import sys import codecs # 1. 参数设置 MODE = "PTB_TRAIN" # 将MODE设置为"PTB_TRAIN", "PTB_VALID", "PTB_TEST", "TRANSLATE_EN", "TRANSLATE_ZH"之一. if MODE == "PTB_TRAIN": # PTB训练数据 RAW_DATA = &quo

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 本文转自:http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html  近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分享. 1 Attention研究进展 Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提

/*4.创建一个目录info,并在目录中创建一个文件test.txt,把该文件的信息读取出来,并显示出来*/ #import <Foundation/Foundation.h>#define PATH @"/Users/qianfeng/Desktop/hehe/info"#define PATH1 @"/Users/qianfeng/Desktop/hehe/info/test.txt"int main(int argc, const char * a

以前写过一个python版本的,但是在查找文件路径的时候出现错误,无法正确的获取到文件的路径,就造成无法删除该路径下的“xxx.txt”文件. 当时以为是windows版本系统的错误造成这个问题的,也就没有继续深究,就把这个bug给放过了. 最近一段时间在学习android,肯定要用的java了,就用java实现了下,思路的话,肯定还是以前的了,结果还是出错,后来仔细的看了看代码,其实是自己的bug. 把代码贴下:(主要功能,删除指定目录下名叫"pylist.txt"的所有文件,使用递

自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结(可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html).随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出.在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的<Attention is all yo

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理.另外一方面,N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度.这是模糊匹配中常用的一种手段.本文将从此开始,进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种powerful的应用. 基于N-Gram模型定义的字符串距离 利用N-Gram模型评估语句是否合理 使用N-Gram模型时的数据平滑算法 欢迎关注白马负金羁的博客 htt

功能如标题,之所以这么做是有的时候文件数目较多,一个一个复制太复杂了,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- #2018_03_18 #实现功能:根据文件名字将对应的文件复制到目标地址中,之所以这么做是由于有的时候文件名太多了,一个一个复制很麻烦 #===========================================================================import import os import shutil #根据txt_pat

自然语言处理中的Attention Model:是什么及为什么 2017-07-13 张俊林 待字闺中 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词.AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效.听起来AM很高大上,其实它的基本思想是相当直观简洁的.本文作者可以对灯发誓:在你读完这篇啰里啰嗦的文章及其后续文章后,一定可以透彻了解AM到底是什么,以及轻易看懂任何有关论文看上去复杂的数学公

自然语言处理中的Attention Model:是什么及为什么 https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50550211 /* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你一定听说过Attention Model(后文有时会简称AM模型)这个词.AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一,在很多场景被证明有效.听起来AM很高大上

卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Processing, NLP)的狂潮.2015年以来,有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷.尽管其中必定有很多附庸风雅的水文,但是也存在很多经典的应用型文章.笔者在2016年也发表过一篇关于CNN在文本分类方面的论文,今天写这篇博客的目的,是希望能对CNN的结构做一个比较清晰的阐述,同时就目前的研究现状做一个

自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注.就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享. 1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这

//使用文件预览的原因是:TMD微信浏览器屏蔽掉文件下载链接,只好折中使用文件在线预览功能//要点:1.office文件用微软的插件打开 http://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=“office文件地址(如http://oss.aliyun.com/xxx.word .\xxx.xlsx)”// 2.txt.pdf文件用 pdf.js 插件实现在线预览 嵌套在layer显示(本人的前端烂的一匹)// 3.图片文件 也用layer显示// p

启动hbase的时候: -cdh4.5.0/bin$ hbase shell cat: /home/hadoop/hbase--cdh4.5.0/target/cached_classpath.txt: 没有那个文件或目录 // :: WARN conf.Configuration: hadoop.native.lib is deprecated. Instead, use io.native.lib.available HBase Shell; enter 'help<RETURN>' fo

python读取txt批量创建文件 pythonbatchfile 前几天有个小问题, 需要批量建立很多文件夹,, 所以手动写了个小的脚本, 后续可以直接使用 读取目录文件, 然后直接创建相应的文件 基本思路: 就是读取用户输入参数, 获取所在路径以及所要命名的后缀 获取txt所在路径, 得到同级目录 读取txt 的每一行 并计数得到数字 根据同级目录拼接路径, 创建文件(如果存在不覆盖) 输出结果 代码demo <script src="https://gist.github.com/S

pip freeze > requirements.txt 命令输出文件中出现文件路径而非版本号 解决办法: pip list --format=freeze > requirements.txt conda批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件 conda list -e > requirements.txt conda批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖 conda install --yes --file requirements.

代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Mvc; using Microsoft.Office.Interop.Excel; using System.Diagnostics; using System.IO; using Microsoft.Office.Interop.Word; namespace Suya.Web.Ap

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title></title> </h

2.python实现文件下载 (1)方法一.直接用a标签的href+数据库中文件地址,即可下载.缺点:word excel是直接弹框下载,对于image txt 等文件的下载方式是直接在新页面打开. (2)方法二.在python后台对下载内容进项处理,返回内容直接弹出下载框. #后台处理函数 def downloadFile(req): filename=basePath+req.GET['url'] def file_iterator(file_name, chunk_size=512): w