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Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

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word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理 语言模型的基本功能是判断一句话是否是自然语言, 从概率的角度来说就是计算一句话是自然语言的概率. 直观地讲"natural language"这个词组出现的概率要比"natural warship&q

Select模型原理利用select函数,判断套接字上是否存在数据,或者能否向一个套接字写入数据.目的是防止应用程序在套接字处于锁定模式时,调用recv(或send)从没有数据的套接字上接收数据,被迫进入阻塞状态. select参数和返回值意义如下:int select ( IN int nfds, //0,无意义 IN OUT fd_set* readfds, //检查可读性 IN OUT fd_set* writefds, //检查可写性 IN OUT fd_set* exceptfds,

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asp.net请求响应模型原理随记回顾: 根据一崇敬的讲师总结:(会存在些错误,大家可以做参考) 1.-当在浏览器输入url后,客户端会将请求根据http协议封装成为http请求报文.并通过主socket创建新的socket对象传输请求报文.(请求服务器端的端口为80端口) 2.当socket到达80端口后,这时监听80端口的socket会创建新的socket代理来,开辟新的socket端口,进行通信,请求报文信息会被操作系统的内核模式kernalModel的http.sys(驱动级别)进行解析

1.Actor模型 在使用Java进行并发编程时需要特别的关注锁和内存原子性等一系列线程问题,而Actor模型内部的状态由它自己维护即它内部数据只能由它自己修改(通过消息传递来进行状态修改),所以使用Actors模型进行并发编程可以很好地避免这些问题,Actor由状态(state).行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成 状态(state):Actor中的状态指的是Actor对象的变量信息,状态由Actor自己管理,避免了并发环境下的锁和内存原子性等问题 行为(Behavio

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

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在阅读本篇文章之前,我所理解的和上网了解到的java内存模型原理如下: 不同架构的物理计算机可以有不一样的内存模型,Java 虚拟机也有自己的内存模型.Java 虚拟机规范中试图定义一种 Java 内存模型(Java Memory Model,简称 JMM)来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现让 Java 程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果,不必因为不同平台上的物理机的内存模型的差异,对各平台定制化开发程序.更具体一点说,Java 内存模型提出目标在于,定义程序中各个变量的访

一.GMP模型原理first: 1. 全局队列:存放待运行的G2. P的本地队列:同全局队列类似,存放待运行的G,存储的数量有限:256个,当创建新的G'时,G'优先加入到P的本地队列,如果队列已满,会把P本地队列中一半的G移动到全局队列3. M线程:M运行G需要先获取P,然后从P本地队列中取G运行,如果P本地队列为空,M会把全局队列中一批G移动到P本地队列或去其它P队列中偷一半G到P本地队列,M运行G,G执行完后,M会从P获取下一个G,不断重复执行4. P列表:所有的P都在程序启动时创建,并保

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理,建模和測试过程.这篇blog仅仅回答三个问题: 1. 什么是Hidden Markov Model? HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马?如何用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 3. GMM+HMM大法解决语音识别 3.1 识别 3.2 训练 3.2.1 Training the params of GMM 3.2.2 Training the param

根据讲师所讲总结了一下(可能存在些描述错误) -------------mvc进入asp.net管道原理: (在执行httpapplication管道之前mvc和asp.net是相同的,不同之处在于管道第七个事件对http请求进行了重定向,交给了现有的mvchandler实例,而不是asp.net模型中自己创建的一个httpHander;) 1.当网站启动执行application_start方法,注册路由规则:先创建了一个mvcRouteHandler路由处理器实例(它获取最终处理http 请

本博文将针对消费贷款领域的信用评分及其模型进行相关研究探讨.虽然人人都可以通过对借款方在Lending Club(国外最大的P2P网站)和Prosper上的历史借贷数据进行分析,但我相信,了解消费信贷行为.评分机制和贷款决策背后的工作原理可以帮助投资人更好的在市场中进行决策,获得收益. 消费信贷一直是推动世界领先国家经济转型的主要力量.在过去的50年里,消费开支也因此有所增加.根据纽约联邦储备银行家庭债务和信用季度报告,2014年8月,消费者负债总额为11.63万亿美元,其中74%为按揭和净值贷

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LSTM 是 long-short term memory 的简称, 中文叫做 长短期记忆. 是当下最流行的 RNN 形式之一 RNN 的弊端 RNN没有长久的记忆,比如一个句子太长时开头部分可能会忘记,从而给出错误的答案. 时间远的记忆要进过长途跋涉才能抵达最后一个时间点. 然后我们得到误差, 而且在 反向传递 得到的误差的时候, 他在每一步都会 乘以一个自己的参数 W. 如果这个 W 是一个小于1 的数, 比如0.9. 这个0.9 不断乘以误差, 误差传到初始时间点也会是一个接近于零的数,

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