1. 自然地使用[CLS] 2. cosine similairity 3. 长短文本的区别 4. sentence/word embedding 5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS] BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题,它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务,即成对句子的sentence-level问题.BERT也给出了此类问题的Fine-tuning方案: 这一类问题属于Sentence Pair C

最近接触到nlp的一些东西,需要找出中文词语的近义词,也接触到了一个synonyms 的库, 分词,去停用词,word2vector  等 一些列nlp 的操作,还可以输出中文词语的近义词 https://github.com/huyingxi/Synonyms/ 以上链接为synonyms库包的介绍

方案一:利用预训练好的词向量模型 优点: (1)能把词进行语义上的向量化(2)能得到词与词的相似度 缺点: (1)词向量的效果和语料库的大小和质量有较大的关系(2)用most_similar() 得到往往不是“同义词”,而是“共现词” from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors wv = KeyedVectors.load_word2vec_format('model/w2v_chisim_300d.bin', binary=True)

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源码地址:https://github.com/XBWer/WordSimilarity 1.确定要解决的问题及意义 在基于代码片段的分类过程中,由于程序员对数据变量名的选取可能具有一定的规范性,在某一特定业务处理逻辑代码中,可能多个变量名之间具有关联性或相似性(如“trade”(商品交易)类中,可能存在“business”,“transaction”,“deal”等同义词),在某些情况下,它们以不同的词语表达了相同的含义.因此,为了能够对代码片段做出更加科学的类别判断,更好地识别这些同义词,我

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存储过程存储过程在大新数据库系统中,一组为了完成特定功能的SQL语句集 存储在SQL数据库中 优势: SQL进行封装 调用方便             存储过程会进行编译 提升用户执行SQL语句集的速度             系统管理员 通过执行某一存储过程的权限进行限制 ,能实现对相应数据的访问权限的限制 保障数据安全 # 创建存储过程 create or replace procedure if not exists schema.procedure_name IS|AS begin ,"

在Python使用正则表达式需要使用re(regular exprssion)模块,使用正则表达式的难点就在于如何写好p=re.compile(r' 正则表达式')的内容. 下面是在Python中使用正则表达式同时匹配邮箱和电话并进行简单的分类的代码,本文只进行了简单的分类,读者可使用补充部分提供的信息进行详细分类. import re p=re.compile(r'^[\w\d]+[\d\w\_\.]+@([\d\w]+)\.([\d\w]+)(?:\.[\d\w]+)?$|^(?:\+86)

在全文搜索中默认排序是按照匹配度权值score排序的,权值越大位置越靠前,那为什么有很多时候全词匹配反而不在最前面那,其实很简单因为全词匹配权值也就是100,但是还有很多权值大于100的排在了前面. 比如 搜索“中国”,分词是 中,国,中国.那么有两个值“中国人”,“中国人在中国”这两个那个权值更大那,显然是“中国人在中国”权值更大,所以“中国人在中国”排在前面,全词匹配的“中国人”反在后面. 那如何让全词匹配结果在最前面那. 一个简单的办法,再建一个不分词的字段存储相同值,匹配. A不分词:“

在oracle中用整词匹配\b来包裹想要匹配的词并不可行, 正确的做法应该是这样: FROM DUAL WHERE REGEXP_LIKE('1 2 3 14','(^|\s|\W)3($|\s|\W)'); 并且第一个参数的分割应该用空格,如此以来,我们可以做到整词匹配,这也意味着你匹配“4”是匹配不到的,因为前边的是“14”. 具体原因可以看看stackoverflow上的问答,“\b”这个表达式 oracle现在并不支持.   参考: http://stackoverflow.com/qu

python 去除停用词  结巴分词 import jieba #stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('stopword.txt') ]) stopwords = {}.fromkeys(['的', '附近']) segs = jieba.cut('北京附近的租房', cut_all=False)final = ''for seg in segs:    seg = seg.encode('gbk')    if se

