摘要：
1.安装docker sudo apt-get install docker.io 2.获取ltp的docker容器 dockerfile文件在 https://github.com/HIT-SCIR/ltp/blob/master/Dockerfile 下面。获取docker配置文件后 docke 阅读全文
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https://www.jianshu.com/p/9550cee26e61 中文预训练词向量： https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors 所有的词向量由 ngram2vec 工具包训练。ngram2vec 工具包是word2vec和 fas 阅读全文
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re 正则 1.re.search： 会在给定字符串中寻找第一个匹配给定正则表达式的子字符串。 阅读全文
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功能 1)：分词 jieba.cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2）cut_all参数用来控制是否采用全模式 jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 注意：待分词的字符串可以是g 阅读全文
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参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=611573545537507328 一般使用bn的话，对于模型的初始化要求没那么高，但是最终的结果可能没那么好 阅读全文
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1.RBF径向基函数 本质上和RBF核函数的SVM很相似，使用径向基函数对数据重新构建，利用 Φ（||X- Xp||）来代替原始的数据向量表示，一共有P个中心，所以获得的新数据有P个维度，此时再对数据进行分类。输出等于W Φ（||X- Xp||），W为需要求解的权重。 数学上是可以对W求解求解的，但 阅读全文
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1.Learning Deep Transformer Models for Machine Translation https://arxiv.org/pdf/1906.01787.pdf 主要说明为如何训练一个深层的transformer，问题在于深层的梯度消失问题，采用的方法是对前面所有层的输 阅读全文
摘要：
numpy 1.产生随机矩阵：np.random.rand(2,3,5) 产生整形矩阵：np.random.randint(0,10,(4,3)) 正态分布：np.random.binomial(5, 0.5, size=(2,3)) 2.搜索最大数，np.max(a,axis=0) 搜索最大数位置 阅读全文
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1.从checkpoint中获取全部的变量名和变量值 tf.contrib.framework.list_variables(model_dir) tf.contrib.framework.load_variable(model_dir, var_name) 2.清除 tf.Session tf.r 阅读全文
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1.BLEU 主要任务是为了将候选的n-gram和target的n-gram相比较，匹配相似度（与位置无关） 基本做法：比较翻译结果中和参考的n-gram个数，直接相除，问题是长句子会得分更高，限制句子长度加入惩罚参数，同时对不同的目标任务对n-gram赋予不同的权重 2.attention 的细节 阅读全文