我们知道在做SEO过程中,写内容是一个非常重要的事情,同时做页面标题优化也是重中之重,这就要求我们利用最简短的文字去覆盖更多的相关关键词,为此,在SEO进阶的道路上,特别是对于百度而言,我们认为你可能有必要去研究一下百度分词算法的相关策略,因此,我们推荐下面这篇相对早期的文章,供大家拓展思维:
日常办公应用中,我们经常会碰到一些陌生的外文单词或文章需要翻译,在Windows平台上,可通过很多翻译工具来帮忙解决。当我们转到 Ubuntu系统中办公时,肯定也希望能有一款简单易用、功能强大的翻译工具。
本文对清华大学、华为诺亚方舟合作的论文《Multi-channel Reverse Dictionary Model》进行解读。该论文已经被AAAI-20录用。
Rwordseg包依赖于rJava包。由于Rwordseg包并没有托管在CRAN上面,而是在R-Forge上面,因此在在R软件上面直接输入install.packages("Rwordseg")会提示错误。
我的小伙伴在写一个功能,需要获得输入的时候,判断是键盘输入或鼠标输入,通过 PreviewTextInput 获得键盘输入就做一些输出。 但是他发现,在使用鼠标书写的时候,获得 PreviewTextInput ,而且值是 \u0003 ,他换了一个电脑就好了。
大部分的深度学习模型主要包含如下的两大模块:输入模块以及表示学习模块。自从NAS[1]的出现以来,神经网络架构的设计上正在往数据驱动的自动机器学习方向演进。不过之前更多的研究都是聚焦在如何自动设计表示学习模块而不是输入模块,主要原因是在计算机视觉等成熟领域原始输入(图像像素)已经是浮点数了。
小程序体验师:黄文浚 在如今全球化的背景下,不同文化之间的交流速度超乎我们的想象。
知晓程序注: 吐槽、吐槽……身为一个开发者,怎么可能对技术毫无感想。 来吧,让吐槽来的更猛烈些! 吐槽 1:消息提示框的显示很傲娇 在开发时,我们明明设置了基础库最低限制,为什么还会报 wx.showLoading is not a function 错误? 由于不知名的原因(腾讯的锅),在一些较低版本的安卓微信客户端中,即使基础库版本已经满足要求,但还是不能执行 wx.showLoading。 「小鸡词典」的解决方案:可以采用 wx.showToast 代替。icon 设置为「loading」,durat
场景一:如果说,你想实现:输入一段语音片段,经过一一列操作,实现最后输出语音的内容。再此过程中,假如你不想随机输出一些结果,而想得到最好最优的输出结果,此时,则需要本算法。
CBOW之所以叫连续词袋模型,是因为在每个窗口内它也不考虑词序信息,因为它是直接把上下文的词向量相加了,自然就损失了词序信息。CBOW抛弃了词序信息,指的就是在每个窗口内部上下文直接相加而没有考虑词序。
. ./cmd.sh ## You'll want to change cmd.sh to something that will work on your system. . ./path.sh # 定义语料库位置和下载路径 data=/DATA/disk1/ASR data_url=www.openslr.org/resources/62 # 下载数据 ## 输入:语料库位置($data) 数据下载路径($data_url) ## 输出:在$data文件夹下新增解压后的语料库(corpus和tran
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自:lanceyan.com 谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind,百度目前正推进“百度大脑”项目,腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。随着社会化数据大量产生,硬件速度上升、成本降低,大数据技术的落地实现,让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术,不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式,而课本知识早已还给老师了,难以下手、非常头大! 我们可以跳过数学公式,先看看我们了解数据挖掘的目的:发现数据中价值。这个才是关键
最近看了Harvard CS50和Stanford的课程,分享一下2个有趣的事实。
④use_paddle参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式,enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码。
我们在日常使用电脑的过程中,可能会遇到需要查询某个英文的中文意思或者某个中文对应的英文单词。由于我经常使用有道词典进行查询,所以我的一般流程为:
在中国的有一些餐馆,菜单上不仅有个中文名,还有英文名,有很专业的翻译,也有让人笑Cry的翻译。配上几张图感受一下。
#1014 : Trie树 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和小Ho是一对好朋友,出生在信息化社会的他们对编程产生了莫大的兴趣,他们约定好互相帮助,在编程的学习道路上一同前进。 这一天,他们遇到了一本词典,于是小Hi就向小Ho提出了那个经典的问题:“小Ho,你能不能对于每一个我给出的字符串,都在这个词典里面找到以这个字符串开头的所有单词呢?” 身经百战的小Ho答道:“怎么会不能呢!你每给我一个字符串,我就依次遍历词典里的所有单词,检查你给我的字符串是不是这
