分词:jieba.cut words = jieba.cut("我来到北京大学",cut_all=True) print('全模式:'+'/'.join([w for w in words])) #全模式 words = jieba.cut("我来到北京大学",cut_all=False) print('精确模式:'+'/'.join([w for w in words])) #精确模式,默认 words = jieba.cut_for_search("小…

已迁移到我新博客,阅读体验更佳seg:NLP之正向最大匹配分词 完整代码实现放在我的github上:click me 一.任务要求 实现一个基于词典与规则的汉语自动分词系统. 二.技术路线 采用正向最大匹配(FMM)方法对输入的中文语句进行分词,具体的实现可以分为下面几个步骤: 对输入的一个中文语句,首先在程序中判断并确保语句中不包含数字或者字母 在句子中的当前位置开始取与词典dic_ce.txt中最大匹配长度的词作为一个分词段,如果没有在词典中成功匹配到就将句子在当前匹配位置的这个字作为一个分…

一.中文分词工具 (1)Jieba (2)snowNLP分词工具 (3)thulac分词工具 (4)pynlpir 分词工具 (5)StanfordCoreNLP分词工具 1.from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP 2.with StanfordCoreNLP(r'E:\Users\Eternal Sun\PycharmProjects\1\venv\Lib\stanford-corenlp-full-2018-10-05', lang='zh')…

背景 这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起.我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中.Wide负责样本中出现的频繁项挖掘,Deep负责样本中未出现的特征泛化.而后续的改进要么用不同的IFC让Deep更有效的提取特征交互信息,要么是让Wide更好的记忆样本信息 Embedding + MLP 点击率模型最初在深度学习上的尝试是从简单的MLP开始的.把高维稀疏的离散特征做Embedding处理,然后把Embedding拼接作为MLP的输入,经过多层全联接神经网络的非线性变…

这一节我们总结FM三兄弟FNN/PNN/DeepFM,由远及近,从最初把FM得到的隐向量和权重作为神经网络输入的FNN,到把向量内/外积从预训练直接迁移到神经网络中的PNN,再到参考wide&Deep框架把人工特征交互替换成FM的DeepFM,我们终于来到了2017年... FNN FNN算是把FM和深度学习最早的尝试之一.可以从两个角度去理解FNN:从之前Embedding+MLP的角看,FNN使用FM预训练的隐向量作为第一层可以加快模型收敛.从FM的角度来看,FM局限于二阶特征交互信息,想要…

这一节我们总结FM另外两个远亲NFM,AFM.NFM和AFM都是针对Wide&Deep 中Deep部分的改造.上一章PNN用到了向量内积外积来提取特征交互信息,总共向量乘积就这几种,这不NFM就带着element-wise(hadamard) product来了.AFM则是引入了注意力机制把NFM的等权求和变成了加权求和. 以下代码针对Dense输入感觉更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码…

之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式,这一节我们换新的思路来看特征交互.DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈,DCN在ResNet上进一步创新,为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉. 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码…

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息,而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM,AFM更进了一步.在看两个model前建议对DeepFM, Deep&Cross, AFM,NFM都有简单了解,不熟悉的可以看下文章最后其他model的博客链接. 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码 https://github.com/DSXiangLi/CTR xDeepFM 模型结构 看xDeepFM的名字和De…

NLP实验代码可见github:NLP实验代码整理 本实验会查重,而且写起来难度比较大,建议早一些开始.实验报告要用顶会论文形式呈现,建议使用overleaf里的ACL论文latex模板比较方便一点.…

2. 词典分词 中文分词:指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程,这些单词顺序拼接后等于原文本. 中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派. 2.1 什么是词 在基于词典的中文分词中,词的定义要现实得多:词典中的字符串就是词. 词的性质--齐夫定律:一个单词的词频与它的词频排名成反比. 2.2 词典 互联网词库(SogouW, 15万个词条).清华大学开放中文词库(THUOCL).HanLP词库(千万级词条) 这里以HanLP附带的迷你核心词典为例(本项目路径):data/dict…