NLP数据分类用自己的数据构建数据集

2024-08-01

如何在nlp问题中定义自己的数据集

我之前大致写了一篇在pytorch中如何自己定义数据集合,在这里如何自定义数据集不过这个例子使用的是image,也就是图像.如果我们用到的是文本呢,处理的是NLP问题呢? 在解决这个问题的时候,我在网上无意间搜索到这样一篇文章PyTorch 入门实战(三)--Dataset和DataLoader 在这篇博文中,作者从dataset和dataloader一步步讲解,让我有了很大的感悟.然后我根据自己之前那篇文章,总结了一下如何在nlp问题中自定义数据集. 首先上一个简单的例子, import t

Laxcus大数据管理系统2.0（7）- 第五章数据构建

第五章数据构建在数据处理过程,我们经常会遇到这样的情况:大多数时候,用户最初输入的数据会含有大量无意义的.杂乱的信息,需要经过提炼.收集.汇总等一系列手段,才能产生有意义和用户可识别的数据内容:当数据长时间使用后,因为删除.更新操作的缘故,会在磁盘上产生大量数据碎片,这些数据碎片影响到正常的数据读写,为此需要做定时的数据整理工作,来保证一个高效的数据存取环境:有时候,出于便利和效率的需要,我们需要把多个表的不同字段组合到一起,形成一个宽表,来方便我们分析调用,或者能够清晰.直观地展示给客户:

Dataphin公共云重磅发布，提供一站式智能数据构建与管理能

点击订阅新品发布会! 新产品.新版本.新技术.新功能.价格调整,评论在下方,下期更新!关注更多内容,了解更多最新发布 Dataphin公共云重磅发布 2019年6月26日15时,阿里云Dataphin公共云重磅发布,基于实践中沉淀的数据技术与阿里巴巴独创的方法论,提供了一站式智能数据构建与管理的能力,支撑企业数据的全链路贯通.打造全新体验的智能数据体系,助力企业轻松高效地构建数据中台. 查看产品产品文档产品动态新功能:语音服务 - 虚拟号码线上化. 查看产品查看文档语音服务(Voic

快速完成智能数据构建，Dataphin公共云版本全面解读

公测两个月,Dataphin公共云版本已经受到了阿里云上众多轻量级用户的关注.事实上,Dataphin作为一款大数据智能构建与管理的产品,其核心功能是面向各行各业大数据建设.管理及应用诉求,一站式提供从数据接入到数据消费全链路的智能数据构建与管理的大数据能力,包括产品.技术和方法论,助力企业打造标准统一.融会贯通.资产化.服务化.闭环自优化的智能数据体系,以驱动业务创新. 日前,基于公测期间用户关注的诸多问题,Dataphin团队在阿里云上启动了首场Dataphin公共云产品直播.针对性地解读了

阿里云智能数据构建与管理 Dataphin公测，助力企业数据中台建设

阿里云智能数据构建与管理 Dataphin (下简称“Dataphin”)近日重磅上线公共云,开启智能研发版本的公共云公测!在此之前,Dataphin以独立部署方式输出并服务线下客户,已助力多家大型客户高效自动化构建企业数据中台,不仅大幅度提升大数据研发效率,实现数据资产的标准化管理,更通过数据服务体系让数据智能驱动业务.经过半年时间准备,Dataphin已于2019年4月23日正式登陆阿里云公共云,以满足更广泛的客户需求.下图为Dataphin在企业数据中台的定位: Dataphin,亦称智能

NLP相关问题中文本数据特征表达初探

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

基于单细胞测序数据构建细胞状态转换轨迹(cell trajectory)方法总结

细胞状态转换轨迹构建示意图(Trapnell et al. Nature Biotechnology, 2014) 在各种生物系统中,细胞都会展现出一系列的不同状态(如基因表达的动态变化等),这些状态(state)之间会按照一定的时间顺序转换.最典型的比如细胞的分化过程,从不成熟的细胞逐渐分化为成熟细胞.此外,细胞在受到外界刺激或扰动时,细胞内基因的表达也可能发生一系列的变化,从而呈现出一系列状态的转换. 这些特别提一下,细胞状态(cell state)和细胞亚型(cell subtype)是两

