本文通过文本情感分析的案例，解释了自注意力机制如何应用于稀疏文本的单词对表征加权，并有效提高模型效率。 目前有许多句子表征的方法。...循环神经网络 为了更好地理解句子，我们应该更加关注单词的顺序。为了做到这一点，循环神经网络可以从一系列具有以下的隐藏状态的输入单词（token）中抽取出相关信息。 ?...当我们使用这些信息时，我们通常只使用最后一个时间步的隐藏状态。然而，想要从仅仅存储在一个小规模向量中的句子表达出所有的信息并不是一件容易的事情。...在这里，α(⋅,⋅) 控制了每个单词组合可能产生的影响。例如，在句子「I like you like this」中，两个单词「I」和「you」可能对于确定句子的情感没有帮助。...为了解释上面的图标，不妨假设我们想要得到第 i 个单词的表征。对于包含第 i 个单词的单词组合，会生成两个输出：一个用于特征提取（绿色圆圈），另一个用于注意力加权（红色圆圈）。
诸如词典之类的精细资源得到了维护，以便一个人遇到一个新词时，他或她可以通过参考词典来了解其含义。一旦人们接触到这个词，它就会被添加到他或她自己的词汇表中，可以用于进一步的交流。 计算机如何理解语言？...将一门自然语言分解成n-gram是保持句子中出现的单词数量的关键，而句子是自然语言处理中使用的传统数学过程的主干。 转换方法 在词袋模型表示中实现这一点的最常见方法是tf-idf。...TF-IDF TF-IDF是一种对词汇进行评分的方式，按照它对句子含义的影响的比例为单词提供足够的权重。得分是两个独立评分，词频(tf)和逆文件频率(idf)的乘积。 ?...从概念上讲，它包含将一个词语从一个与词汇表长度相等的维度投射到较低的维度空间，其思想是相似的词语将被投射得更近。 为了便于理解，我们可以将嵌入看作是将每个单词投射到一个特征空间，如下图所示。 ?...循环神经网络把一个句子的不同单词在t时刻输入并且利用t-1时刻的激活值，下面的图详细展示了循环神经网络结构： ? 上述结构也被叫做多对多架构，也就是输入的数量等于输出的数量。
这两个网络各有各的特性，在开始解释Transformer之前，先来回顾下这两种网络架构和相应的缺点。 循环神经网络 循环神经网络中具有循环架构，可以让信息持久存在。 ?...循环神经网络就会将前面的单词信息传递给下一个网络，下一个网络可以使用和处理这些信息。 下图显示了seq2seq模型使用循环神经网络的工作原理。...在单元状态下，翻译时句子中对翻译单词很重要的信息，可以从一个单词传递到另一个单词。 LSTM的问题 一般来说，循环神经网络遇到的问题，LSTM上也会出现。比如在句子很长的时候，LSTM也不太管用。...在Transformer中，使用的自注意力机制（self-attention），提高了从一个序列转换到另一个序列的速度。 ? Transformer是由六个编码器和六个解码器组成的。 ?...接下来，以一个更短的句子为例，看看编码器的每个子层中发生了什么。 首先，是如何用用向量计算自注意力，然后再看看它实际上是如何使用矩阵实现的。 ? △找出句子中单词之间的关系，并给予正确的权重。
本课展示了如何使用 Python 及其一些潜在的应用程序从单词中制作首字母缩略词。 算法 您需要安装任何其他软件包才能运行以下代码。 从空字符串开始以保存首字母缩略词。...使用 split（） 函数，将提供的句子划分为不同的单词。 遍历单词列表，一次一个。 使用索引或切片，提取每个单词的首字母。 将提取的字母设为大写。 在首字母缩略词字符串的末尾添加大写字母。...这是通过抓取每个音节的第一个字母并存储其大写形式来完成的。我们从一个空字符串开始，然后使用 split 函数将输入短语拆分为单个单词。...使用 for 循环，遍历单词列表，使用 upper（） 方法将第一个字母更改为大写。然后，将该大写字符附加到首字母缩略词字符串。处理输入句子中的所有单词后，将返回整个首字母缩略词并显示在控制台中。...单个单词。如果输入短语仅包含一个单词，则该函数应从其第一个字母中创建一个首字母缩略词。 特殊字符。如果输入短语在单词之间包含特殊字符或符号，请跳过。 大写字母。
