在文章NLP(二十)利用BERT实现文本二分类中,笔者介绍了如何使用BERT来实现文本二分类功能,以判别是否属于出访类事件为例子.但是呢,利用BERT在做模型预测的时候存在预测时间较长的问题.因此,我们考虑用新出来的预训练模型来加快模型预测速度.   本文将介绍如何利用ALBERT来实现文本二分类. 关于ALBERT   ALBERT的提出时间大约是在2019年10月,其第一作者为谷歌科学家蓝振忠博士.ALBERT的论文地址为:https://openreview.net/pdf?id=H1…
  在我们进行事件抽取的时候,我们需要触发词来确定是否属于某个特定的事件类型,比如我们以政治上的出访类事件为例,这类事件往往会出现"访问"这个词语,但是仅仅通过"访问"这个触发词来判断是否属于出访类事件是不可靠的,比如我们会碰到以下情况: 通过上面的例子,我们知道,像访问速度,访问量这种文档虽然出现了访问,但却不属于政治上的出访类事件.因此,这时候我们需要借助文本分类模型来判断,显然,这是一个二分类模型.   本文将会讲述如何利用BERT+DNN模型来判断文档是否属…
Android项目实战(二十八):Zxing二维码实现及优化   前言: 多年之前接触过zxing实现二维码,没想到今日项目中再此使用竟然使用的还是zxing,百度之,竟是如此牛的玩意. 当然,项目中我们也许只会用到二维码的扫描和生成两个功能,所以不必下载完整的jar包,使用简化版的即可,下文可见. 这篇文章讲述:1.如果快速在项目中集成zxing,实现扫描和生成二维码功能 2.根据项目需求去修改源码实现我们的要求并进行优化 一.快速集成zxing二维码 1.下载库文件 : http://dow…
前言: 多年之前接触过zxing实现二维码,没想到今日项目中再此使用竟然使用的还是zxing,百度之,竟是如此牛的玩意. 当然,项目中我们也许只会用到二维码的扫描和生成两个功能,所以不必下载完整的jar包,使用简化版的即可,下文可见. 这篇文章讲述:1.如果快速在项目中集成zxing,实现扫描和生成二维码功能 2.根据项目需求去修改源码实现我们的要求并进行优化 一.快速集成zxing二维码 1.下载库文件 : http://download.csdn.NET/detail/u013210620/…
详细代码已上传到github: click me Abstract:    Sentiment classification is the process of analyzing and reasoning the sentimental subjective text, that is, analyzing the attitude of the speaker and inferring the sentiment category it contains. Traditional mac…
一.监听域对象中属性的变更的监听器 域对象中属性的变更的事件监听器就是用来监听 ServletContext, HttpSession, HttpServletRequest 这三个对象中的属性变更信息事件的监听器. 这三个监听器接口分别是ServletContextAttributeListener, HttpSessionAttributeListener 和ServletRequestAttributeListener,这三个接口中都定义了三个方法来处理被监听对象中的属性的增加,删除和替换…
一.格式化文件系统 mkfs 当完成硬盘分区以后要进行硬盘的格式化,mkfs系列对应的命令用于将硬盘格式化为指定格式的文件系统.mkfs 本身并不执行建立文件系统的工作,而是去调用相关的程序来执行.例如,若在 -t 参数中指定 ext2,则mkfs会调用 make2fs 来建立文件系统.使用 mkfs 时如省略指定"块数"参数,mkfs会自动设置适当的块数,此命令不仅可以格式化Linux格式的文件系统,还可以格式化 DOS 或 Windows 下的文件系统. mkfs 命令常用参数如下…
练习4:定义一个整数数组,编写程序求出一个数组的基数和偶数个数 package demo; /*  * 定义一个整数数组,编写程序求出一个数组的基数和偶数个数  */ public class Test11 { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub //存储奇数个数 int x=0; //存储偶数个数 int y=0;         int…
使用IMDB情绪数据来比较CNN和RNN两种方法,预处理与上节相同 from __future__ import print_function import numpy as np import pandas as pd from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Embedding,LSTM,Bidirect…
Bootstrap 面板(Panels).面板组件用于把 DOM 组件插入到一个盒子中.创建一个基本的面板,只需要向 <div> 元素添加 class .panel 和 class .panel-default 即可,如下面的实例所示: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Bootstrap 实例 - 默认的面板</title> <link href="/bootstrap/css…