本文记录使用BERT预训练模型,修改最顶层softmax层,微调几个epoch,进行文本分类任务. BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版:https://github.com/google-research/bert 注意,这是tensorflow 1.x 版本的. BERT预训练模型 预训练模型采用哈工大讯飞联合实验室推出的WWM(Whole Word Masking)全词覆盖预训练模型,主要考量是BERT对于中文模型来说,是按照字符进行切割,但是注意到BERT随机

上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率.但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练(training from scratch),因为训练代价高,且很难避免过拟合问题.相对的,通常会采用一种更高效的方法--使用预训练网络. 预训练网络的使用通常有两种方式,一种是利用预训练网络简单提取图像的特征,之后可能会利用这些特征进行其他操作(比如和文本信息结合以用于image capti

引言 在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF-IDF应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域,目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重(Weighting)表示方法,但是 TF-IDF 作为一个古董方法,依然在很多应用中发挥着

         如何使用免费PDF控件从PDF文档中提取文本和图片 概要 现在手头的项目有一个需求是从PDF文档中提取文本和图片,我以前也使用过像iTextSharp, PDFBox 这些免费的PDF插件,可是这次都测试了一下,或多或少有一些地方不是很满意.最后同事推荐我使用免费的Spire.PDF,结果真是让我惊喜.最重要的是,作为一家中国企业,他们还能提供完全没有时差的免费中文技术支持.所以迫不及待的想和大家分享一下我的使用经验. 开发环境需求 首先,从Codeplex官网下载免费的Spi

使用Jsoup来对html进行处理比较方便,你可能会用它来提取文本或清理html标签.如果你想提取文本时保留标签,可以使用Jsoup.clean方法,参数为html及标签白名单: Jsoup.clean(html, new Whitelist().addTags("img").addAttributes("img", "data-original", "align", "alt", "height

在ABBYY FineReader 12 OCR文字识别软件中,有一个插件ABBYY Screenshot Reader,通常情况下与ABBYY FineReader 12一起安装到计算机中,它是一款易于使用的智能型应用程序,可以从屏幕上的任何区域抓取图像和文本,且能够将这些图像和文本转换为可编辑的格式,无需再重新输入,使得重新利用数字文档.电子邮件或报告内容变得简单,支持超过180种语言,识别精确度也很出色. 只需点击几下,便可从打开的文档.文件菜单.网页.演示文稿.Flash内容和PDF文件

测试中经常会遇到对数据的处理,比如我要删除某些特定数据,数据源是从网页请求中抓取,这时候可能复制下来一大堆内容,其中我们只需要特定的某些部分,笔者通常做法是拷贝到notepad++中处理,结合RegTester工具,但是RegTest需要导出匹配数据,不能直接拷贝,稍微麻烦了一点点......于是想用vba写一个正则表达式提取工具好了,又不花时间.(晕,刚想起来其实会有在线工具的,比如:http://tool.oschina.net/regex/),虽然找到了在线工具,还是说一下自己做的这个吧~

参考博客:https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.但是经过傅里叶变换后, 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具. 在图像处理

一(单文件转换):下载pdfbox包,百度搜pdfbox.(fontbox-1.8.16.jar和pdfbox-app-1.8.16.jar) package pdf; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.OutputStreamWriter; import org.apache.pdfbox.pdfparser.PDFParser; import org.apache.p

背景:使用CTS框架运行完测试后,会在logs中生成devices_log和host_log,在results中生成相应的结果(报告).根据报告信息我们可以得知失败的用例,但是却不能知道为什么用例会失败,是脚本有问题?设备有问题?还是其他......此时我们就得通过 截图.视频.log等信息进行分析.然而事实却是很痛苦的,打开log一看密密麻麻的,整个module的日志都在这里面.我就看失败的那条日志,难道还要我选中一段,然后Ctrl+C.Ctrl+V吗?那条用例的log有上千行啊!mmp(通过

对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了.将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏在这些数字规律中.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征.本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程,文

