CRF与NER简介   CRF,英文全称为conditional random field, 中文名为条件随机场,是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫(Markov)随机场.   较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场,称为线性链条件随机场(linear chain conditional random field). 线性链条件随机场可以用于序列标注等问题,而本文需要解决的命名实体识别(NER)任务正好可通过序列标注方

命名实体识别 1. 问题定义 广义的命名实体识别是指识别出待处理文本中三大类(实体类.时间类和数字类).七小类(人名.机构名.地名.日期.货币和百分比)命名实体.但实际应用中不只是识别上述所说的实体类,还包括其他自定义的实体,如角色.菜名等等. 2. 解决方式 命名实体识别其本质是一个序列标注问题,序列标注就是对给定文本中每一个字符打上标签.标签的格式可以分为BO,BIO和BIEO三种形式.对于数据集较少的情况,建议使用BO,如果有大量数据可以选用BIEO格式. 命名实体识别的解决方案有三种:基

服务器下的硬盘主有机械硬盘.固态硬盘以及raid阵列,通常内核分配盘符的顺序是/dev/sda./dev/sdb- -.在系统启动过程中,内核会按照扫描到硬盘的顺序分配盘符(先分配直通的,再分配阵列).在同一个硬盘槽位,热插拔硬盘,系统会顺着已存在的盘符分配下去,如之前分配的是/dev/sdb,系统最后一块硬盘是/dev/sdf,那么/dev/sdb/热拔插后,系统会重新分配这块硬盘的盘符为/dev/sdg,出现盘符错乱的情况. 假设机器上有14个硬盘槽位,槽位号分别为0~13,在Centos7

1,概述 任务型对话系统越来越多的被应用到实际的场景中,例如siri,阿里小密这类的产品.通常任务型对话系统都是基于pipline的方式实现的,具体的流程图如下: 整个pipline由五个模块组成:语音识别:自然语言理解:对话管理:自然语言生成:语音合成.现在越来越多的产品还融入了知识库,主要是在对话管理模块引入.在这里除了语音识别和语音合成模块不属于自然语言处理范畴且属于可选项之外,其他的三个模块都是必要的. 自然语言理解(NLU):主要作用是对用户输入的句子或者语音识别的结果进行处理,提取用

服务器下的硬盘主有机械硬盘.固态硬盘以及raid阵列,通常内核分配盘符的顺序是/dev/sda./dev/sdb… ….在系统启动过程中,内核会按照扫描到硬盘的顺序分配盘符(先分配直通的,再分配阵列).在同一个硬盘槽位,热插拔硬盘,系统会顺着已存在的盘符分配下去,如之前分配的是/dev/sdb,系统最后一块硬盘是/dev/sdf,那么/dev/sdb/热拔插后,系统会重新分配这块硬盘的盘符为/dev/sdg,出现盘符错乱的情况. 假设机器上有14个硬盘槽位,槽位号分别为0~13,在Centos7

保证数据结构中有scopedSlots: { title: 'title' }, 即包含scopedSlots属性 使用时名字应保证一致 例如: 数据结构: treeData: [  {    key: '0-0',    title: '表',    scopedSlots: { title: 'title' },    children: [] } 页面槽位: <template slot='title' slot-scope={title}>  <span v-html="

先查看网卡mac地址,由于我的服务器做了mac地址绑定,所以会有相同的hwaddr地址,请忽略. [root@node-0a0a05d3- net]# ifconfig eth0 | grep HWaddr eth0 Link encap:Ethernet HWaddr 18:66:DA:6F:AF:9B [root@node-0a0a05d3-0 net]# ifconfig eth1 | grep HWaddr eth1 Link encap:Ethernet HWaddr 18:66:DA

本文地址:http://www.cnblogs.com/veinyin/p/8534365.html  Vue 做表格时我们常用的就是 v-for ,直接把 prop 绑定上去,但是如果表格内容需要我们进行一些转换的话,就需要用 el-table-column 单独设置了.(不知道有没有更优解)   直接上代码    el-table-column(label='核对状态' align='center') template(slot-scope='scope') span {{scope.row

