写在前面 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但里面的门道好多好多,作者水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,希望大家看过都能有所收获,享受编程的乐趣. 第一部分 模型 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型,一经问世在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,可谓风头一时无二.有关于Bert中transformer的模型细节,推荐看这篇.在此不做赘述. ​ ​图一:bert分类模型结构

转发: http://segmentfault.com/a/1190000003498111 “新概念英语”.“可可英语”.“亚马逊的audible有声书”.“扇贝听力”是我目前所知道的实现英文语音和文本同步的应用.“同步”包括两方面: 被读到的单词(或句子)可以高亮显示,同步显示文本: 选中某个单词(或句子)跳到对应的音频位置播放: 想要实现同步,需要知道每个单词(或句子)在音频中的位置,称之为时间戳,类似于 if(1.905669,2.0353742) you(2.0353742,2.165

过滤字符串中不属于指定集合的字符 任务: 给定一个需要保留的字符串的集合,构建一个过滤函数,并可将其应用于任何字符串s,函数返回一个s的拷贝,该拷贝只包含指定字符集合中的元素. 解决方案: import string allchars = string.maketrans('','') #all chars table def makefilter(keep): delchars = allchars.translate(allchars,keep) def thefilter(s): retu

JSON C# Class Generator是一个从JSON文本中生成C#内的应用程序 .NET平台开源项目速览(18)C#平台JSON实体类生成器JSON C# Class Generator   阅读目录 1.复杂的JSON啥样子? 2.使用JSON C# Class Generator介绍和使用 3.就这么完了?No,没那么简单 4.资源 去年,我在一篇文章用原始方法解析复杂字符串,json一定要用JsonMapper么?中介绍了简单的JSON解析的问题,那种方法在当时的环境是非常方便的

C++ 容器的综合应用的一个简单实例——文本查询程序 [0. 需求] 最近在粗略学习<C++ Primer 4th>的容器内容,关联容器的章节末尾有个很不错的实例.通过实现一个简单的文本查询程序,希望能够对C++的容器学习有更深的理解.由于是浅略探讨研究,高手可无视,各位读者发现有什么不妥的地方,请指教. 程序将读取用户指定的任意文本文件,然后允许用户从该文件中查找单词.查询的结果是该单词出现的次数,并列出每次出现所在的行.如果某单词在同一行中多次出现,程序将只显示该行一次.行号按升序显示,即

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

ubuntu下通过'sudo apt-get install python-wxtools'下载wxPython.load和save函数用于加载和保存文件内容,button通过Bind函数绑定这两个函数用于进行事件处理.BoxSizer(尺寸器)可以动态调整窗口布局.下面的代码实现了一个简单的文本编辑器,可以实现编辑加载和保存操作. import wx def load(event): file = open(filename.GetValue()) contents.SetValue(file

一个batch的数据如何做反向传播 对于一个batch内部的数据,更新权重我们是这样做的: 假如我们有三个数据,第一个数据我们更新一次参数,不过这个更新只是在我们脑子里,实际的参数没有变化,然后使用原始的参数更新一次第二个例子,然后使用原始参数更新一次第三个例子.这样一个batch完了之后,我们把这三次计算出来需要的update的参数量求和或者求平均,从而更新一次参数. 所以一个batch对应一次反向传播,只不过参数对应batch内部数据计算处理的更新的和或者平均 How are weights

一个batch下所有的图片一起经过整个网络,不是说一张图片经过网络后再让下一张进入网络,这样一个batch一起通过网络计算速度比一张一张这样快

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下

本文记录使用BERT预训练模型,修改最顶层softmax层,微调几个epoch,进行文本分类任务. BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版:https://github.com/google-research/bert 注意,这是tensorflow 1.x 版本的. BERT预训练模型 预训练模型采用哈工大讯飞联合实验室推出的WWM(Whole Word Masking)全词覆盖预训练模型,主要考量是BERT对于中文模型来说,是按照字符进行切割,但是注意到BERT随机

Atom是Github推出的一个文本编辑器,搜索一下大概是给Web前端用的,最近比较火的是他的一个插件activate-power-mode,可以实现打字屏振效果. 用来装装逼还是挺适合的,本来想试试能不能像sublimetext一样能编译C/C++之类的文件,后来发现根本不行,google到的也只有一些零碎的makefile之类的东西,没什么卵用, 所以现在这个文本编辑器真的只能用来装装逼. 话不多说,来看看具体怎么设置. 首先先下载这个文本编辑器 https://atom.io/ 大小85.

然后文章,继续评论vi编辑简单的文本编辑命令. 本文主要是删除的文字.复制,运动命令. 删除文本: 正如上一篇文章中讲过的,对于删除命令("d")也具有"(command)(TextObject)"的使用形式.当中command代表的是如删除("d"),替换("c")等命令,而TextObject指的是光标移动命令,代表command影响的文本对象范围.仅仅要记住了这一点,接下来的删除命令的组合就不须要记了: dw:删除光标所

测试中经常会遇到对数据的处理,比如我要删除某些特定数据,数据源是从网页请求中抓取,这时候可能复制下来一大堆内容,其中我们只需要特定的某些部分,笔者通常做法是拷贝到notepad++中处理,结合RegTester工具,但是RegTest需要导出匹配数据,不能直接拷贝,稍微麻烦了一点点......于是想用vba写一个正则表达式提取工具好了,又不花时间.(晕,刚想起来其实会有在线工具的,比如:http://tool.oschina.net/regex/),虽然找到了在线工具,还是说一下自己做的这个吧~

execCommand 当一个 HTML 文档切换到设计模式(designMode)时,文档对象暴露 execCommand 方法,该方法允许运行命令来操纵可编辑区域的内容.大多数命令影响文档的选择(粗体,斜体等),而其他命令插入新元素(添加链接)或影响整行(缩进).当使用 contentEditable 时,调用 execCommand() 将影响当前活动的可编辑元素. 1.用法: bool = document.execCommand(aCommandName, aShowDefaultUI

def text_create(name, msg): desktop_path = '/Users/Hou/Desktop/' full_path = desktop_path + name + '.txt' file = open(full_path,'w') file.write(msg) file.close() print('Done') text_create('hello','hello world') # 调用函数 第一行:定义函数的名称和参数: 第二行:我们在最开始知道,ope

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode. from snownlp import SnowNLP s = SnowNLP(u'这个东西真心很赞') s.wor

举例说明: 此十六进制保存的文件为此源代码hexdump生成的: #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> #include<malloc.h> dtob(int a); int main(int argc,char **argv) { FILE *fp; int a; if((fp=fopen("1.c","r"))==NULL) { printf

<html> <head> <script type="text/javascript"> function changeLink() { document.getElementById('myAnchor').innerHTML="访问 W3School" document.getElementById('myAnchor').href="http://www.w3school.com.cn" documen

思维线路: 1.创建一个ListViewActivity,LinearLayout布局里写了一个ListView布局 2.创建一个TextView布局给ArrayAdapter适配器使用 3.将TextView布局和数据导入适配器ArrayAdapter 3.将ArrayAdapter适配好的内容导入ListView布局 代码如下: ListViewActivity 的布局: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

Instructions [THIS REPOSITORY IS UNDER DEVELOPMENT AND MOER DATASETS AND MODELS WILL BE ADDED] [FEEL FREE TO MAKE PULL REQUEST FOR A NEW DATASET OR NEW MODEL] 1. Requirements CUDA 9.0 Python 3.6 bash setup.sh Run setup.sh to download the datasets and