搞NLP的人经常会听到一个神秘的名字LDC,因为大量的论文所使用的数据都来自于LDC,本文就来揭露其神秘面目. About LDC: LDC,全名Linguistic Data Consortium,是一个由大学.图书馆.企业.政府.研究机构共同合办的联合企业,成立于1992年,目前由宾夕法尼亚大学负责主要运营.LDC最初的角色只是保存与分发科研要用到的语言数据,后来有钱了,就也自己收集.自己构建一些数据,渐渐发展成现在的规模:拥有非常多的语言数据资源,是主要的科研语言资源管理分发机构.现在每年

3000篇搜狐新闻语料数据预处理器的python实现 白宁超 2017年5月5日17:20:04 摘要: 关于自然语言处理模型训练亦或是数据挖掘.文本处理等等,均离不开数据清洗,数据预处理的工作.这里的数据不仅仅指狭义上的文本数据,当然也包括视频数据.语音数据.图片数据.监控的流数据等等.其中数据预处理也有必要强调下,决然不是简单是分词工具处理后,去去停用词那么简单.即使去停用词,你选择的粒度尺寸也是有影响的,这跟工作性质和精确度要求也有着紧密的联系.其次选择多大的规模以及怎样维度都是有讲究的.

转自: Linguistic Data Consortium (LDC) 因为Kaldi里面各种语料涉及到LDC,搜罗一下,好像并没有相应的教程和网站用法.... 搞 NLP 的人经常会听到一个神秘的名字 LDC,因为大量的论文所使用的数据都来自于 LDC,本文就来揭露其神秘面目. About LDC: LDC,全名 Linguistic Data Consortium,是一个由大学.图书馆.企业.政府.研究机构共同合办的联合企业.成立于 1992 年,目前由宾夕法尼亚大学主要运营.LDC 最初

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕

最近在工作之余学习NLP相关的知识,对word2vec的原理进行了研究.在本篇文章中,尝试使用TensorFlow自行构建.训练出一个word2vec模型,以强化学习效果,加深理解. 一.背景知识: 在深度学习实践中,传统的词汇表达方式是使用one-hot向量,其中,向量的维度等于词汇量的大小.这会导致在语料较为丰富,词汇量较大的时候,向量的维度过长,进而产生一个相当大的稀疏矩阵,占用不少内存开销,降低机器运行速度.而word2vec则为这个问题提供了一种解决方案. word2vec是一个用来产

ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词: 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其

原文地址:http://zqwt.012.blog.163.com/blog/static/120446842010111610612200/ ARM 微处理器可支持多达 16 个协处理器,用于各种协处理操作,在程序执行的过程中,每个协处理器只执行针对自身的协处理指令,忽略 ARM 处理器和其他协处理器的指令,ARM 的协处理器指令主要用于: <1>    ARM 处理器初始化 <2>    ARM 协处理器的数据处理操作 <3>    在ARM 协处理器的寄存器和处理

深入理解LSTM词义消歧 Minh Le,Marten Postma,Jacopo Urbani和Piek Vossen 阿姆斯特丹自由大学语言,文学和传播系 阿姆斯特丹自由大学计算机科学系 摘要 基于LSTM的语言模型已经在Word Sense Disambiguation(WSD)中显示出有效性. 尤其是Yuan等人提出的技术(2016)在几个基准测试中返回了最先进的性能,但是没有发布训练数据和源代码.本文介绍了仅使用公开可用的数据集进行复制研究和分析该技术的结果(Giga Word,Sem

翻译:  https://arxiv.org/pdf/1811.07453.pdf ABSTRACT 开源软件的可用性在语音识别和深度学习的普及中发挥了重要作用.例如,Kaldi 现在是用于开发最先进的语音识别器的既定框架. PyTorch 用于使用 Python 语言构建神经网络,并且由于其简单性和灵活性,最近在机器学习社区中引起了极大的兴趣. PyTorch-Kaldi 项目旨在弥合这些流行工具包之间的差距,试图继承 Kaldi 的效率和 PyTorch 的灵活性. PyTorch-Kald

