layout: blog title: Bert系列伴生的新分词器 date: 2020-04-29 09:31:52 tags: 5 categories: nlp mathjax: true typora-root-url: .. 本博客选自https://dxzmpk.github.io/,如果想了解更多关于transformers模型的使用问题,请访问博客源地址. 概括 这篇文章将对Bert等模型使用的分词技术进行介绍.同时会涉及这些分词器在huggingface tokenizers库…

文本中包含许多文本处理步骤,比如:分词,大写转小写,词干化,同义词转化和许多的文本处理. 文本分析既用于索引时对一文本域的处理,也用于查询时查询字符串的文本处理.文本处理对搜索引擎的搜索结果有着重要的影响,特别是对如召回率的影响. 文本分析是将一个文本域的值转化为一个词序列.词是Lucene实际索引和搜索时的最小单元.分析作用于索引时原始的输入值,将转化后的词顺序保存到Lucene的索引结构中.文本分析也同样作用于查询时所输入的查询串中的查询词和查询短语,转化后的词将用于查询Lucene的索引.…

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的…

转自:http://www.cnblogs.com/rollenholt/archive/2012/05/02/2479833.html 这篇文章将python的装饰器来龙去脉说的很清楚,故转过来存档 ====================================================================== 文章先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: @makebold @makeitalic def say(): return…

前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的.不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本(4.8.0 bate版),而PanGu分词,目前有人正在做,貌似已经做完,只是还没有测试~,Lucene升级的改变我都会加粗表示. Lucene.net 4.8.0 https…

一.Lucene分词器详解 1. Lucene-分词器API (1)org.apache.lucene.analysi.Analyzer 分析器,分词器组件的核心API,它的职责:构建真正对文本进行分词处理的TokenStream(分词处理器).通过调用它的如下两个方法,得到输入文本的分词处理器. public final TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) public final TokenStream token…

我之前大致写了一篇在pytorch中如何自己定义数据集合,在这里如何自定义数据集 不过这个例子使用的是image,也就是图像.如果我们用到的是文本呢,处理的是NLP问题呢? 在解决这个问题的时候,我在网上无意间搜索到这样一篇文章PyTorch 入门实战(三)--Dataset和DataLoader 在这篇博文中,作者从dataset和dataloader一步步讲解,让我有了很大的感悟.然后我根据自己之前那篇文章,总结了一下如何在nlp问题中自定义数据集. 首先上一个简单的例子, import t…

概要 本篇主要讲解倒排索引的基本原理以及ES常用的几种分词器介绍. 倒排索引的建立过程 倒排索引是搜索引擎中常见的索引方法,用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档中存储位置的映射.通过倒排索引,我们输入一个关键词,可以非常快地获取包含这个关键词的文档列表. 我们先看英文的,假设我们有两个文档: I have a friend who loves smile love me, I love you 为了建立倒排索引,我们先按最简单的用空格把每个单词分开,可以得到如下结果: *表示该列文档中有这个词…

根据函数是否传参  是否有返回值 ,可以分析出装饰器的四种形式: 形式一:无参无返回值 def outer(func): def wrapper(): print("装饰器功能1") ret = func() print("装饰器功能2") return ret return wrapper # 定义一个无参无返回值的函数 @outer def main_func(): print("hello") main_func() # 开始执行 结果如下…

目录 前言 目录 条件随机场(conditional random field CRF) 核心点 线性链条件随机场 简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现 训练代码 实验结果 参考文献 前言 通过前面几篇系列文章,我们从分词中最基本的问题开始,并分别利用了1-gram和HMM的方法实现了分词demo.本篇博文在此基础上,重点介绍利用CRF来实现分词的方法,这也是一种基于字的分词方法,在将句子转换为序列标注问题之后,不使用HMM的生成模型方式,而是使用条件概率模型进行建模,即判别模型…