本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇,以后我们就要步入NLP时代。 本文将会介绍NLP中常见的词袋模型(Bag of Words)以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似...
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大师兄的Python机器学习笔记:实现评估模型大师兄的Python机器学习笔记:特征提取 一、关于Pandas 1. Pandas和Numpy Pandas基于NumPy数组...
大师兄的Python机器学习笔记:Pandas库 一、关于分类(Classification) 1. 什么是分类 分类是机器学习的重要模块,主要用来预测数据的类别标签。 2....
1.为什么使用梯度下降来优化神经网络参数? 反向传播(用于优化神网参数):根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式,指导深度网络参数的更新优化。 采取反向传播的原因:首先,深...
APScheduler最基本的用法: “定时几秒后启动job”两种调度器: BackgroundScheduler和BlockingScheduler的区别,job执行时间大...
本文将会简单介绍自然语言处理(NLP)中的命名实体识别(NER)。 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是信息提取、问答系统、句...
前言 在文章:NLP入门(四)命名实体识别(NER)中,笔者介绍了两个实现命名实体识别的工具——NLTK和Stanford NLP。在本文中,我们将会学习到如何使用深度学...
因为原始的LABEL_DICT中没有0的序列而是直接从1开始计数,而在使用pad_sequences函数时,我们是选择了用0填充所有长度不够60的句子,这导致了真实的数据中比字典中多了0。这里的label_size+1就是体现了原始字典中的序列个数再加上0的出现。
NLP入门(五)用深度学习实现命名实体识别(NER)前言 在文章:NLP入门(四)命名实体识别(NER)中,笔者介绍了两个实现命名实体识别的工具——NLTK和Stanford NLP。在本文中,我们将会学习到如何使用深度学...