一.介绍 内容 将接触现代 NLP 技术的基础:词向量技术. 第一个是构建一个简单的 N-Gram 语言模型,它可以根据 N 个历史词汇预测下一个单词,从而得到每一个单词的向量表示. 第二个将接触到现代词向量技术常用的模型 Word2Vec.在实验中将以小说<三体>为例,展示了小语料在 Word2Vec 模型中能够取得的效果. 在最后一个将加载已经训练好的一个大规模词向量,并利用这些词向量来做一些简单的运算和测试,以探索词向量中包含的语义信息. 知识点 N-Gram(NPLM) 语言模型 Wo

［抄题］: Convert a non-negative integer to its english words representation. Given input is guaranteed to be less than 231 - 1. Example 1: Input: 123 Output: "One Hundred Twenty Three" Example 2: Input: 12345 Output: "Twelve Thousand Three Hun

在我的SpringBoot2.0不容错过的新特性 WebFlux响应式编程里面,有同学问如何使用stream统计单词数.这是个好例子,也很典型,在这里补上. 下面的例子实现了从一个文本文件读取(英文)文本并统计单词数的功能. package com.imooc; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; /** * 使用stream统计文章单词数 * * @autho

这是CS100.1x第一个提交的有意义的作业,自己一遍做下来对PySpark的基本应用应该是可以掌握的.相关ipynb文件见我github. 这次作业的目的如题目一样--word count,作业分成4个部分,遇到不懂的地方,时刻记得查API. Part 1 Creating a base RDD and pair RDDs Create a base RDD wordsList = ['cat', 'elephant', 'rat', 'rat', 'cat'] wordsRDD = sc.p

本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结集合与泛型相关内容. 1.2 选做:收集你认为有用的代码片段 HashMap自定义排序 List<Map.Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<Map.Entry<String, Integer>>( map.entrySet()); Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<St

import reader import numpy as np import tensorflow as tf # 数据参数 DATA_PATH = 'simple-examples/data/' # 数据存放路径 VOCAB_SIZE = 10000 # 单词数量 # 神经网络参数 HIDDEN_SIZE = 200 # LSTM隐藏层规模 NUM_LAYERS = 2 # LSTM结构层数 LEARNING_RATE = 1.0 # 学习速率 KEEP_PROB = 0.5 # 节点不被d

相关阅读: 完爆Facebook/GraphQL,APIJSON全方位对比解析(一)-基础功能 完爆Facebook/GraphQL,APIJSON全方位对比解析(二)-权限控制 自APIJSON发布以来,不断有网友拿来和Facebook的GraphQL对比, 甚至有不少人声称“完爆”APIJSON. 然而事实正好相反,本系列博客将以大量真实依据来证明, APIJSON“完爆”GraphQL! APIJSON的口号是: 后端接口和文档自动化,前端(客户端) 定制返回JSON的数据和结构! API

字典是针对非序列集合而提供的一种数据类型,字典中的数据是无序排列的. 字典的操作 为字典增加一项 dict[key] = value students = {"Z004":"John","T002":"Peter"} students Out[23]: {'T002': 'Peter', 'Z004': 'John'} students["S007"] = "Susan" student

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 我只能说这本书太烂了,看完这本书中关于自然语言处理的内容,代码全部敲了一遍,感觉学的很绝望,代码也运行不了. 具体原因,我也写过一篇博客diss过这本书.可是既然学了,就要好好学呀.为了搞懂自然语言处理,我毅然决然的学习了网上的各位小伙伴的博客.这里是我学习的简要过程,和代码,以及运行结果.大家共勉. 参考链接: https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/8578

循环神经网络(RNN) 卷积网络专门处理网格化的数据,而循环网络专门处理序列化的数据. 一般的神经网络结构为: 一般的神经网络结构的前提假设是:元素之间是相互独立的,输入.输出都是独立的. 现实世界中的输入并不完全独立,如股票随时间的变化,这就需要循环网络. 循环神经网络的本质 循环神经网络的本质是有记忆能力,能将前一时刻的输出量('记忆')作为下一时刻的输入量. RNN的结构与原理 结构如下: 设某个神经元的 \[X_t:表示t时刻的输入,h_t:表示t时刻的输出,S_t:表示t时刻的状态(s

