带有元数据的文本的最小监督分类
该项目提供了一个对文本与元数据进行分类的弱监督框架。
安装
为了进行培训，强烈建议您使用GPU。
凯拉斯
该代码基于Keras库。 您可以找到安装说明。
相依性
该代码是用Python 3.6编写的。 依赖关系总结在文件requirements.txt 。 您可以像这样安装它们：
pip3 install -r requirements.txt
快速开始
要在我们的论文中再现结果，您需要首先下载。 我们的论文中使用了五个数据集。 不幸的是，由于我们对数据提供者的承诺，因此无法发布GitHub-Sec数据集。 其他四个数据集可用。 解压缩下载的文件后，您可以分别看到对应于这四个数据集的四个文件夹。
数据集
文件夹名称
＃文件
＃班
类名（该类中的#Repository）
bio/
876
10
序列分析（210），基因组分析（176），基因表达（6
2023-04-13 22:34:54
36KB
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解析器
exif-parser是exif格式的图像元数据的解析器，exif格式是jpeg和tiff图像最流行的元数据格式。 它是用纯JavaScript编写的，没有外部依赖关系。 它也可以获取jpeg图像的大小以及嵌入在exif数据中的jpeg缩略图的大小。 它还可以提取嵌入的缩略图图像。
正在安装
npm install exif-parser
您还可以构建浏览器包，以将其与[removed]标记一起包含在HTML文档中，如下所示：
git clone git@github.com:bwindels/exif-parser.git
cd exif-parser/
make build-browser-bundle
捆绑包的构建版本也可以在。
这将生成一个dist/exif-parser-(version).js和dist/exif-parser-(version)-min.js文件。
2023-03-14 18:58:22
340KB
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为解决当前教育资源库在通用性和共享性的不足，结合CELTS元数据标准，利用本体技术设计了一个语义化的教育资源本体库。参照元数据标准构建教育资源本体，对学科领域知识进行语义分析和关联构建学科知识本体，对教育资源实例做语义标注，并通过推理机Jena实现了本体推理和查询。为教育资源库的语义搜索及智能服务奠定基础。
2023-02-11 23:37:05
1.25MB
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基于CELTSC学习对象元数据的本体构建方法研究及实现 ，李季，陈玲玲，本文首先介绍了现有的几种重要的本体构建方法，然后分析元数据与本体之间的关系，并在七步法的基础上提出基于元数据的本体构建方
2023-02-11 23:35:16
378KB
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