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 奈何本人没文化,一句(哔——)行天下。 这位胖友,不知你行走江湖,是否也有过这样的烦恼? 那么这里有个神器,可就值得好好说道说道了。 “听我说谢谢你,因为有你,温暖了四季”用成语应该怎么说? 在搜索框内输入你想表达的意思,再在词性一栏里选择成语,AI立马就能给你抛出几十上百个选项。 背景颜色越深,代表系统推荐程度越高。 要是碰上啥看不懂的,鼠标一点,就能查看具体释义。 还不只是中文,比如当你想脱口而出一句“鹅妹子嘤”,但又想知道有没有更华丽的中文表达
#!-*- coding:utf-8 -*- """ Mut_select of the place name. 1.1-3 to Three layer 2."q" to exit. 3."b" to back. 4.other words to retry. 5.add the values in the dict,no infact 需要改进: 在交互界面增加和删除词典里的值 """ PlaceName = {"辽宁": {"大连": ("高新", "中山"), "沈阳": ("铁西", "浑南")
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谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind,百度目前正推进“百度大脑”项目,腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生,硬件速度上升、成本降低,大数据技术的落地实现,让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术,不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式,而课本知识早已还给老师了,着实难以下手、非常头大! 我们不妨先跳过数学公式,看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键,如何发现数据中的价值。那什么是数据呢?比如大家要上网
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind,百度目前正推进“百度大脑”项目,腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生,硬件速度上升、成本降低,大数据技术的落地实现,让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术,不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式,而课本知识早已还给老师了,着实难以下手、非常头大! 我们不妨先跳过数学公式,看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键,如何发现数据中的价值。那什么是数据呢?比如大家要
Elasticsearch 实战项目中势必会用到中文分词,而中文分词器的选型包含但不限于如下开源分词器:
今天是软件专场的倒数第86场,跟大家分享的是电脑离线词典工具软件--Glodendict。说到学外语,让我印象比较深刻的是电视剧《人民的名义》中的陈清泉,我当时笑喷了,这小伙太逗了,哈哈。
同时对比多个词典快速掌握词义。大量权威词典涵盖中英日韩法德西语;多个主流机器翻译;有道与谷歌网页翻译。
传统的基于情感词典的文本情感分类,是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟,如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇,如否定词语有“不”,积极词语有“喜欢”、“爱”,消极词语有“讨厌”、“恨”等,从而在大脑中形成一个基本的语料库。然后,我们再对输入的句子进行最直接的拆分,看看我们所记忆的词汇表中是否存在相应的词语,然后根据这个词语的类别来判断情感,比如“我喜欢数学”,“喜欢”这个词在我们所记忆的积极词汇表中,所以我们判断它具有积极的情感。
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元,帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里,我们针对常见的机器学习任务,提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下: 3.12:【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 3.13:【序列到序列学习】 无注意力机制的神经机器翻译 3.14:【序列到序列学习】 使用Scheduled Sampling改善翻译质量 3.15:【序列到序列学习】 带外部记忆机制的神经机器翻译 3.16:【序列到序列学习】 生成
运行平台: Windows Python版本: Python3.6 IDE: PyCharm 其他工具: Chrome浏览器
假设有这样一个任务,希望对某个文件夹(包括所有子文件夹与文件)中的所有文件进行处理。这就需要遍历整理目录树, 处理遇到的每个文件。
在布局 iPhone 版本之后,有道词典也推出 Mac 版了,看来有道词典也会很快成一个跨平台的工具。
命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。
有一次去参加朋友聚会,刚巧一位非常喜欢旅行的朋友要回国。因为彼此都对旅行和文化的共同爱好,她送了我一本书。正是这本书让她开启了中国之旅。对她来说意义非凡。
中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,与英文以空格作为天然的分隔符不同,中文字符在语义识别时,需要把数个字符组合成词,才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础,通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。
