本文简单地介绍了KWS的原理--为Lattice中每个词生成索引并进行搜索:介绍了如何处理OOV--替补(Proxy,词典内对OOV的替补)关键词技术:介绍了KWS的语料库格式:介绍了KWS在Kaldi中的示例训练脚本和搜索脚本.     KWS系统示例: 论文下载: http://www.clsp.jhu.edu/~guoguo/papers/icassp2013_lexicon_value.pdf 论文标题:QUANTIFYING THE VALUE OF PRONUNCIATION LEX…

在ES5.0之前我们对于需要keyword search的字段都是这样定义的: { "field name":{ "type": "string", "index": "not_analyzed" } } 全文检索: { "field name":{ "type": "string" } } ES 5+: keyword search: { &qu…

$(function(){    $("#ctl00_txtKey").val("请输入搜索keyword").addClass("search")    .blur(function(){        $(this).removeClass('highligth');        if($(this).val()==""){            $("#ctl00_txtKey").val(&quo…

Reference: [1]Y. Tao, S. Papadopoulos, C. Sheng, K. Stefanidis. Nearest Keyword Search in XML Documents. [2]M. Qiao, L. Qin, H. Cheng, J. X. Yu, W. Tian. Top-K Nearest Keyword Search on Large Graphs.       假设原树如Figure4所示:节点上有t的即为关键词节点:节点上的数字表示在树的先序遍历…

Thinkphp+Ajax带关键词搜索列表无刷新分页实例,两个查询条件,分页和搜索关键字,懂的朋友还可以添加其他分页参数. 搜索#keyword和加载内容区域#ajax_lists <input type="text" class="input" id="keyword" value="" placeholder="请输入搜索关键词"/> <input type="button&…

贪心搜索(greedy search) 贪心搜索最为简单,直接选择每个输出的最大概率,直到出现终结符或最大句子长度. 集束搜索(beam search) 集束搜索可以认为是维特比算法的贪心形式,在维特比所有中由于利用动态规划导致当字典较大时效率低,而集束搜索使用beam size参数来限制在每一步保留下来的可能性词的数量.集束搜索是在测试阶段为了获得更好准确性而采取的一种策略,在训练阶段无需使用. 假设字典为[a,b,c],beam size选择2,则如下图有: 1:在生成第1个词的时候,选择概…

这个算法是在听北大人工智能mooc的时候,老师讲的一种局部搜索算法,可是举得例子不太明白.搜索网页后,发现<禁忌搜索(Tabu Search)算法及python实现>(https://blog.csdn.net/adkjb/article/details/81712969) 已经做了好详细的介绍,仔细看了下很有收获.于是想泡泡代码,看前面还好,后边的代码有些看不懂了,而且在函数里定义函数,这种做法少见,并且把函数有当作类来用,为什么不直接用类呢.还有就是,可能对禁忌搜索不太了解,可能具体算法在…

在机器学习中, 通常需要求某个函数的最值(比如最大似然中需要求的似然的最大值). 线搜索(line search)是求得一个函数\(f(x)\)的最值的两种常用迭代方法之一(另外一个是trust region). 其思想是首先求得一个下降方向,在这个方向上\(f(x)\)会下降, 然后是求得\(f(x)\)在这个方向上下降的步长. 求下降方向的方法有很多, 比如梯度下降, 牛顿方法和Quasi-Newton方法, 而步长可以是固定值, 也可以通过诸如回溯线搜索来求得. 1. 线搜索(line s…

1 概述 本文牵涉的概念是候选区域(Region Proposal ),用于物体检测算法的输入.无论是机器学习算法还是深度学习算法,候选区域都有用武之地. 2 物体检测和物体识别 物体识别是要分辨出图片中有什么物体,输入是图片,输出是类别标签和概率.物体检测算法不仅要检测图片中有什么物体,还要输出物体的外框(x, y, width, height)来定位物体的位置. 物体检测的核心就是物体识别. 为了定位物体,我们需要选择一些子区域并在子区域上运行物体识别算法.物体的位置就是物体识别算法返回最高…

*本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创. *参考文献见链接. 本文讲述的是求解MIP问题的启发式算法. 启发式算法的目的在于短时间内获得较优解. 个人认为局部搜索(local search)几乎包括所有的求解MIP的启发式算法的核心框架,从简单的爬山算法(Hill-climbing)到复杂的禁忌搜索(Tabu search),从一个初始解出发的爬山算法(Hill-climbing)到一群初始解出发的遗传算法(Genetic algorithm),其核心框架都是local search. 所…