提到自然语言的生成时，人们通常认为要会使用高级数学来思考先进的AI系统，然而，并不一定要这样。在这篇文章中，我将使用马尔可夫链和一个小的语录数据集来产生新的语录。...每个圆圈代表一个状态，箭头指向下一个状态，每个箭头旁边的数字是从一个状态转换到另一个状态的概率。正如你所看到的，状态转变的几率完全基于以前的状态。...这两个训练句子只能够产生两个新的句子。接下来，我用下面的四个句子训练了另一个模型。...它首先选择一个随机的启动词，并将其附加到一个列表。然后在字典中搜索它下一个可能的单词列表，随机选取其中一个单词，将新选择的单词附加到列表中。...它继续在可能性的列表中随机选择下一个单词，重复此过程直到它到达结束词，然后停止循环，并输出生成的单词序列或者说鸡汤。
例如，提取以上两个句子中的对象有点棘手。你能想到解决此问题的任何方法吗？ 实体提取 从句子中提取单个单词实体并不是一项艰巨的任务。我们可以借助词性(POS)标签轻松地做到这一点。...你能猜出这两个句子中主语和宾语之间的关系吗？ 两个句子具有相同的关系“won”。让我们看看如何提取这些关系。.... … punct 要提取该关系，我们必须找到句子的根(也是句子的动词)。因此，从该句子中提取的关系将是“won”。最后，来自这两个句子的知识图谱将如下所示： ?...这些句子中的每个句子都恰好包含两个实体-一个主语和一个宾语。你可以从这里[2]下载这些句子。 我建议对此实现使用Google Colab，以加快计算时间。...这些都是事实，它向我们表明，我们可以从文本中挖掘这些事实。太神奇了！ 结语 在本文中，我们学习了如何以三元组的形式从给定文本中提取信息并从中构建知识图谱。 但是，我们限制自己使用仅包含2个实体的句子。
TSINGSEE青犀视关于视频会议的系统EasyRTC目前有两个版本，MCU版本和SFU版本（MCU与SFU方案的区别是什么），小规模企业用户可选MCU方案，大型会议现场可选SFU方案。...EasyRTC-SFU软件开发过程中，前期代码仓库地址未确认，因此一直在一个临时代码仓库中开发。在后期代码仓库地址确认后，需要将现在的地址推送到新的代码仓库地址中。...EasyRTC-SFU版使用该方案能够对CPU资源实现低消耗，且有很大的灵活性，能够更好地适应不同的网络状况和终端类型。如若想了解更多内容，欢迎访问TSINGSEE青犀视频，也可以随时咨询我们。
[0vablywfd2.png] 在EasyRTC-SFU软件开发过程中，前期代码仓库地址未确认，因此一直在一个代码仓库中开发。在后期代码仓库地址确认后，需要将现在的地址推送到新的代码仓库地址中。...前期介绍了如何使用 Git 操作上述内容（如何使用Git将代码推送到两个代码仓库），但是鉴于部分用户不习惯使用命令行的方式操作，因此可以使用 TortoiseGit 进行操作。...TortoiseGit 是一个可以在 Windows 操作系统上操作 Git 的图形界面程序。下面介绍下具体操作： 进入项目路径，右键，选择设置。...在推送的时候，选择对应远端，即可推送到不同的地址中。全部为同时推送到所有地址。...EasyRTC-SFU版使用该方案能够对CPU资源实现低消耗，且有很大的灵活性，能够更好地适应不同的网络状况和终端类型。
