前言 在中文分词领域,已经有着很多优秀的工具,例如: jieba分词 SnowNLP 北京大学PKUse 清华大学THULAC HanLP FoolNLTK 哈工大LTP 斯坦福分词器CoreNLP BaiduLac 这里,我们不使用上述的工具,而是利用bert训练一个自己的分词器. 数据预处理 首先我们查看下初始的数据:data/sighan2005/raw_data/training.txt 1998年 , 中国 人民 将 满怀信心 地 开创 新 的 业绩 . 尽管 我们 在 经济社会 发展…

BERT-BiLSMT-CRF-NERTensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuningGitHub: https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER本文目录机构: 自己训练模型说明结果使用自己的数据2019.1.31更新,支持pip install package现在可以使用下面的命令下载软件包了: pip install bert-b…

在TensorFlow中基于lstm构建分词系统笔记(一) https://www.jianshu.com/p/ccb805b9f014 前言 我打算基于lstm构建一个分词系统,通过这个例子来学习下TensorFlow中如何训练循环递归神经网络.我们将从最粗糙的版本开始搭建这个小系统,然后一步步优化其中的每一部分,包括网络架构的优化,数据处理的优化,甚至整个代码架构的优化.希望想我一样的入门选手看到其中的每一步实现以及如何去优化. 关于LSTM网络的介绍,可以看官网推荐的一篇博客,写的实在是太…

基于Bert从Windows API序列做恶意软件的多分类 目录 基于Bert从Windows API序列做恶意软件的多分类 0x00 数据集 0x01 BERT BERT的模型加载 从文本到ids 从ids到词嵌入.分类 是否需要训练bert的参数? 0x02 数据预处理 0x03 模型框架和代码 0x00 数据集 https://github.com/ocatak/malware_api_class 偶然间发现,该数据集共有8种恶意软件家族,数量情况如下表. Malware Family S…

分词,顾名思义就是把词语分开,从哪里分开?当然是一大堆词语里了,一大堆词语是什么?是废话或者名言.这在数据库搜索时非常有用. 官方网站 http://www.phpbone.com/phpanalysis/#api 下面是  PHPAnalysis无组件分词系统 的介绍和API 分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不…

转自:http://www.tensorflownews.com/2018/04/19/word2vec2/ 一.基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点 上篇说了Hierarchical Softmax ,使用霍夫曼树结构代替了传统的神经网络,可以提高模型训练的效率.但是如果基于Hierarchical Softmax的模型中所以词的位置是基于词频放置的霍夫曼树结构,词频越高的词在离根节点越近的叶子节点,词频越低的词在离根节点越远的叶子节点.也就是说当该模型在训…

一.本文内容简介 二.具体内容 1. 中文分词的基本概念 2.关于NLPIR(北理工张华平版中文分词系统)的基本情况 3.具体SDK模块(C++)的组装方式 ①准备内容: ②开始组装 三.注意事项 一.本文内容简介 关于中文分词的基本概念 关于NLPIR(北理工张华平版中文分词系统)的基本情况 具体SDK模块(C++版)的组装方法 二.具体内容 1. 中文分词的基本概念 中文分词是自然语言处理的一个分支,自然语言即人们在日常生活中使用的语言,包含书面语,口语,例如报纸上的一篇通讯,博客里面的一篇…

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统 作者:寒小阳 时间:2016年3月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50856583 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 本系统是基于CVPR2015的论文<Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval>实现的海量数据下的基于内容图片检索系统,250w…

目录 声学模型 GRU-CTC DFCNN DFSMN 语言模型 n-gram CBHG 数据集 本文搭建一个完整的中文语音识别系统,包括声学模型和语言模型,能够将输入的音频信号识别为汉字. 声学模型使用了应用较为广泛的递归循环网络中的GRU-CTC的组合,除此之外还引入了科大讯飞提出的DFCNN深度全序列卷积神经网络,也将引入阿里的架构DFSMN. 语言模型有传统n-gram模型和基于深度神经网络的CBHG网络结构,该结构是谷歌用于TTS任务中的tacotron系统,本文中将该系统部分结构移植…

分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不过在大量分词中,由于边分词边完成词库载入,因此内容越多,反而会觉得速度越快,这是正常现象,PHPAnalysis的词库是用一种类似哈希(Hash)的数据结构进行存储的,因此对于比较短的字符串分词,只需要占极小的资源,比那种一次性载入所有词条的实际性要高得多,并且词库容量大小不会影…