灾害响应管道项目 目录 安装 运行主应用程序的所有依赖项都在requirements.txt文件中进行整理。我建议使用该文件创建虚拟环境。使用Python版本3. *时,代码应该没有问题地运行。 预处理文件夹中的jupyter笔记本是使用Python的标准Anaconda发行版创建的。 依赖项是: 点击== 7.1.2 joblib == 1.0.1 langdetect == 1.0.8 nltk == 3.5 numpy == 1.20.1 熊猫== 1.2.3 python-dateutil == 2.8.1 pytz == 2021.1 regex == 2020.11.13 scikit学习== 0.24.1 scipy == 1.6.1 六个== 1.15.0 SQLAlchemy == 1.3.23 threadpoolctl == 2.1.0 tqd
2022-05-31 09:59:19 4.42MB python nlp api flask
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nlplot 自然语言处理的可视化模块 描述 促进自然语言处理的可视化并提供更快的分析 您可以绘制以下图形 (以英语和日语测试) 需求 安装 pip install nlplot 我已经在上发布了有关特定用途的信息。 (日本) 并且,示例代码也可以。 (英语) 用法 样本df df . head () 文本 0 认为有钱人看起来很穷 1个 遇到路障时,请绕行 2 天足够黑时,您可以看到星星 3 永远不要让你的记忆比梦想更伟大 4 当你知道失败时,胜利是最甜蜜的 import nlplot # target_col as a list type or a string se
2022-05-30 21:31:49 950KB visualization nlp plotly wordcloud
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文档包含了2021年最新的大厂算法岗面试题,如果你正在找工作,那一定不要错过,知己知彼才能百战百胜
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Fasttext 用新闻数据进行模型训练 训练结果库
2022-05-29 12:05:41 746.35MB NLP Fasttext
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2022NUK-NLP大作业:基于深度学习的文本分类.zip
2022-05-29 09:08:32 1.45MB 自然语言处理 深度学习 分类 文档资料
PyTorch问答 该存储库包含一些最重要的问题解答论文的实现。 这些实现以教程的形式进行,并且大致是所述论文的注释。 对于那些了解深度学习和NLP基础知识,想要开始阅读稍微复杂的论文并了解其实现方式的人来说,该存储库可能会有所帮助。 尽管我已尽力以简单的方式分解所有内容,但该存储库还假定您对PyTorch基础有所了解。 问题回答 问答是一项重要的任务,基于此,可以判断NLP系统和AI的智能。 QA系统将给出有关某个主题的简短段落或上下文,并根据文章内容提出一些问题。 这些问题的答案是上下文的跨度,也就是说,它们可以直接在文章中找到。 为了训练这样的模型,我们使用数据集。 入门 名为“ QA的
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状态:存档(代码按原样提供,预计无更新) 伯特·凯拉斯 Google BERT(来自Transformers的双向编码器表示)的Keras实现和OpenAI的Transformer LM能够使用微调API加载预训练的模型。 更新:得益于 TPU支持进行推理和训练 如何使用它? # this is a pseudo code you can read an actual working example in tutorial.ipynb or the colab notebook text_encoder = MyTextEncoder ( ** my_text_encoder_params ) # you create a text encoder (sentence piece and openai's bpe are included) lm_generator = lm_generator ( text_encoder , ** lm_generator_params ) # this is essentially your data reader (single sente
2022-05-28 20:02:02 43KB nlp theano tensorflow keras
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自然语言处理数据集7000—多条酒店评论数据5000多正面-2000多负面 情感/观点/评论 倾向性分析 携程网来源
2022-05-28 19:38:12 972KB 自然语言处理 人工智能 nlp
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Elasticsearch基于对象存储的冷热分离架构以及NLP特性增强实践.pdf
2022-05-28 11:05:23 2.1MB 数据库技术 IOTE
glove.6B.200d数据
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