一.运行架构概览 Spark架构是主从模型,分为两层,一层管理集群资源,另一层管理具体的作业,两层是解耦的.第一层可以使用yarn等实现. Master是管理者进程,Worker是被管理者进程,每个Worker节点启动一个Worker进程,了解每台机器的资源有多少,并将这些信息汇报各Master进程. 每个提交的作业程序对应一个Driver和多个Executor,每个Executor执行具体的任务. 图 Spark基本运行架构 二.运行模式 Local 伪分布式 Standalone Yarn/

import sys import codecs import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 读取checkpoint的路径.9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint. CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\attention_ckpt-9000" # 模型参数.必须与训练时的模型参数保持一致. HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模. DECODER_LAYERS = 2 # 解码器中LST

import sys import codecs import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 读取checkpoint的路径.9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint. CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\seq2seq_ckpt-9000" # 模型参数.必须与训练时的模型参数保持一致. HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模. NUM_LAYERS = 2 # 深层循环神经网络中LSTM

1. 自然语言处理简介 根据工业界的估计,仅有21% 的数据是以结构化的形式展现的[1].在日常生活中,大量的数据是以文本.语音的方式产生(例如短信.微博.录音.聊天记录等等),这种方式是高度无结构化的.如何去对这些文本数据进行系统化分析.理解.以及做信息提取,就是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)需要做的事情. 在NLP中,常见的任务包括:自动摘要.机器翻译.命名体识别(NER).关系提取.情感分析.语音识别.主题分割,等等-- 在NLP与深度学习系

在Java编程中,如何将每个单词的第一个字符转为大写? 以下示例演示如何使用toUpperCase(),appendTail()方法将字符串中每个单词的第一个字母转换为大写字母. package com.yiibai; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class MakeFirstLetterUppercase { public static void main(String[] arg

字符串中单词的逆转,即将单词出现的顺序进行逆转.如将“Today is Friday!”逆转为“Friday! is Today”. #include<iostream> #include<stdio.h> void Reverse(char *pb,char *pe) { if(pb==NULL||pe==NULL) return; while(pb<pe) { char tmp=*pb; *pb=*pe; *pe=tmp; pb++,pe--; } } char *Rev

Bob has a dictionary with N words in it. Now there is a list of words in which the middle part of the word has continuous letters disappeared. The middle part does not include the first and last character. We only know the prefix and suffix of each w

在一些项目中可能需要对一段字符串中的单词进行统计,我在这里写了一个简单的demo,有需要的同学可以拿去看一下. 本人没怎么写个播客,如果有啥说的不对的地方,你来打我啊 不说废话了直接贴代码: 实现代码: /** * 统计各个单词出现的次数 * @param text */ public static void findEnglishNum(String text){ //找出所有的单词 String[] array = {".", " ", "?"

Convert a non-negative integer to its english words representation. Given input is guaranteed to be less than 231 - 1. For example, 123 -> "One Hundred Twenty Three" 12345 -> "Twelve Thousand Three Hundred Forty Five" 1234567 -&g

You are given a string, s, and a list of words, words, that are all of the same length. Find all starting indices of substring(s) in s that is a concatenation of each word in words exactly once and without any intervening characters. For example, giv

做hacker.org上面的题目时,遇到了一个题目需要对RFC3280种长度为9的单词进行计数,并找出这些单词中出现次数最多的那个:Didactic Byte RFC3280文档有7000多行,靠人工是数不出来的,解决这种是就得编程了,而且很明显,在处理此类问题时脚本式比较方便的,果断选择python 先是将题意理解错了,理解为出现次数最多的九个字母, 然后等到程序运行好提交答案时才发现不对,唉,真是汗颜 既然程序写出来了,还是将其贴出来吧 文档中字母频率计数: # find the occur