本文是csu_zipple 分享的关于使用hanlp汉语言处理包提取关键词的过程一个简单的记录分享.想要使用hanlp提取文本关键词的新手朋友们可以参考学习一下! 如何在一段文本之中提取出相应的关键词呢? 之前有想过用机器学习的方法来进行词法分析,但是在项目中测试时正确率不够.于是这时候便有了 HanLP-汉语言处理包 来进行提取关键词的想法. 下载:.jar .properties data等文件 请到大快搜索官网下载 HanLP新版本,1.7.1数据包下载[gitub上也可以下载] 在int

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典. Features • 中文分词(Character-Based Generative Model) • 词性标准(TnT 3-gram 隐马) • 情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其

VGG16提取图像特征 (torch7) VGG16 loadcaffe torch7 下载pretrained model,保存到当前目录下 th> caffemodel_url = 'http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel'  th> proto_url='https://gist.github.com/ksimonyan/211839e770f7b53

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 在[AR实验室]mulberryAR : ORBSLAM2+VVSION末尾提及了iPhone5s真机测试结果,其中ExtractORB函数,也就是提取图像的ORB特征这一块耗时很可观.所以这也是目前需要优化的重中之重.此处,我使用[AR实验室]mulberryAR :添加连续图像作为输入中添加的连续图像作为输入.这样的好处有两个,一个就是保证输入一致,那么单线程提取特征和并行提取特征两种方法优化对比就比较有可信

opencv实现surf特征的提取.本来是一个非常easy的代码,结果我执行时却出现了各种错误,以下来谈谈我出现的错误及问题的解决过程. 首先,我把提取surf特征的过程整合成了一个函数,我单独建立一个project读取两张图片,然后调用这个surf提取的函数时时不管是debug还是release模式下都是没有问题的.当我把这个函数加入到我如今已有的project代码里面的时候出现了各种奇葩错误.以下是我surf特征提取的函数 void surfdetect(IplImage *image1,I

1.下载并安装PDFMiner 从https://pypi.python.org/pypi/pdfminer/下载PDFMineer wget https://pypi.python.org/packages/57/4f/e1df0437858188d2d36466a7bb89aa024d252bd0b7e3ba90cbc567c6c0b8/pdfminer-20140328.tar.gz#md5=dfe3eb1b7b7017ab514aad6751a7c2ea 加压并安装 .tar.gz cd

建立文本数据数学描写叙述的过程分为三个步骤:文本预处理.建立向量空间模型和优化文本向量. 文本预处理主要採用分词.停用词过滤等技术将原始的文本字符串转化为词条串或者特点的符号串.文本预处理之后,每个文本的词条串被进一步转换为一个文本向量,向量的每一维相应一个词条,其值反映的是这个词条与这个文本之间的类似度.类似度有非常多不同的计算方法.所以优化文本向量就是採用最为合适的计算方法来规范化文本向量,使其能更好地应用于文本分类和文本聚类等方面. TFIDF算法 TF-IDF使得一个单词能尽量与文本在语

目录 前言 BERT模型概览 Seq2Seq Attention Transformer encoder部分 Decoder部分 BERT Embedding 预训练 文本分类试验 参考文献 前言 在18年末时,NLP各大公众号.新闻媒体都被BERT(<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>)刷屏了,刷新了自然语言处理11项纪录,也被称为了2018年最强自然语言处理模型.

如果您要花时间浏览网页,您可能遇到的一项任务就是从HTML中删除可见的文本内容. 如果您使用的是Python,我们可以使用BeautifulSoup来完成此任务. 设置提取 首先,我们需要获取一些HTML.我将使用Troy Hunt最近关于"Collection#1"Data Breach的博客文章. 以下是您下载HTML的方法: import requests url = 'https: //www.troyhunt.com/the-773-million-record-collec

一.使用awk提取文本 目标: 本案例要求使用awk工具完成下列过滤任务: 1> 练习awk工具的基本用法    2> 提取本机的IP地址.根分区使用率    3> 格式化输出/etc/passwd文件中的用户名.UID.宿主目录信息 格式化输出passwd文件内容时,要求第一行为列表标题,最后一行提示一共已处理文本的总行数,如下图所示. 步骤: 步骤一:awk文本过滤的基本用法 1)基本操作方法 格式:awk [选项] '[条件]{编辑指令}' 文件 其中,print 是最常用的编辑指