LTP做三元组评估准确度

2024-11-02

哈工大LTP进阶使用-三元组事件抽取

哈工大LTP基本使用-分词.词性标注.依存句法分析.命名实体识别.角色标注上一节我们讲了LTP的基本使用,接下来我们使用其进行事件抽取. 参考代码:https://github.com/liuhuanyong/EventTriplesExtraction sentence_parser.py import os from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller

Netsuite > Foreign Currency Revaluation 外币评估

MENU: Transactions > Financial > Revalue Open Currency Balances 使用频率: - 每个月月底,结账前, 手工操作. - 或者在Period Close Checklist会有一步需要操作:Revalue Open Foreign Currency Balances Note: - 页面Month End Currency Revaluation,每个Subsidiary都要做,在列表下面系统会列出所有等待有可能存在交易外币金额的科目

linux文件系统评估之inode

存储系统上线前要做资源评估,通常需要在性能(即iops.带宽等)和容量维度进行业务评估:而具体到本地文件系统存储的容量时,需要根据具体业务对文件系统的可用数据空间和可用inode数进行评估,作者通过工作中一事例对此有了更深刻的认识: 由于系统需求,要将linux服务器A的本地磁盘数据(数据量260GB左右)同步至linux服务器B的本地磁盘,A和B相应的分区可用空间均为293GB左右:在数据同步接近完成时,log开始提示错误信息机器B“No space left on device”,而df -

[转]MySQL源码:Range和Ref优化的成本评估

MySQL源码:Range和Ref优化的成本评估原文链接:http://www.orczhou.com/index.php/2012/12/mysql-source-code-optimizer-range-and-ref/ 在开始介绍index merge/ROR优化之前,打算先介绍MySQL是如何对range/ref做成本评估的.MySQL是基于成本(cost)模型选择执行计划,在多个range,全表扫描,ref之间会选择成本最小的作为最终的执行计划.仍然强烈建议先阅读登博的slide:<

召回率、AUC、ROC模型评估指标精要

混淆矩阵精准率/查准率,presicion 预测为正的样本中实际为正的概率召回率/查全率,recall 实际为正的样本中被预测为正的概率 TPR F1分数,同时考虑查准率和查全率,二者达到平衡,=2*查准率*查全率/(查准率+查全率) 真正率 = 灵敏度 sensitivity 召回率 TP/TP+FN ,只关注正样本中有多少被准确预测假正率 = 1- 特异度 = FP/(FP+TN),有多少负样本被错误预测在正负样本足够的情况下,可以用ROC曲线.AUC.KS评价模型区分能力和排序

NLP（二十七）开放领域的三元组抽取的一次尝试

当我写下这篇文章的时候,我的内心是激动的,这是因为,自从去年6月份写了文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试后,我就一直在试图寻找一种在开放领域能够进行三元组抽取的办法,也有很多读者问过我这方面的问题,今天,笔者将给出答复,虽然不是正确答案(现在也没有正确答案),但至少,我写下了自己的答案. 离我想出这个抽取系统虽然才过去不久,但我的心情,已经由开始的激动狂喜,转化为后来的平淡,直到现在的不满.事实证明,开放领域的三元组抽取实在太难,以笔者个人的努力和智商,实在没法给出完美的答案,所以

深度学习与计算机视觉系列(2)_图像分类与KNN

作者: 寒小阳 &&龙心尘时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49963349 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 图像分类问题这是人每天自然而然会做的事情,普通到大部分时候,我们都感知不到我们在完成一个个这样的任务.早晨起床洗漱,你要看看洗漱台一堆东西中哪个

敏捷开发— —Scrum 学习笔记

敏捷开发模式是一种从1990年代开始逐渐引起广泛关注的一些新型软件开发方法,是一种应对快速变化的需求的一种软件开发能力.它们的具体名称.理念.过程.术语都不尽相同,相对于"非敏捷",更强调程序员团队与业务专家之间的紧密协作.面对面的沟通(认为比书面的文档更有效).频繁交付新的软件版本.紧凑而自我组织型的团队.能够很好地适应需求变化的代码编写和团队组织方法,也更注重做为软件开发中人的作用. 如果要实行一个很好的scrum,通常要满足两点:一.团队有三名或以上的研发工程师:二.团队内有一名

