NLP and tokenization Data tokenization Supported languages NLP and tokenization Data tokenization Manticore doesn’t store text as is for performing full-text searching on it....

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模型转换工具 X2Paddle 安装 使用 Caffe TensorFlow ONNX 转换结果说明 问题反馈 模型转换工具 X2Paddle X2Paddle可以将caffe、tensorflow、onnx模型转换成Paddle支持的模型。目前支持版本为caffe 1.0；tensorflow 1.x，推荐1.4.0；ONNX 1.6...

7. 从文本提取信息 7. 从文本提取信息 对于任何给定的问题，很可能已经有人把答案写在某个地方了。以电子形式提供的自然语言文本的数量真的惊人，并且与日俱增。然而，自然语言的复杂性使访问这些文本中的信息非常困难。NLP 目前的技术水平仍然有很长的路要走才能够从不受限制的文本对意义建立通用的表示。如果我们不是集中我们的精力在问题或“实体关系”的有限集合...

3.9 格式化：从列表到字符串 从列表到字符串 字符串与格式 对齐 将结果写入文件 文本换行 3.9 格式化：从列表到字符串 我们经常会写程序来汇报一个单独的数据项例如一个语料库中满足一些复杂的标准的特定的元素，或者一个单独的总数统计例如一个词计数器或一个标注器的性能。更多的时候，我们写程序来产生一个结构化的结果；例如：一个数字或语言形式的...

6 小结 6 小结 Python 赋值和参数传递使用对象引用，例如如果a 是一个列表，我们分配b = a ，然后任何a 上的操作都将修改b ，反之亦然。 is 操作测试是否两个对象是相同的内部对象，而== 测试是否两个对象是相等的。两者的区别和词符与词类型的区别相似。 字符串、列表和元组是不同类型的序列对象，支持常见的操作如：索引、切片、len()...

PaddleHub 迁移学习与ULMFiT微调策略 一、简介 二、 ULMFiT 三、 在NLP迁移学习中使用ULMFiT策略 四、在CV迁移学习中使用ULMFiT策略 五、总结 六、参考文献 PaddleHub 迁移学习与ULMFiT微调策略 一、简介 迁移学习（Transfer Learning）顾名思义就是将模型在其它领域学到的...

4.4 评估 4.4 评估 在前面的例子中，你会注意到对准确性得分的强调。事实上，评估这些工具的表现是 NLP 的一个中心主题。回想fig-sds 中的处理流程；一个模块输出中的任何错误都在下游模块大大的放大。 我们对比人类专家分配的标记来评估一个标注器的表现。由于我们通常很难获得专业和公正的人的判断，所以使用黄金标准测试数据来代替。这是一个已经手...

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使用SentimentNet实现情感分类 概述 准备及设计 下载数据集 确定评价标准 确定网络及流程 实现阶段 导入需要的库文件 配置环境信息 预处理数据集 定义网络 预训练模型 定义优化器及损失函数 训练并保存模型 模型验证 实验结果 使用SentimentNet实现情感分类 Linux GPU CPU 全流程 ...