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/hu948162999/article/details/47727159 本文主要介绍了在短语.句子.多词查询中.solr在控制查询命中数量.之后再对结果集进行排序. 在solr中 默认是or 查询.也就是说:假设搜索q 中 分出来的词越多.所匹配的数量也就越多. 如:搜索短语  "中国联想笔记本" ,分词结果:中国 .联想 . 笔记本. 覆盖结果集:仅仅要文档中包括这3个随意词,都给返回. 排序结果:依照solr的打分公式.默

python根据文本生成词云图 效果 代码 from wordcloud import WordCloud import codecs import jieba #import jieba.analyse as analyse from scipy.misc import imread import os from os import path import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

老猿才开始学习正则表达式处理时,对于搜索返回的匹配对象这个名词不是很理解,因此在前阶段<第11.3节 Python正则表达式搜索支持函数search.match.fullmatch.findall.finditer>介绍搜索函数时,都直接使用if语句确认返回对象是否存在来判断搜索是否成功,没有直接使用匹配对象的数据.后来仔细学习理解后终于明白了组的概念和匹配对象的概念. 匹配对象是Python中re模块正则表达式匹配处理的返回结果,用于存放组匹配模式的组匹配情况,在没有定义组的情况下,将整个匹

匹配对象是Python中re模块正则表达式匹配处理的返回结果,用于存放匹配的情况.老猿认为匹配对象更多的应该是与组匹配模式的功能对应的,只是没有使用组匹配模式的正则表达式整体作为组0. 为了说明下面的属性和方法,以如下命名组匹配模式串和搜索文本作为例子来介绍: >>> pattern='<h1 class="name">(?P<name>.*)</h1><h1 class="age">(?P<a

一.前言 谛听系统是vivo的内容审核平台,保障了vivo各互联网产品持续健康的发展.谛听支持审核多种内容类型,但日常主要审核的内容是文本,下图是一个完整的文本审核流程,包括名单匹配.敏感词匹配.AI机器审核.人工审核四个环节.待审核文本需要顺次通过名单匹配.敏感词匹配.AI机器审核三个流程,若结果为嫌疑则需要人工审核,否则将直接给出确定的结果. 敏感词匹配功能可以迅速地匹配文本中的敏感词汇,算法平均耗时为50ms,因其简单.快速.直接.灵活的特点,成为了审核人员对抗垃圾文本的利器.然而身处信息

词云图,大家一定见过,大数据时代大家经常见,我们今天就来用python的第三方库wordcloud,来制作一个大数据词云图,同时会降到这个过程中遇到的各种坑, 举个例子,下面是我从自己的微信上抓的微信好友签名,制作的词云图:看来用的做多的还是“方得始终”啊 首先我们需要几个库,pip完了导入 import chardet #检测字符类型的类 from wordcloud import WordCloud #词云库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 咱们

日期:2020.02.14 博客期:154 星期五 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作](本期博客) 今天是要把之前的任务做成 App 展览形式,所以首先我先去把 Android Studio ,下载了回来,我打算分成两部分

代码:opts,argv = getopt.getopt(sys.argv[1:],('u:'),['ad','join','passwd=','domain=','dip=','test','ip=']) 当命令只输入--p就会自动匹配到--passswd,--d就会自动匹配--dip,但是如果是-p就不能匹配到--passwd, 这是python内部的一个机制,方便的同时也会引起一些问题,考虑清楚才行...

Python 标准库的 glob 模块支持查询匹配指定模式的文件或目录.这里的模式使用的并不是正则表达式,而是通过通配符来匹配的 Unix 风格的路径名扩展. 支持的通配符: 通配符 说明 *  匹配任意个字符 ?  匹配一个字符 []  匹配括号间的任一字符,可以使用 - 表示范围  \  转义字符,如用 \? 匹配 ? 假设现在有一个名为 dir 的目录,该目录及其子目录的结构如下: ├── dir │   ├── db.conf │   ├── dir1 │   │   ├── hello

Traceback (most recent call last): File "/root/CodeWorkPace/test/TCPClient.py", line 20, in <module> plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50) File "/opt/python3/lib/python3