<Python自然语言处理> 基本信息 作者: (美)Steven Bird    Ewan Klein    Edward Loper 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115333681 上架时间:2014-6-13 出版日期:2014 年6月 开本:16开 页码:508 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > Python 更多关于>>><Python自然语言处理> 内容简介 书籍 计算机书籍 自然语言处理(natural

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

I/O (input/output) port / 输入/输出端口 IAS, Internet Authentication Service / Internet 验证服务 ICMP, Internet Control Message Protocol / 网际消息控制协议 IDE, integrated device electronics / 集成设备电路 IEEE 1394 IETF, Internet Engineering Task Force / Internet 工程任务组 IGM

协处理器 协处理器用于执行特定的处理任务,如:数学协处理器可以控制数字处理,以减轻处理器的负担.ARM可支持多达16个协处理器,其中CP15是最重要的一个. CP15提供16组寄存器 通过提供的16组寄存器访问CP15 一.协处理器访问 ARM微处理器可支持多达16个协处理器,用于各种协处理操作,在程序执行的过程中,每个协处理器只执行针对自身的协处理指令,忽略ARM处理器和其他协处理器的指令.     ARM的协处理器指令主要用于ARM处理器初始化ARM协处理器的数据处理操作,以及在ARM处理器

Python以其清晰简洁的语法.易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱.其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库,使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器. 那么使用Python进行自然语言处理,要是不知道这8个工具就真的Out了. NLTK NLTK是使用Python处理语言数据的领先平台.它为像WordNet这样的词汇资源提供了简便易用的界面.它还具有为文本分类(classification).文本标记(tokenization).词干提取(stemming).词性标记(t

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

A.2.5   ARM 协处理器指令         ARM 支持协处理器操作,协处理器的控制要通过协处理器命令实现.表A-7给出全部的ARM协处理器指令. 表A-7  ARM 协处理器指令 CDP         协处理器数据操作指令.ARM 处理器通过CDP 指令通知ARM 协处理器执行特定的操作.该操作由协处理器完成,即对命令的参数的解释与协处理器有关,指令的使用取决于协处理器.若协处理器不能成功地执行该操作,将产 生未定义指令异常中断.指令格式如下:         CDP{cond}

转载自:http://cxb4224.blog.163.com/blog/static/191224151201110220325976/ ARM处理器的工作状态和工作模式 工作状态 ARM处理器一般可以工作在两种状态下:ARM状态和Thumb状态. ARM状态是指处理器执行32位的字对齐的ARM指令程序时的工作状态.Thumb状态是指处理器执行16位的.半字对齐的Thumb指令程序时的工作状态.在程序设计时,程序员可以控制ARM处理器的工作状态,并可以在这两种状态之间进行切换. ARM处理器的

ARM支持16个协处理器,在程序执行过程中,每个协处理器忽略属于ARM处理器和其他协处理器指令,当一个协处理器硬件不能执行属于她的协处理器指令时,就会产生一个未定义的异常中断,在异常中断处理程序中,可以通过软件模拟该硬件的操作,比如,如果系统不包含向量浮点运算器,则可以选择浮点运算软件模拟包来支持向量浮点运算 ARM协处理器指令包括如下三类: 1用于ARM处理器初始化ARM协处理器的数据操作 2:用于ARM处理器的寄存器和ARM协处理器的寄存器间的数据传送操作 3:用于在ARM协处理器的寄存器和

Data Types - MLlib(数据类型)       MLlib支持存储在单机上的局部向量和局部矩阵,也可以支持通过一个或多个RDD(可伸缩数据集)表示的分布式矩阵.局部向量和局部矩阵是用作公共接口的简单数据模型,实际上底层的线性代数运算由Breeze (机器学习和数值运算的Scala库)和 jblas (Java线性代数运算库)提供.在有监督机器学习中,MLlib使用标记点(labeled point)来表示单个训练语料.   局部向量[Local vector]: 局部向量存储在单机