用Python实现随机森林算法，深度学习

用Python实现随机森林算法,深度学习拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做

金牌架构师：我们是这样设计APP数据统计产品的

前言:近期,智能大数据服务商“个推”推出了应用统计产品“个数”,今天我们就和大家来谈一谈个数实时统计与AI数据智能平台整合架构设计. 很多人可能好奇,拥有数百亿SDK的个推,专注消息推送服务多年,现在为什么要做应用统计?毕竟市面上已经有非常多的类似产品了.我认为答案是“天时地利人和”. 首先是天时.目前,互联网行业已发展到了所谓的“下半场”甚至是“加时赛”,运营工作走向精细化,DAU和效果被放到第一位,从业者们也逐步认识到数据优化及使用良好的模型的重要性. 其二是地利.个推经过多年的积累,拥有了

基于保守性和规则性的预测方法SIFT和PolyPhen

有什么特征可以帮助我们来区分导致功能和表型变化的变异和其他变异,然后我们如何综合特征来做出一个预测模型? 表型或功能的改变(phenotypical/functional effect)a,个体表型上的体现(导致疾病的或不导致疾病的)b,演化上的概念(它是不是会影响这个人的适应性,deleterious,还是说它对人的这个适应性没有影响,即neutral)c,特征(比如头发,身高)…………一般来说,蛋白序列的改变,它就更有可能结构和功能的改变,就更有可能在细胞水平的改变,可能最终造成人的各个

ML.NET技术研究系列1-入门篇

近期团队在研究机器学习,希望通过机器学习实现补丁发布评估,系统异常检测.业务场景归纳一下: 收集整理数据(发布相关的异常日志.告警数据),标识出补丁发布情况(成功.失败) 选择一个机器学习的Model进行Train训练基于训练出的模型(准确度要高)进行最新补丁发布情况预测典型的机器学习-监督学习的场景.作为.Net的忠实用户,最近火热的ML.NET务必要尝试.应用一把.今天这篇文章作为一个入门,分享给大家. 先拉个提纲吧: 1. ML.Net Model Builder 介绍及安装部署 2.

02-18 scikit-learn库之k近邻算法

目录 scikit-learn库之k近邻算法一.KNeighborsClassifier 1.1 使用场景 1.2 代码 1.3 参数详解 1.4 方法 1.4.1 kneighbors([X, n_neighbors, return_distance]) 1.4.2 kneighbors_graph([X, n_neighbors, mode]) 二.KNeighborsRegressor 三.RadiusNeighborsClassifier 四.RadiusNeighborsRegres

[C3W1] Structuring Machine Learning Projects - ML Strategy 1

第一周:机器学习策略(1)(ML Strategy(1)) 为什么是ML策略?(Why ML Strategy) 大家好,欢迎收听本课,如何构建你的机器学习项目也就是说机器学习的策略.我希望通过这门课程你们能够学到如何更快速高效地优化你的机器学习系统.那么,什么是机器学习策略呢? 我们从一个启发性的例子开始讲,假设你正在调试你的猫分类器,经过一段时间的调整,你的系统达到了 90% 准确率,但对你的应用程序来说还不够好. 你可能有很多想法去改善你的系统,比如,你可能想我们去收集更多的训练数据吧.或

ML.Net Model Builder

ML.Net Model Builder ML.NET技术研究系列1-入门篇近期团队在研究机器学习,希望通过机器学习实现补丁发布评估,系统异常检测.业务场景归纳一下: 收集整理数据(发布相关的异常日志.告警数据),标识出补丁发布情况(成功.失败) 选择一个机器学习的Model进行Train训练基于训练出的模型(准确度要高)进行最新补丁发布情况预测典型的机器学习-监督学习的场景.作为.Net的忠实用户,最近火热的ML.NET务必要尝试.应用一把.今天这篇文章作为一个入门,分享给大家. 先

吴恩达《深度学习》-课后测验-第三门课结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）-Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究))

Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究)) 1.Problem Statement This example is adapted from a real production application, but with details disguised to protect confidentiality. (问题陈述:这个例子来源于实际项目,但是为了保护机密性,我们会对细节