Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session) Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的.能实现复杂功能的整体.系统的主要任务是对输入进行处理,以得到想要的输出结果.我们之前见过的很多系统都是线性的,就像汽车生产工厂的流水线一样,输入->系统处理->输出.系统内部由很多单一的基本部件构成,这些单一部件具有特定的功能,且需要稳定的特性:系统设计者通过特殊的连接方式,让这些简单部件进行连…

目录 1.官方注释 2.参数解释 3.例子 参考 @(tf.slice()函数详解 ) tf.slice()是TensorFlow库中分割张量的一个函数,其定义为def slice(input_, begin, size, name=None):.tf.slice()函数的那些参数设置实在是不好理解,查了好多资料才理解,所以这边记录一下. 1.官方注释 官方的注释如下: """Extracts a slice from a tensor. This operation ext…

 CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗标记偏置的问题. [gerative-discriminative.png] CRF训练 这类耗时的任务,还是交给了用C++实现的CRF++.关于CRF++输出的CRF模型,请参考<CRF++模型格式说明>. CRF解码 解码采用维特比算法实现.并且稍有改进,用中文伪码与白话描述如下: 首先任何字的标签不仅取决于它自己的参数,还取决于前一个字的标签.但是第一个字前面并没有字,何来标签?所以第一个字的处理…

本文旨在介绍如何利用HanLP训练分词模型,包括语料格式.语料预处理.训练接口.输出格式等. 目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的,另外附带了通用的语料加载工具,可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式(如CRF++). 语料格式 输入语料格式为人民日报分词语料库格式.该格式并没有明确的规范,但总体满足以下几点: 1.单词与词性之间使用“/”分割,如华尔街/nsf,且任何单词都必须有词性,包括标点等. 2.单词与单词之间使用空格分割,如美国/nsf 华尔街/ns…

TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相关性 TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性.公式为: 这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主…

    一.TF/IDF描述单个term与特定document的相关性TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性. 公式为这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主题的权重大小.主要是通过包含了该term的docuement的数量和docuement set的总数量来比较的.出现的次数越多,权重越小.…

1. 使用函数df(field,keyword) 和idf(field,keyword). http://118.85.207.11:11100/solr/mobile/select?q={!func}product%28idf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29,tf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29%29&fl=title,score,product%28idf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29,tf%28title…

FROM:http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/1231028 我们已经谈过了如何自动下载网页.如何建立索引.如何衡量网页的质量(Page Rank).我们今天谈谈如何确定一个网页和某个查询的相关性.了解了这四个方面,一个有一定编程基础的读者应该可以写一个简单的搜索引擎了,比如为您所在的学校或院系建立一个小的搜索引擎.] 我们还是看上回的例子,查找关于“原子能的应用”的网页.我们第一步是在索引中找到包含这三个词的网页(详见关于布尔运算的系…

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我…

tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息检索和文本挖掘中. 一个很自然的想法是在一篇文档中词频越高的词对这篇文档越重要,但同时如果这个词又在非常多的文档中出现的话可能就是很普通的词,没有多少信息,对所在文档贡献不大,例如‘的’这种停用词.所以要综合一个词在所在文档出现次数以及有多少篇文档包含这个词,如果一个词在所在文档出现次数很多同时整个…