随笔分类 - NLP
摘要：参考：https://blog.csdn.net/liujh845633242/article/details/102668515 这里我重点说一下1D卷积，2D卷积很好理解，但是1D卷积就不是那么好理解了，以textcnn为例，在对句子长度进行卷积之后，再将词向量的维度SUM成1维，总而言之，大家
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摘要：word2vec：https://www.jianshu.com/p/471d9bfbd72f 基于Hierarchical Softmax: https://www.cnblogs.com/pinard/p/7243513.html 基于Negative Sampling：https://www.
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摘要：安装 参考：https://www.cnblogs.com/zrmw/p/10869325.html 分词： 注意先分句再分词 ，这些对象均来自nltk.tokenize库 1. word_tokenize 导入nltk的tokenize库后，tokens = nltk.word_tokenize(
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摘要：本菜鸡的科研之路已经开始两三个月了，期间遇到了很多问题，现在想在这里总结一下。 1. 在阅读深度学习论文的时候，首先需要看看代码是否开源，如果没有开源应该向作者索要源码，然后在本地运行这些代码。这样做是很有必要的，因为深度学习就是一个玄学，论文里故事编的再漂亮也不能work，因此你需要用代码来进行验
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摘要：现在做舆情分析的相关项目，在数据处理的时候，发现了一个问题。将数据写入到csv文件，用excel打开（默认）就会出现乱码，如果将数据写入到.xlsx文件就不会出现乱码，因为csv是通用格式，所以我猜想是excel的问题，在网上baidu了一下，发现果然是这样。 https://jingyan.bai
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摘要：2018年google推出了bert模型，这个模型的性能要远超于以前所使用的模型，总的来说就是很牛。但是训练bert模型是异常昂贵的，对于一般人来说并不需要自己单独训练bert，只需要加载预训练模型，就可以完成相应的任务。下面我将以情感分类为例，介绍使用bert的方法。这里与我们之前调用API写代码
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