笔者按: 在第5次AI TIME PhD Debate上,笔者邀请了部分国内外语义解析领域的杰出华人学者共话语义解析的过去,现状和未来.本博客为笔者根据视频讨论总结的干货整理.对原视频感兴趣的同学可以直接观看原视频: 传送门.语义解析是个新兴热门的领域,也欢迎读者在本博客下留言分享自己的感悟或问题,笔者会尽可能解答大家的问题. 一直以来是,语义解析(Semantic Parsing) 都是自然语言处理领域一个非常基础且重要的研究问题.通俗来讲,语义解析旨在让计算机学会理解自然语言,并将其翻译成机

一.前言 前文探究了非阻塞算法的实现ConcurrentLinkedQueue安全队列,也说明了阻塞算法实现的两种方式,使用一把锁(出队和入队同一把锁ArrayBlockingQueue)和两把锁(出队和入队各一把锁LinkedBlockingQueue)来实现,今天来探究下ArrayBlockingQueue. ArrayBlockingQueue是一个阻塞队列,底层使用数组结构实现,按照先进先出(FIFO)的原则对元素进行排序. ArrayBlockingQueue是一个线程安全的集合,通过

NLP的几个概念 从技术研究的角度,简单介绍自然语言处理的几个概念 1. 对抗学习 主要指对抗生成网络. 2个主要构成:判别器.生成器 判别模型尽可能提取特征正确率增加的模型,生成模型尽可能"伪造"让判别模型以为是真的结果. 2. 强化学习 来源于"heterostatic theory of adaptive systems" 不同于监督学习和非监督学习,强化学习不要求预先给定任何数据,而是通过接收环境对动作的奖励(反馈)获得学习信息并更新模型参数 [3] . 2

Redis 集群简介# Redis Cluster 即 Redis 集群,是 Redis 官方在 3.0 版本推出的一套分布式存储方案.完全去中心化,由多个节点组成,所有节点彼此互联.Redis 客户端可以直接连接任何一节点获取集群中的键值对,不需要中间代理,如果该节点不存在用户所指定的键值,其内部会自动把客户端重定向到键值所在的节点. Redis 集群是一个网状结构,每个节点都通过 TCP 连接跟其他每个节点连接.在一个有 N 个节点的集群中,每个节点都有 N-1 个流出的 TCP 连接,和

以下内容是学习了@我偏笑发布在公众号hanniman文章后,加上自己观点重新输出配图的文章 原文链接:http://t.cn/RE0FkgD 跳槽,吐槽,匹诺曹都听过,这个填槽,emmmm,黑人问号脸??? 写到这吐槽下,本来只是想写下填槽的过程,后来发现这东西不理解chatbot的对话系统的话,没法讲,看的人很容易一头雾水. 还是先简单讲下对话系统,然后再细讲填槽. 所以不知道填槽是啥往下没事,先往下看. 一.Chatbot对话系统的过程 对话系统还有很多要讲,但是今天的主角是填槽,所以初略过

前面介绍了<进阶的Redis之数据持久化RDB与AOF>和<进阶的Redis之Sentinel原理及实战>,这次来了解下Redis的集群功能,以及其中哈希分片原理. 集群分片模式 如果Redis只用复制功能做主从,那么当数据量巨大的情况下,单机情况下可能已经承受不下一份数据,更不用说是主从都要各自保存一份完整的数据.在这种情况下,数据分片是一个非常好的解决办法. Redis的Cluster正是用于解决该问题.它主要提供两个功能: 自动对数据分片,落到各个节点上 即使集群部分节点失效

set类型是string类型的集合,其特点是集合元素无序且不重复,每个集合最多可以存储 232 - 1 个元素(40多亿),set类型主要有以下应用场景. 1. 好友/关注/粉丝/感兴趣的人集合 set类型唯一的特点使得其适合用于存储好友/关注/粉丝/感兴趣的人集合,集合中的元素数量可能很多,每次全部取出来成本不小,set类型提供了一些很实用的命令用于直接操作这些集合,如 a. sinter命令可以获得A和B两个用户的共同好友       b. sismember命令可以判断A是否是B的好友 c

