摘要：
最近在搞聊天数据分析，对文本摘要有需求，学习一下该方法。 一、文本摘要(Document Summarization) 文本摘要，一般地我们会把它分成抽取式文本摘要和生成式文本摘要。就目前的形势而言，工业界应用广泛的还是抽取式文本摘要。抽取式文本摘要的优点很多，主题不易偏离、适应性广、速度快。 抽取 阅读全文
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在聚类时我们需要看到数据的分布情况，更直观的观察数据，可以使用这个。在遇到中文乱码时，可以使用如下代码： 阅读全文
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1.做文本聚类时，有些低频词是分词错误或者无用信息，前期需要处理掉 关键代码： 阅读全文
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以下代码可以让你更加熟悉seq2seq模型机制 参考：https://blog.csdn.net/weixin_43632501/article/details/98525673 阅读全文
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1.知识图谱建立好后，下一步怎么办？ 现今，各个行业都在储备自己的数据，领域知识数据的获取已不再是问题。我们能够通过自然语言处理、爬虫技术、装饰器等技术将数据整理成结构化数据，之后再将其放入到已经定义好的知识图谱里，用于支撑上层推理。那好，当你有了知识图谱也就是说有了数据，接下来你要做什么事呢？当然 阅读全文
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比较好的一套处理工具吧，感谢作者，原文地址：https://github.com/ownthink/Jiagu 练习一下使用 阅读全文
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最近通过关键词匹配的方式查找数据中的可用样本，由于速度比较慢，所以想把多线程用上去，提高一下速度。现在熟悉一下基本的操作： 阅读全文
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在无GPU的情况下，打算安装pytorch跑几个demo练练手，但是pycharm发现总是失败，无法安装成功。错误显示如下： 无奈之下，只能够使用官方推荐的命令pip3安装，命令如下： pip3 install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f h 阅读全文
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1.KS值--学习器将正例和反例分开的能力，确定最好的“截断点” KS曲线和ROC曲线都用到了TPR，FPR。KS曲线是把TPR和FPR都作为纵坐标，而样本数作为横坐标。但是AUC只评价了模型的整体训练效果，并没有指出如何划分类别让预估的效果达到最好。不同之处在于，ks取的是TPR和FPR差值的最大 阅读全文
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最近有些懒散了，需要吸收新的知识。 找到一篇非常不错的文章，感谢作者，转载：https://www.cnblogs.com/the-wolf-sky/p/11298117.html 阅读全文