一、项目介绍 FAQ(FAQ,frequently-asked questions)问答系统表示常见问题问答系统,常用于一些特定领域的智能客服,将用户经常问到的高频问答对索引起来,当新的提问命中时可以...
[学习笔记]neo4j离线导入csv文件——neo4j import
官方文档 一、 准备好所需的csv文件,文件格式为:节点[node:ID,name,:LABEL]以及关系[:START_ID,:END_ID,:TYPE],文件存放在neo4j安装地址,新建一个im...
自然语言处理NLTK(一):NLTK和语料库
对于文本的研究,对于语言主要是中文,英文的研究反而会少了很多,主要还是因为应用的问题,而现在对于海外的产品来说,英文的语言处理,会越来越显得重要,其实对英文语言处理资料会比中文的来得多,来得全,很多中...
代码中bert的输入和输出
首先上API,使用形式如下所示: all_encoder_layers, pooled_output = bertmodel(input_ids, token_type_ids, input_mask...
『Transformer/BERT』Transformer和BERT的位置编码
为什么要对位置进行编码? Attention提取特征的时候,可以获取全局每个词对之间的关系,但是并没有显式保留时序信息,或者说位置信息。就算打乱序列中token的顺序,最后所得到的Attention结...
Embedding 基础
一、什么是Embedding 简单来说,Embedding 就是用一个数值向量"表示"一个对象(Object)的方法,这里说的对象可以是一个词、一个物品,也可以是一部电影等等。一个物品能被向量表示,是...
NLP-分类模型:短文本分类概述【FastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DPCNN】
随着信息技术的发展,最稀缺的资源不再是信息本身,而是对信息的处理能力。且绝大多数信息表现为文本形式,如何在如此大量且复杂的文本信息中如何获取最有效的信息是信息处理的一大目标。文本分类可以帮助用户准确定...
整理常用的中英文预训练词向量(Pretrained Word Vectors)
文章目录 * - 引言 - 腾讯中文词汇/短语向量(Tencent AI Lab Embedding Corpus for Chinese Words and Phrases) - + 使用方法 - ...
NLP——Tokenizer
1.什么是Tokenizer 使用文本的第一步就是将其拆分为单词。单词称为标记(token),将文本拆分为标记的过程称为标记化(tokenization),而标记化用到的模型或工具称为tokenize...
【推荐系统基础】正负样本之负采样 | pointwise、pairwise、listwise
抵扣说明: 1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。 2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、C币套餐、付费专栏及课程。 Original: https://blog.cs...
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