仅供个人学习使用,请勿转载.谢谢! 9.纹理贴图 学习目标 学习如何将局部纹理映射到网格三角形中 探究如何创建和启用纹理 学会如何通过纹理过滤来创建更加平滑的图像 探索如何使用寻址模式来进行多次贴图 探究如何将多个纹理进行组合,从而创建出新的纹理和特效 学习如何通过纹理动画来创建一些基本效果 9.5.过滤器 9.5.1.放大 假设玩家慢慢接近了场景中的一堵墙壁,则墙壁将会被逐渐放大并占据整个屏幕,假设显示器的分辨率为1024x1024,而墙壁纹理的分辨率为256x256.那么这将会产生纹理放大(

仅供个人学习使用,请勿转载. 9.纹理贴图 学习目标: 学习如何将局部纹理映射到网格三角形上 探究如何创建和启用纹理 学会如何通过纹理过滤来创建更加平滑的图像 探索如何使用寻址模式来进行多次纹理贴图 探索如何将多个纹理进行组合,从而创建出新的纹理和特效 学习如何通过纹理动画来创建一些基本效果 9.1.纹理与资源的回顾 我们在第四章的时候就开始使用纹理了.特别是深度缓冲区和后台缓冲区,他们都是通过ID3D12Resource接口来表示的.为了便于参考,我们将在这一节回顾一些和纹理相关的知识. 2D

概述 官方说明 Redis官网 https://redis.io/ 最新版本6.2.6 Redis中文官网 http://www.redis.cn/ 不过中文官网的同步更新维护相对要滞后不少时间,但对于我们基础学习完成足够了 Redis是一个开源(BSD许可)的内存数据结构存储,用作数据库.缓存和消息代理.Redis提供丰富的数据结构,如字符串.哈希.列表.集合.带范围查询.位图.超对数.地理空间索引和流的排序集.Redis具有内置的复制.Lua脚本.LRU驱逐.事务和不同级别的磁盘持久性,并通

背景 在软件系统演进过程中,随着业务规模的增长 (TPS/存储容量),我们需要通过集群化部署来分摊计算.存储压力. 应用服务的无状态设计使其具备了伸缩性.在使用 Kubernetes 部署时我们只需要一行命令即可完成服务伸缩 (kubectl scale --replicas=5 deployment/order-service). 但对于有状态的数据库就不那么容易了,此时数据库变成系统的性能瓶颈是显而易见的. 分库分表 从微服务的角度来理解垂直拆分其实就是微服务拆分.以限界上下文来定义服务边界

位运算符允许对整型数中指定的位进行求值和操作. 位运算符 例子 名称 结果 $a & $b And(按位与) 将把 $a 和 $b 中都为 1 的位设为 1. $a | $b Or(按位或) 将把 $a 和 $b 中任何一个为 1 的位设为 1. $a ^ $b Xor(按位异或) 将把 $a 和 $b 中一个为 1 另一个为 0 的位设为 1. ~ $a Not(按位取反) 将 $a 中为 0 的位设为 1,反之亦然. $a << $b Shift left(左移) 将 $a 中的位

第一个例子: byte b=-100;b在内存中是以补码的形式存贮的:1001 1100 如果执行char c=(char)b;如3楼企鹅先生所说:b要先变为int,这时增加的位全要用b的符号位填充(这就是符号扩展),变为:1111 1111 1111 1111 1111 1111 1001 1100 下步是强制类型转换,只保留了最低的两个字节:1111 1111 1001 1100. 如果执行char c=(char)(b&0xff),同样b要转为int ,同时符号位扩展:1111 1111