NSDictionary类简介 1. 以key-object的形式保存数据,是一个集合类(collection) 2. 词典中词条的保存是无序的 3. 不可变词典(内容一旦init后就不能更改) 4. 既然不能更改,当然就不能进行删除、替换、增加操作,只能查询 5. key值不能重复 属性表(@property) @property 描述 @property(readonly) NSUInteger count 词典词条的数量 @property(readonly, copy) NSArray
本文介绍了自然语言处理中的文本分类任务,以及用于文本分类的深度学习模型。文章首先介绍了传统的文本分类方法,然后详细阐述了基于深度学习的文本分类模型,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)等。最后,文章对未来的研究方向进行了展望。
本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类,而不涉及感知机和条件随机场分词器,也不涉及基于字的分词器。因为这些分词器都不是我们在实践中常用的,而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器,作者也推荐使用该分词器,同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment分词器。
摘要:本篇主要是学习美团技术团队分享的《美团搜索中NER技术的探索与实践》学习笔记。首先介绍了背景,包括NER任务定义、美团搜索场景下的NER以及美团搜索NER任务面临的挑战;然后重点介绍了美团基于实体词典匹配+模型在线预测框架。通过实体词典匹配可以解决头部搜索NER匹配问题,而长尾复杂的搜索则通过模型在线预测解决。对于想了解美团搜索NER技术实践的小伙伴可能有所帮助。
2022 年 12 月 6 日,SIGGRAPH Asia 2022 大会官方公布了最佳论文等多个奖项。其中,最佳论文奖由北京大学刘利斌团队的论文“Rhythmic Gesticulator: Rhythm-Aware Co-Speech Gesture Synthesis with Hierarchical Neural Embeddings”获得,论文第一作者为北京大学 2020 级研究生敖腾隆。
在https://github.com/hankcs/HanLP/releases中下载data然后覆盖HanLP-1.3.4.zip解压后的data
思路解析 对于每个单词,我们可以检查它的全部前缀是否存在,可以通过 Set 数据结构来加快查找
谈到词向量则必须要从语言模型讲起,传统的统计语言模型是对于给定长度为m的句子,计算其概率分布P(w1, w2, ..., wm),以表示该句子存在的可能性。该概率可由下列公式计算得到:
今天的学习资料是这篇文章,写的非常详细,有理论有代码,本文是补充一些小细节,可以二者结合看效果更好: https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 在文末有关于 RNN 的文章汇总,之前写的大多是概览式的模型结构,公式,和一些应用,今天主要放在训练算法的推导。 本文结构: 模型 训练算法 基于 RNN 的语言模型例子 代码实现 ---- 1. 模型 和全连接网络的区别 更细致到向量级的连接图 为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值 循环神经网络种类繁多,今天只看
场景:现在有一个错词库,维护的是错词和正确词对应关系。比如:错词“我门”对应的正确词“我们”。然后在用户输入的文字进行错词校验,需要判断输入的文字是否有错词,并找出错词以便提醒用户,并且可以显示出正确词以便用户确认,如果是错词就进行替换。
由于需要学习语音识别,期间接触了深度学习的算法。利用空闲时间,想用神经网络做一个文本分类的应用, 目的是从头到尾完成一次机器学习的应用,学习模型的优化方法,同时学会使用主流的深度学习框架(这里选择te
在互联网日益发达的今天,许多消费者不管是通过线上电商网站或者线下门店购买商品后,包括买车、买手机等,都会到品牌官网或者一些专业网站甚至社交媒体去发表对产品的评价。对于买家来说,买前查看评论是了解一款产品真实情况的重要途径。对于商家而言,研读评论则是了解客户反馈、了解产品优势和潜在问题的第一手渠道。但对于评论数据的挖掘并不是简单到可以信手拈来,首先一个产品往往会有非常大量的评论,买家和卖家都不可能仔细阅读每一条评论从而得到对于一个产品的整体认知。 利用计算机,利用算法自动对评论进行分析挖掘,是解决这个问题的
“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.
基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类,是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟,如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇,如否定词语有“不”,积极词语有“喜欢”、“爱”,消极词语
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID,文件内容被表示为一系列关键词的集合(实际上在搜索引擎索引库中,关键词也已经转换为关键词ID)。例如“文档1”经过分词,提取了20个关键词,每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置。
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