成的初创团队，专注于使用NLP构建企业应用程序和机器学习服务。...“我团队的应用科学家拥有自然语言处理、计算语言学或信息检索等人工智能领域的博士或硕士学位，”Chandrasekaran解释说。“实习生是具有类似背景的博士或硕士生。...他们都对人工智能及其在风险领域产生的影响充满热情。”推动研究领域发展Chandrasekaran在某中心工作最欣赏的一点是NLP在各个某中心组织中的广泛应用。

    16410

    【机器学习】机器学习在电商文本挖掘中的应用浅析

    电商平台中有海量的非结构化文本数据，如商品描述、用户评论、用户搜索词、用户咨询等。这些文本数据不仅反映了产品特性，也蕴含了用户的需求以及使用反馈。通过深度挖掘，可以精细化定位产品与服务的不足。...下面描述了电商平台下机器学习在文本挖掘的应用例子。 1 用户评论分类 场景 用户评论能反映出用户对商品、服务的关注点和不满意点。评论从情感分析上可以分为正面与负面。...机器学习模型 基于用户点击模型和文本语义关联的模型，在整个过程中应用到回归预测、文本分类等。 3 商品标签挖掘 场景 通常电商平台需要对商品的功能或风格加上直观的标签，便于用户查找。...机器学习模型 不管是咨询语料的特征词库挖掘，还是咨询短文本的意图识别，始终要以机器学习与自然语言处理技术作为基础。...另外，深度学习作为机器学习中的热门分支，不仅在图像和语音上有卓越的表现，在自然语言处理上也有应用亮点。 以用户的负面评论分类为例，浅析深度学习在自然语言处理上的应用。

    2.1K60

    Kivy：跨平台快速开发多点触控应用程序

    丰富的组件库Kivy提供了丰富的UI组件，如按钮、标签、文本输入框、滑块等，开发者可以轻松地构建出功能丰富的界面。...安装Kivy首先，确保你已经安装了Python，然后使用pip安装Kivy：pip install kivy第一个Kivy应用我们从一个简单的Hello World应用开始：from kivy.app...if __name__ == "__main__": MyApp().run()在这个例子中，我们创建了一个简单的应用程序，显示了一个“Hello, Kivy!”的标签。...计算器应用应用示例接下来，我们创建一个简单的计算器应用，展示Kivy的更多功能，确保两个文件（main.py和calculator.kv）在同一目录下，然后运行main.py脚本：。...Kv语言创建一个带有按钮和文本输入框的计算器应用，并在按下“=”按钮时进行计算。

    1.7K00

    基于Attention机制的深度学习模型在文本分类中的应用

    Attention机制在2016年被大量应用在nlp中，这里简单介绍Attention在AS任务上的应用。...在对AS任务建模时，采用问题和答案对的形式建模，因此可以根据问题和答案的关系设计Attention机制。而文本分类任务中则稍有不同，文本分类建模方式为问题和标签。...因此Attention机制的设计一般被应用于时序模型中，通过时序状态设计Attention。...本文参考《Hierarchical Attention Networks for Document Classification》，该论文介绍了Attention机制在英文文本分类中的应用。...7：对模型输出的特征进行线性变换。 8：针对多类文本分类，需要将线性变换的输出通过softmax 参数设置 1:、这里优化函数采用论文中使用的Adam（尝试过SGD，学习速率0.1，效果不佳）。

    2.2K80
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券