11 2021 档案
摘要：Spark与Pandas中DataFrame对比（详细） Pandas Spark 工作方式 单机single machine tool，没有并行机制parallelism不支持Hadoop，处理大量数据有瓶颈 分布式并行计算框架，内建并行机制parallelism，所有的数据和操作自动并行分布在各
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摘要：Python中操作SQLAlchemy,SQLAlchemy中文技术文档 - 简书 (jianshu.com)
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摘要：#Rouge gram-1,2,4,SU4 def Rouge_1(pred, true): #结巴精准分词 gram_1_true = list(jieba.cut(true)) gram_1_pred = list(jieba.cut(pred)) #统计参考摘要长度、预测摘要长度、预测正确的摘
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摘要：def mode(arr): dict_cnt = {} for x in arr: dict_cnt[x] = dict_cnt.get(x,0)+1 max_cnt = max(dict_cnt.values()) most_values = [k for k,v in dict_cnt.ite
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摘要：现在工业界有哪些比较实用的计算短文本相似度的算法或者模型？ https://www.zhihu.com/question/342548427/answer/1790309097 https://blog.csdn.net/ling620/article/details/95956211
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摘要：yanagishima/yanagishima: Web UI for Trino, Hive and SparkSQL (github.com) Yanagishima is an open-source Web application for Trino, Hive and Spark.
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摘要：基于医疗知识图谱的自动问答 从无到有搭建一个以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。 self-implement of disease centered Medical graph from zero to full and sever as question
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摘要：1、依存关系法： 基于依存句法分析的事实三元组抽取 如何抽取实体关系？——基于依存句法分析的事实三元组抽取 - 编程、生活、技巧、认知、理财 (guanngxu.com) 论文:基于依存分析的开放式中文实体关系抽取方法 - 豆丁网 (docin.com) 论文 code：fact_triple_ex
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摘要：中文知识图谱-领域词抽取 - 知乎 (zhihu.com) 中文知识图谱-基于规则的关系抽取 中文知识图谱-基于规则的关系抽取 - 知乎 (zhihu.com)
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摘要：刷爆3路榜单，信息抽取冠军方案分享：嵌套NER+关系抽取+实体标准化 - 知乎 (zhihu.com) 信息抽取任务的稳定提升策略有哪些？总的来看就是两点： 构建一个强大的baseline，这取决于标注框架的选择； 套路化的辅助策略，稳定迭代并提升； 为更好地展示关键内容，本文以QA形式探讨了以下问
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摘要：工业界如何解决NER问题？12个trick，与你分享～ - 知乎 (zhihu.com) 中文NER的正确打开方式: 词汇增强方法总结 (从Lattice LSTM到FLAT) - 知乎 (zhihu.com)
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摘要：技术总结：NLP中的模式匹配落地场景及高效开源工具总结与分析 (qq.com)
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摘要：Pooling 选择的策略 这里交叉介绍 pooling 选择的策略： •池化的应用：降维和保留显著的特征 •Max pooling 是取整个 feature map 区域的最大值作为特征，即一个 max feature操作，在自然语言处理中常用于文本分类（text classification），
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