一.模型框架图 二.分层介绍 1)ALBERT层 albert是以单个汉字作为输入的(本次配置最大为128个,短句做padding),两边分别加上开始标识CLS和结束标识SEP,输出的是每个输入word的embedding.在该框架中其实主要就是利用了预训练模型albert的词嵌入功能,在此基础上fine-tuning其后面的连接参数,也就是albert内部的训练参数不参与训练. 2)BiLSTM层 该层的输入是albert的embedding输出,一般中间会加个project_layer,保证

nlp领域里,语义理解仍然是难题! 给你一篇文章或者一个句子,人们在理解这些句子时,头脑中会进行上下文的搜索和知识联想.通常情况下,人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识.知识图谱的创始人人为,构成这个世界的是实体,而不是字符串,这从根本上改变了过去搜索的体系.语义理解其实是基于知识,概念和这些概念间的关系.人们在解答问题时,往往会讲述与这个问题相关的知识,这是语义理解的过程.这种机制完全不同于人对图像或者语音的认识.CNN在图像或者语音领域取得成果是不足为奇的,因为生物学家已经对人脑神经元在

参考: 1. Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context https://arxiv.org/pdf/1901.02860.pdf 2. Self-Attention with Relative Position Representations (shaw et al.2018): https://arxiv.org/pdf/1803.02155.pdf 3. [NLP] 相对位置编码(一) Re

对于Transformer模型的positional encoding,最初在Attention is all you need的文章中提出的是进行绝对位置编码,之后Shaw在2018年的文章中提出了相对位置编码,就是本篇blog所介绍的算法RPR:2019年的Transformer-XL针对其segment的特定,引入了全局偏置信息,改进了相对位置编码的算法,将在相对位置编码(二)的blog中介绍. 本文参考链接: 1. 翻译:https://medium.com/@_init_/how-se

配置:live Templates 活动模板. 配置完之后,就可以快速编码-代码块. 输入startflask敲回车:   就会生成代码:   怎么做到的呢? 如下:   注意第七步: 原本不是change:而是define.   点击Define,弹出如下框. 选择Python( 这一步的意思就是,你这个代码块要在哪里使用.我们在python代码中使用)

前言 录音例程涉及了录音和播放两大块内容,上篇笔记说了播放,这篇就来说说录音这块,也就是音频编码这部分功能. 上篇笔记中的这段话太装逼了,我决定再复制下,嘿嘿. “我的锤子便签中有上个月记下的一句话,“斯蒂芬·平克说,写作之难,在于把网状思考,用树状结构,体现在线性展开的语句里.”这篇代码解析也有类似的困难,代码的网状结构,如何用文章这种线性载体来体现.” 跟上篇笔记的做法一样,还是挑出了主干,来讲下自己的理解.另外在文章最后添加了一个模块拓扑图来帮助消化. 本文作者twowinter,转载请注

大家可能注意到了,网页上有些图片的src或css背景图片的url后面跟了一大串字符,比如:data:image/png;base64, iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgnZVJlYWR5ccllPAAAAHhJREFUeNo8zjsOxCAMBFB/KEAUFFR0Cbng3nQPw68ArZdAlOZppPFIBhH5EAB8b+Tlt9MYQ6i1BuqFaq1CKSVcxZ2Acs6406KUgpt5/KuVgz5BDCSZO99ZOdcZGvt4mJjzMVKqcha68iI

语义化标签——http://www.html5jscss.com/html5-semantics-section.html 写HTML代码时应注意什么? 尽可能少的使用无语义的标签div和span: 在语义不明显时,既可以使用div或者p时,尽量用p, 因为p在默认情况下有上下间距,对兼容特殊终端有利: 不要使用纯样式标签,如:b.font.u等,改用css设置. 需要强调的文本,可以包含在strong或者em标签中(浏览器预设样式,能用CSS指定就不用他们),strong默认样式是加粗(不要用

更新中 最近更新时间: 2019-12-02 16:11:11 写在前面: 本人是喜欢这个方向的学生一枚,写文的目的意在记录自己所学,梳理自己的思路,同时share给在这个方向上一起努力的同学.写得不够专业的地方望批评指正,欢迎感兴趣的同学一起交流进步. 一.背景 二.基本概念 三.语义相似度计算方法 四.参考文献 一.背景 在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如: 在搜索场景下(对话系统.问答系统.推理等),query和Doc的语义相似度: feeds场景下Doc和Doc的语义相似

