1. 自然地使用[CLS] 2. cosine similairity 3. 长短文本的区别 4. sentence/word embedding 5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS] BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题,它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务,即成对句子的sentence-level问题.BERT也给出了此类问题的Fine-tuning方案: 这一类问题属于Sentence Pair C

看过之后你有什么感觉?想不想自己做一张出来? 如果你的答案是肯定的,我们就不要拖延了,今天就来一步步从零开始做个词云分析图.当然,做为基础的词云图,肯定比不上刚才那两张信息图酷炫.不过不要紧,好的开始是成功的一半嘛.食髓知味,后面你就可以自己升级技能,进入你开挂的成功之路. 网上教你做信息图的教程很多.许多都是利用了专用工具.这些工具好是好,便捷而强大.只是它们功能都太过专一,适用范围有限.今天我们要尝试的,是用通用的编程语言Python来做词云. Python是一种时下很流行的编程语言.你不仅

闲暇时间喜欢看小说,就想着给小说做词云,展示小说的主要内容.开发语言是Python,主要用到的库有wordcloud.jieba.scipy.代码很简单,首先用jieba.cut()函数做分词,生成以空格分割的字符串,然后新建WordCloud类,保存为图片. #coding:utf-8 import sys import jieba import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerat

前言 在大数据时代,你竟然会在网上看到的词云,例如这样的. 看到之后你是什么感觉?想不想自己做一个? 如果你的答案是正确的,那就不要拖延了,现在我们就开始,做一个词云分析图,Python是一个当下很流行的编程语言,你不仅可以用它做数据分析和可视化,还能用来做网站.爬取数据.做数学题.写脚本替你偷懒…… 如果你之前没有编程基础,没关系.希望你不要限于浏览,而是亲自动手尝试一番.到完成的那一步,你不仅可以做出第一张词云图,而且这还将是你的第一个有用的编程作品. 安装wordcloud库 请确保你的p

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/hu948162999/article/details/47727159 本文主要介绍了在短语.句子.多词查询中.solr在控制查询命中数量.之后再对结果集进行排序. 在solr中 默认是or 查询.也就是说:假设搜索q 中 分出来的词越多.所匹配的数量也就越多. 如:搜索短语  "中国联想笔记本" ,分词结果:中国 .联想 . 笔记本. 覆盖结果集:仅仅要文档中包括这3个随意词,都给返回. 排序结果:依照solr的打分公式.默

python3做词云 其实词云一般分为两种,一个是权重比,一个是频次分析 主要还是体现在自然语言方向,难度较大,但这里我们用jieba词库 主要思路, 后端算数据+前端生成图(D3-cloud-好像是哈,不确定了) #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf- -*- # 导入扩展库 import re # 正则表达式库 import collections # 词频统计库 import jieba # 结巴分词 import jieba.analyse as

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 今天来介绍一下如何使用 Python 制作词云. 词云又叫文字云,它可以统计文本中频率较高的词,并将这些词可视化,让我们可以直观的了解文本中的重点词汇. 词的频率越高,词显示的大小也就越大. 1,wordcloud 模块 wordcloud 是一个词云生成器,它不仅是一个 Python 库,还是一个命令行工具.我们可以通过 wordcloud 官方文档,和示例库来学习如何使用它. 在使用 wordcloud

问题: 在做词云时,运行时出现该问题,wordcloud安装成功,但运行出错,错误提示是:cannot import name 'WordCloud' from partially initialized module 'wordcloud' (most likely due to a circular import) 错误提示代码: Traceback (most recent call last): File "D:\mypythonprograms\wordcloud\wordcloud.

Bert通过双向LM处理语言理解问题,GPT则通过单向LM解决生成问题,那如果既想拥有BERT的双向理解能力,又想做生成嘞?成年人才不要做选择!这类需求,主要包括seq2seq中生成对输入有强依赖的场景,例如翻译,生成式问答,文本摘要等等 最初Transformer的Encoder+Deocder结构是在机器翻译领域,Encoder的部分通过双向LM来抽取输入的全部上下文信息,Decoder通过单向LM在Encoder抽取信息的基础上完成生成任务.但后续的预训练模型,Bert和GPT各自选取了T

源码地址:https://github.com/XBWer/WordSimilarity 1.确定要解决的问题及意义 在基于代码片段的分类过程中,由于程序员对数据变量名的选取可能具有一定的规范性,在某一特定业务处理逻辑代码中,可能多个变量名之间具有关联性或相似性(如“trade”(商品交易)类中,可能存在“business”,“transaction”,“deal”等同义词),在某些情况下,它们以不同的词语表达了相同的含义.因此,为了能够对代码片段做出更加科学的类别判断,更好地识别这些同义词,我

关键词:requests,BeautifulSoup,jieba,wordcloud 整体思路:通过requests请求获得html,然后BeautifulSoup解析html获得一些关键数据,之后通过jieba分词对数据进行切分,去停,最后通过wordcloud画词云图 1.请求虎扑Acg区 Acg区首页的url为:https://bbs.hupu.com/acg Acg区第二页的url为:https://bbs.hupu.com/acg-2 从这里可以得知,如果我们要请求多个网页,只需要以首

前几天在 Lexus 官网看到有这样的一个效果:http://www.lexus.com.cn/models/es/360 于是顺手打开控制台看了下他们是怎么做的,发现使用的技术还是比较简单的,通过背景图的切换来完成全景的效果. 心血来潮自己做了一个优化一点的版本,先上 DEMO 和 源码.(由于图片资源较大,加载时间较长,请耐心等待) 接下来分享下我的制作流程.首先观察下他们的图片链接: http://img.lexus.do2014.cn/images/es/car/spoke10a/Son

#导入需要模块 import jieba import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator   text_road=str(input('请输入文章的路径:')) picture_road=str(input('请输入图片的路径:'))   #加载需要分析的文章 text =

题目描述: 写一个函数,求两个整数之和,要求在函数体内不得使用+.-.*./四则运算符号. 输入: 输入可能包含多个测试样例. 对于每个测试案例,输入为两个整数m和n(1<=m,n<=1000000). 输出: 对应每个测试案例,输出m+n的值. 样例输入: 3 4 7 9 样例输出: 7 16 [解题思路]求和而不用四则运算,我们可能需要联想到加法的机器实现,机器实现当然原理和位操作类似,所以,我们可以通过位操作来实现加法. 假设给出的num1和num2,首先我们将num1^num2得到那些

对于动漫爱好者来说,海贼王.火影.死神三大动漫神作你肯定肯定不陌生了.小编身边很多的同事仍然深爱着这些经典神作,可见"中毒"至深.今天小编利用Python大法带大家分析一下这些神作,看看这些神作到底在讲些神马. 人生苦短,我用Python.小编利用Python网络爬虫爬取了豆瓣网,将网站上关于这三部动漫的评论全部抓取下来,之后通过Python的第三方库jieba分词进行词频统计和分析,最后通过matplotlib库和wordcloud库将关键词制作成词云进行可视化展示. 词云是神魔?&

什么是BERT? BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers.可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型.所以要想理解BERT的原理,还需要先理解什么是Transformers. Transformers简单来说是一个将一组序列转换成另一组序列的黑盒子,这个黑盒子内部由编码器和解码器组成,编码器负责编码输入序列,然后解码器负责将编码器的输出转换为另一组序列.具体可以参考这篇文章<想研究B

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这