随笔分类 - DL&KG
摘要:import datetime def year2dig(year): """ 将年份转换成阿拉伯数字年 :param year: :return: """ chnum_digit = { '零': 0, '一': 1, '二': 2, '两': 2, '三': 3, '四': 4, '五': 5,
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摘要:写这篇文章的目的在于构建属于自己的知识体系,当看到新的业务需求,能大体做出其架构流程和快速的解决办法。 知识图谱除了自身的领域知识,也和NLP有交叉性,同时和统计学习、神经网络有关联。技能核心如下: 图谱的领域分支如下,以及对应的任务和工具: 图上不全,下面是XMIND的文件原件地址,欢迎fork和
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摘要:软件以及参考文档 链接:https://pan.baidu.com/s/1fv8EbhlMCo9ts5c6kKR6vg 提取码:le0f 有用就推荐下吧?
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摘要:keras.layers.Conv2D( ) 函数参数 def __init__(self, filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activati
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摘要:前向传播 tensorflow.keras 搭建网络时,内部的网络可以直接完成所有层的前向计算。全连接Dense() 层,最后一层的神经元的个数需要和最后一层线性函数 w x + b 的维度对应上,中间的其他层的神经元的个数可以任意指定,只要损失函数能达到较优。 # 导入常用网络层 layers f
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摘要:前向最大匹配算法(Forward Max Match) 依赖于词典匹配 # 前提条件 语句已经去掉特殊标点符号需要预先设置一个字典,然后根据字典进行匹配 # 算法原理 首先我们可以规定一个词的最大长度,每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配,如果没有找到,就缩短长度继续寻找,直到
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摘要:具体资料可以查阅网上,这里提到一些难理解的点。别人讲过的知识点我就不重复了。 LSTM 的关键就是细胞状态,按照水平线从左向右运行,如同履带,在整个链上运行。 根据时间t-1,t,t+1,我们可以看出时间顺序 完整的一个数据图如下图: LSTM 有称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力
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