久闻LSTM + CRF的效果强大,最近在看Pytorch官网文档的时候,看到了这段代码,前前后后查了很多资料,终于把代码弄懂了.我希望在后来人看这段代码的时候,直接就看我的博客就能完全弄懂这段代码. 看这个博客之前,我首先建议看看 Pytorch 关于Bi-LSTM + CRF的解释 看完再看看这位的博客 Bi-LSTM-CRF for Sequence Labeling PENG 这两部分内容都看完了之后,我就接着上面这位的博客继续讲,他讲的很好了,只是没有讲的更细致. 首先我们来看看Sco

一. BILSTM + CRF介绍 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 1.介绍 基于神经网络的方法,在命名实体识别任务中非常流行和普遍. 如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么,你只需要记住他们分别是命名实体识别模型中的两个层. 1.1开始之前 我们假设我们的数据集中有两类实体——人名和地名,与之相对应在我们的训练数据集中,有五类标签: B-Person, I- Person,B-Organization,I-Organization 假设句子x由五

参考资料 [搜狗语义匹配技术前沿]https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-10-25-16?from=synced&keyword=%E6%90%9C%E7%8B%97%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8C%B9%E9%85%8D

https://www.quora.com/How-do-I-implement-a-1D-Convolutional-autoencoder-in-Keras-for-numerical-dataset # ENCODER input_sig = Input(batch_shape=(None,128,1)) x = Conv1D(64,3, activation='relu', padding='valid')(input_sig) x1 = MaxPooling1D(2)(x) x2 =

1. RuntimeError: "exp" not implemented for 'torch.LongTensor' class PositionalEncoding(nn.Module) div_term = torch.exp(torch.arange(0., d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model)) 将 “0” 改为 “0.” 否则会报错:RuntimeError: "exp" not implement

Bi-LSTM @ 目录 Bi-LSTM 1.理论 1.1 基本模型 1.2 Bi-LSTM的特点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 实验模型 1.理论 1.1 基本模型 Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取,将2个输出向量进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达(因此底层维度是普通LSTM隐藏层维度的两倍) 1.2 Bi-LSTM的特点 Bi-LSTM的模型设计理念是使t时刻所获得特征数据同时拥有过去和将来之间的信息 实验证

源码下载链接:http://pan.baidu.com/s/1jGCEWlC 扫扫关注"茶爸爸"微信公众号 坚持最初的执着,从不曾有半点懈怠,为优秀而努力,为证明自己而活. /*  * RandomGUID  * @version 1.2.1 11/05/02  * @author Marc A. Mnich  *  * From www.JavaExchange.com, Open Software licensing  *  * 11/05/02 -- Performance en

详见wiki: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BB%A3%E7%A0%81%E9%A1%B5

import nltk import numpy as np import re from nltk.corpus import stopwords # 1 分词1 text = "Sentiment analysis is a challenging subject in machine learning.\ People express their emotions in language that is often obscured by sarcasm,\ ambiguity, and

1.常用的清洗方式 #coding=utf-8 import jieba import unicodedata import sys,re,collections,nltk from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer from nltk.tokenize import word_tokenize class rule: # 正则表达式过滤特殊符号用空格符占位,双引号.单引号.句点.逗号 pat_letter = re.compile(r'[^a

首先是关于语义(Semantics)和默认样式的区别,默认样式是浏览器设定的一些常用tag的表现形式,语义化的主要目的就是让大家直观的认识标签(markup)和属性(attribute)的用途和作用. Html语义化, 似乎是一个老生常谈的问题. 百度一下,也有大把关于语义化的文章. 为什么要语义化标签? 我是这样认为的:Html的每个标签都有它特定的意义,而语义化,就是让我们在适当的位置用适当的标签, 以更好的让人和机器(机器可理解为浏览器可理解为搜索引擎)都一目了然. 如何在合适的位置使用合

语义化这个词在 HTML 中用的比较多,即根据内容的结构化选择合适的标签.其作用不容小觑: 赋予标签含义,让代码结构更加清晰,虽然我们可以在标签上添加 class 来标识,但这种通过属性来表示本体的形式会显得不够直接,而且在一定程度上也有冗余. 优化搜索引擎(SEO),结构良好的网页对搜索引擎的亲和力是很高的,百度和 google 也给出了很多网页结构化的建议(规范),方便他们抓取网页. 利于设备解析,如盲人阅读器对页面的分析,目前淘宝很多网页都是支持盲人阅读的,这种体验上的优化得利于网页的良好