3、实体识别Entities Recognition 首先我们需要抽取实体，也就是知识图谱上的“节点”： 从一个句子中提取一个单词并不是一项艰巨的任务。借助词性标签，我们可以很容易地做到这一点。...你能猜出这两个句子中主语和宾语的关系吗?这两句话有相同的关系won。让我们看看如何提取这些关系。我们将再次使用依赖解析 doc = nlp("Nagal won the first set.")...我已经从500多篇维基百科文章中提取了大约4300个句子。每个句子都包含两个实体一个主语和一个宾语。你可以从这里下载这些句子。...我们将以无监督的方式提取这些元素，也就是说，我们将使用句子的语法。主要思想是浏览一个句子，在遇到主语和宾语时提取出它们。但是，一个实体在跨多个单词时存在一些挑战，例如red wine。...这些都是事实，它向我们展示了我们可以从文本中挖掘出这些事实。 ? 03 总结 在本文中，我们学习了如何以三元组的形式从给定文本中提取信息，并从中构建知识图谱。但是，我们限制自己只使用两个实体的句子。
接下来的课程中，我们将首先实现一个基础版的聊天机器人，随后逐步分析如何优化和提升机器人的智能表现，使其更加接近于人类的思考方式。那么，我们就从这里开始吧！...TextBlob：这是一个建立在两个广受欢迎的库——自然语言工具包（NLTK）和 Pattern 之上的库。TextBlob 利用这两个库的强大功能，使文本分析和处理变得更加简单直观。...这些任务使程序员能够提取文本中术语和单词的含义、意图或频率等信息。接下来，我们将看看NLP专家们所面临的一些问题。虽然我们目前可能不需要深入了解这些底层知识，但对这些挑战有一个大概的印象是有益的。...名词短语提取识别句子中的名词短语，通常作为主语或宾语。例如：在句子“美丽的花朵盛开。”中，提取名词短语“美丽的花朵”。情感分析分析文本的情绪倾向，评估其积极或消极程度。...进入一个循环，等待用户输入。如果用户输入“bye”，程序结束对话。否则，使用 TextBlob 创建一个对象来分析用户输入：提取名词短语。根据文本的情感极性生成不同的回应（从负面到正面）。
world" 都是句子， 每个单词都 只 包含大写和小写英文字母， 如果两个句子 sentence1 和 sentence2， 可以通过往其中一个句子插入一个任意的句子（可以是空句子）而得到另一个句子...2.初始化变量i、j，分别表示句子开头相似部分的单词数量和句子结尾相似部分的单词数量。 3.循环比较w1和w2中的单词，直到遇到第一个不同的单词或其中一个句子的单词已经全部比较完毕。...4.循环结束后，得到i的值，表示句子开头相似部分的单词数量。 5.从句子结尾开始，循环比较w1和w2中的单词，直到遇到第一个不同的单词或其中一个句子的单词已经全部比较完毕。...6.循环结束后，得到j的值，表示句子结尾相似部分的单词数量。 7.返回i+j是否等于w1和w2中较小的单词数量，如果相等，则说明两个句子是相似的，返回true；否则返回false。...额外空间复杂度分析： • 使用了两个字符串列表w1和w2来存储拆分后的单词，空间复杂度为O(n)，其中n为句子中单词的个数。 • 使用了几个整数变量和常量，空间复杂度可以忽略不计。
当然，我们可以构建一个包含所有句子的词典来实现这一目标，但这有些不切实际，因为人类语言中用于构成句子的单词组合无穷无尽。...信息提取 信息提取是指从文本中识别特定信息，例如提取名称、日期或数值。信息提取使用命名实体识别（NER）和关系提取从非结构化文本中提取结构化数据。...这些模型从大量平行文本数据中学习语言之间的模式和关系，允许它们适当借助上下文将文本从一种语言翻译成另一种语言。 问答系统 问答系统使用 NLP 技术理解用户问题并从给定的文本语料库中检索相关信息。...Zilliz 如何赋能 NLP？ 开发者正在使用向量数据库革新 NLP 领域。...此外，使用向量数据库后，开发者可以快速总结 Collection 文档。使用 NLP 算法可以从文本语料库中提取最重要的句子，然后借助 Milvus 便可找到与提取的短语语义上最相似的短语。