【解析 . PPT版】干货：阿里全息大数据构建与应用（包括：互联网金融、互联网+、精准营销...）

作者:毛波,阿里巴巴资深数据专家,阿里数据管理平台(DMP)产品负责人. 摘要: 回顾传统数据仓库.商业智能到大型分布式数据平台的进化历程,深入阐述阿里的数据发展历史和数据观,以阿里DMP平台为例深入剖析全息大数据平台的构建与应用:此次分享还将从数据视角解读隐私与安全.滴滴快的打车软件之争.互联网金融等热点事件. 全文:

python抓取数据构建词云

1.词云图词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的"关键词"予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨. 先看几个词云图简书签约作者标签词云全国政协常委会工作报告词云图 2.推荐几个不错的词云图工具 Tagul Tagul云可以自定义字体.词云的形状(有爱心.BUS.雪人.人像.UFO等),颜色等,做出来的词云图很酷炫,为网站访问者提供良好的用户体验.用户可以在网站做好词云图,然后印在衣服.杯子.鼠标垫等地方,自己设计

从信用卡欺诈模型看不平衡数据分类（1）数据层面：使用过采样是主流，过采样通常使用smote，或者少数使用数据复制。过采样后模型选择RF、xgboost、神经网络能够取得非常不错的效果。（2）模型层面：使用模型集成，样本不做处理，将各个模型进行特征选择、参数调优后进行集成，通常也能够取得不错的结果。（3）其他方法：偶尔可以使用异常检测技术，IF为主

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前

matlab 构建数据集实用 api

我们当前有如下目录结构的图像数据集(用于图像分类): 1. imageDatastore imageDatastore:imds = imageDatastore('./images', 'IncludeSubfolders', true, 'labelsource', 'foldernames') 第一个参数./images表示文件所在的路径: 后续参数都是键值对(key-value)的形式 includesubfolders:是否继续读取子文件夹中的图像数据: labelsource:图像

NLP（二）获取数据源和规范化

Why we do this 将获取的数据统一格式,得到规范化和结构化得数据字符串操作 # 创建字符串列表和字符串对象 namesList = ['Tuffy','Ali','Nysha','Tim'] sentence = 'My dog sleeps on sofa' # join的功能 names = ';'.join(namesList) # 以';'为分隔符将所有对象连成一个对象 print(type(names),':',names) # split的功能 wordList = s

菜鸟笔记：node.js+mysql中将JSON数据构建为树（递归制作树状菜单数据接口）

初学Web端开发,今天是第一次将所学做随笔记录,肯定存在多处欠妥,望大家海涵:若有不足,望大家批评指正. 进实验室后分配到的第一个项目,需要制作一个不确定层级树形菜单的数据接口,对于从来没实战编过程的我,存在太多需要学习的地方. 开发环境:Atom; 语言:javascript; 其他:nodejs;mysql;express; 输入:通过sql语句转换出的一个个JSON对象,如:其中id为唯一编号,parent为其父级的id号. [ { "id": 1, "name&quo

使用JQuery MiniUI,json数据构建TreeGrid(树图)

index.html直接上代码. 需要引用MiniUI的boot.js <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>Tree大数据量:10000</title> <script src="scripts/boot.js" type="text/javascript"></scri

使用Linq 查询数据构建对象 select new{}

linq 查询数据 /// <summary> /// 汽车品牌及车型 /// </summary> /// <returns></returns> public string GetCarBrandSeries() { var result = from a in db.CR_BC_BRAND join c in db.CR_BC_BRAND_SERIES on a.CR_BC_BRAND_ID equals c.CR_BC_BRAND_ID select

非线性数据拟合-nls

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

R----ggplot2包介绍学习

分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

R语言 ggplot2包

R语言 ggplot2包的学习分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

R----ggplot2包介绍学习--转载

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059603.html 分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开

[转]ggplot2用法简单介绍

简介 ggplot2包是基于Wilkinson在<Grammar of Graphics>一书中所提出的图形语法的具体实现, 这套图形语法把绘图过程归纳为data, transformation, scale, coordinates, elements, guides, display等一系列独立的步骤, 通过将这些步骤搭配组合, 来实现个性化的统计绘图.于是, 得益于该图形语法, Hadley Wickham所开发的ggplot2是如此人性化, 不同于R基础绘图和先前的lattice那样参

ggplot你不知道的细节

例一 Michaelis-Menten动力学方程这个例子中采用出自文献中的一组有关于浮萍氮摄取的数据,共2两个变量8个观测值,其中底物浓度与浮萍的氮取速率之间可以通过M-M动力学方程来进行描述.在这个例子中首先通过nls()根据M-M动力学方程进行模型拟合,然后用预测值进行了ggplot2绘图,主要采用了R里面的数学表示方法plotmath在图中展示了公式,并通过ggplot2种的theme对图像进行了修饰.需要注意的在geom_text()并不能直接使用expression,需要开启pars

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