然而，这种表述有两个主要缺点： 它忽略了文本的顺序/语法，从而放松了使用单词的上下文。 由这种表示生成的矩阵非常稀疏，并且更偏向于最常见的单词。...因此，适当地权衡单词以反映它们对一个句子的意义有足够的影响。 嵌入矩阵 嵌入矩阵是一种表示词汇表中每个单词的嵌入的方法。行表示单词嵌入空间的维度，列表示词汇表中的单词。...需要记住的一件事是，这里的One -hot编码仅仅是指在词汇表中单词位置处值为1的n维向量，其中n是词汇表的长度。这些热编码来自词汇表，而不是从一批观察结果中提取的。...RNN将句子中的每个单词视为时间“t”发生的单独输入，并使用“t-1”处的激活值，作为时间“t”处输入之外的输入。下图显示了RNN体系结构的详细结构。...使用这种体系结构的一个主要示例是机器翻译任务。 ? 编码器是指网络中读取要翻译的句子的部分，解码器是网络中将句子翻译成所需语言的部分。
通过演示如何使用张量表示语言以及如何使用神经网络向 NLP 学习，我们将显示这两个功能对于自然语言处理特别有用。...我们在语料库中循环，对于每个目标词，我们捕捉上下文词（前面的两个词和后面的两个词）。我们将此与目标词本身附加到我们的数据集中。...请注意，我们如何从语料库中的第三个词开始（索引为2），并在语料库结束前两步停止这个过程。这是因为开头的两个词前面不会有两个词，同样，结尾的两个词后面也不会有两个词。...在这里，我们可以看到如何使用 Porter 词干提取器提取不同的单词。...在下一章中，我们将探讨 NLP 的基础知识，并演示如何在深度 NLP 领域中建立最广泛使用的模型：循环神经网络。
不仅如此，这种方法剥离了单词的所有局部语境——也就是说它会去掉句子中（或句子之间）紧密相连的单词的信息。...首先是将高维独热形式表示的单词映射成低维向量。例如将 10，000 列的矩阵转换为 300 列的矩阵。这个过程被称为词嵌入。第二个目标是在保留单词上下文的同时，从一定程度上保留其意义。...在 Word2Vec 方法中实现这两个目标的方法之一是，输入一个词，然后试着估计其他词出现在该词附近的概率，称为 skip-gram 方法。...zipfile.ZipFile（）来提取压缩文件，然后我们可以使用 zipfile 模块中的读取器功能。...循环遍历数据集中的每个单词（词汇变量），并将其分配给在步骤 2 中创建的独一无二的整数。这使在单词数据流中进行查找或处理操作变得更加容易。
基本上，任何可迭代的数据类型都可以使用循环进行操作。Python中的可迭代对象是以不同数据格式存储的值序列，例如: 列表(例如。...例如，给你两个列表并要求: (i)将一个列表的值与另一个列表相乘 (ii)将它们追加到一个空列表中 (iii)打印出新的列表。...即使您对名称不感兴趣，通过i和j，您将指定这两个项目，并要求将项目j (age)追加到一个新的列表中。它被称为“元组拆包”。...同样，也可以遍历句子中的每个单词。但是在这种情况下，需要一个额外的步骤来分割句子。...总结 本文的目的是直观地了解Python中的for循环和while循环。给出了如何循环遍历可迭代对象的例子，如列表、元组、字典和字符串。
Sequence to Sequence Learning，即序列到序列的学习[15]，简称seq2seq，是用循环神经网络构建的一种框架，它能实现从一个序列到另外一个序列的映射，两个序列的长度可以不相等...seq2seq框架包括两部分，分别称为编码器和解码器，它们都是循环神经网络。这里要完成的是从一个序列到另外一个序列的预测： ? 前者是源序列，后者是目标序列，两个序列的长度可能不相等。 ?...其中，输入序列是一个句子所有的单词，这些单词被编码为向量。 LSTM在t时刻的输出向量 ? 是句子中第t个单词的左上下文。单词的右上下 ?...因此，采用了两层的注意力机制，第一个是单词级的，第二个是句子级的。在提取文档的表示特征时，会关注某些词和句子，也会忽略一些词和句子。...个子网络中进行处理 4.将上一步中的两个结果融合，送入第4层子网络中进行处理 5.将上一步的结果送入全连接层中进行处理 6.最后用softmax层进行计算，得到分类概率 在这里，所有循环层都使用双向循环结构
，主要包括下面这些功能： 基本数据类型 复杂数据类型object, array和function 变量定义 数学运算 逻辑运算 if条件判断 while，for循环 函数式编程 闭包 this绑定 本系列文章正是笔者在实现完...划分和理解完句子的结构后，我们自然也明白了这个句子的意思，那就是：将铅笔放在这张桌子上面。 计算机如何理解代码 知道了我们是如何理解一个英语句子后，我们再来思考一下如何让计算机来理解我们的代码。...上面说到我们理解一个句子的第一步是切割单词然后理解每个单词的意思，这一个步骤其实对应的就是编译原理中的词法分析（Lexical Analysis）。...这里有一个十分重要的点是不同的单词类型是有词法优先级顺序的，例如等于运算符==的优先级要比=的优先级要高，因为如果开发者写了两个等号，想表达的肯定是等于判断，而不是两个赋值符号。...在下一篇文章中我将会为大家详细介绍语法分析的一些基本知识，以及普及一些领域特定语言（DSL）的基本概念，最后再详细介绍一下我是如何使用灵活的DSL来实现Simple语言的语法分析的。
我们采用这种稍显随意的说法，来讨论计算机如何提取或处理文档的内容，而不是简单地操纵单词和字母。 接下来你将了解如何： 生成一份文档摘要（即给出对“这篇文章关于什么？”...PageRank 中当前文档重要性的衡量依据是其中链接到的文档的重要性，每个文档以及每个链接的重要性都被循环计算直到达到平衡。...例如，你可能会推算两个句子含有具有相同词干的不同词汇（即 cat 和 cats 都以 cat 为词干）仅仅部分相关。 原始论文论述的是一个通用的而不是具体的算法。...用于整句提取的 TextRank 算法 用于提取短语的 TextRank 以整个句子为单位，以它们之间的相同单词数来衡量相似度。...因此，如果两个短语包含 tornado, data 和 center 这三个单词，那么它们相似度就比只包含两个相同单词的情况更大。
作者：Vikash Singh 编译：肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时，如果你在第一时间想到了正则表达式，那么恭喜你，你的问题从一个变成了俩！...FlashText是GitHub上的一个开源Python库，正如之前所提到的，它在提取关键字和替换关键字任务上有着极高的性能。 在使用FlashText时，你首先要给它一个关键词列表。...我们有一个句子，它由三个单词组成——I like Python，并且假设我们有一个四个单词组成的语料库{Python, Java, J2ee, Ruby}。...如果我们从语料库中拿出每个单词，并且检查它是否出现在句子中，这需要我们遍历字符串四次。 如果语料库里有n个词，它将需要n个循环。并且每个搜索步骤（is in sentence?）...还有与第一种方法相反的另一种方法L对于句子中的每个单词，检查它是否存在于语料库中。 如果这个句子有m个词，它就有m个循环。在这种情况下，所花费的时间只取决于句子中的单词数。
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