随着大数据和人工智能的发展, 将人工处理专利的方式转换为自动化处理成为可能. 本文结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征和双向长短记忆神经网络(BiLSTM)序列化提取全局特征的优势, 在BiLSTM隐藏层引入注意力机制(Attention机制), 提出了针对中文专利文本数据的BiLSTM_ATT_CNN组合模型. 通过设计多组对比实验, 验证了BiLSTM_ATT_CNN组合模型提升了中文专利文本分类的准确率.

机器学习的双向注意力流 这是的原始实现。 可找到提交的CodaLab工作表。 对于TensorFlow v1.2兼容版本，请参阅分支。 如有问题和建议，请联系 （ ）。 0.要求 一般 Python（已在3.5.2。上验证。Python2已报告问题！） 解压缩，wget（仅用于运行download.sh ） Python包 tensorflow（深度学习库，仅适用于r0.11） nltk（NLP工具，已在3.2.1上验证） tqdm（进度条，已在4.7.4上验证） jinja2（用于虚假化；如果只培训和测试，则不需要） 1.预处理 首先，准备数据。 下载SQuAD数据以及GloVe和nltk语料库（〜850 MB，这会将文件下载到$HOME/data ）： chmod +x download.sh; ./download.sh 其次，预处理Stanford QA数据集（以及GloVe向量），并将其保存在$PWD/data/squad （约5分钟）： python -m squad.prepro 2.培训 该模型具有〜2.5M参数。 该模型由NVidia Titan

问题解决：AttributeError: module ‘paddle.fluid’ has no attribute ‘EndStepEvent’问题描述解决思路问题解决 问题描述 在使用paddle.fluid导入EndStepEvent过程中 global step if isinstance(event, fluid.EndStepEvent): if event.step == 0: plot_cost.append('Train Cost', step, event.metrics[0]) plot

安全运营中ATT&CK框架的实用性挑战与应对 如何建立企业内部的ATT&CK ATT&CK 在攻击事件关联分析中的实践 ATT&CK：从威胁框架到攻击链路 ATT&CK的技术研究 与应用探索 ATT&CK和安全能力测试 ATT&CK威胁检测技术在云工作负载的实践 ATT&CK在金融行业 的落地实践

本机环境： cudatoolkit = 10.1.243 cudnn = 7.6.5 tensorflow-gpu = 2.1.0 keras-gpu = 2.3.1 今天在以TensorFlow2.1.0为后端的Keras中使用TensorBoard时报错，发现原因是keras和tf.keras混用导致的。报错与解决方案如下： 导致报错语句： summary = TensorBoard(log_dir="cnn_lstm_logs/",histogram_freq=1) 报错： ---> 54 summary = TensorBoard(log_dir="cnn_lstm_log

ATT&CK更新和路线图 企业如何建设ATT&CK 企业如何运营ATT&CK

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出现问题现象 本人最近在玩树莓派4B的时候，树莓派在烧录镜像之后，无法启动，一直卡死在end kernel panic not syncing: attempted to kill init! exitcode = 0x00000000b 环境 设备：树莓派4B 查找原因–树莓派官网 根据官网给出的检查方案，我排除了 SPI EEPROM 损坏的可能。 个人解决方案 原来是因为在格式化内存卡的时候，格式化工具把内存卡格式化成非FAT32（4096 k 对齐）格式。 后来自己使用 DiskGenius 对内存卡进行格式化，格式化格式为 FAT32（4096 k 对齐）, 然后在把镜像烧录进去，

运行该项目的模型训练和模型预测脚本需要准备BERT中文版的模型数据，下载网址为： 。   利用笔者自己收集的3881个样本，对人物关系抽取进行尝试。人物关系共分为14类，如下： { "unknown": 0, "夫妻": 1, "父母": 2, "兄弟姐妹": 3, "上下级": 4, "师生": 5, "好友": 6, "同学": 7, "合作": 8, "同人": 9, "情侣": 10, "祖孙": 11, "同门": 12, "亲戚": 13 }   人物关系类别频数分布条形图如下：   模型结构： BERT + 双向GRU + Attention + FC   模型训练效果： # 训练集(train), loss: 0.0260, acc: 0.9941 # 最终测试集(test), loss: 0.9505, acc:

思路 文本处理，这里我是以eng_fra的文本为例，每行是english[tab]french，以tab键分割。获取文本，清洗。 分别建立字典，一个english，一个french。 根据字典写好seq2id的函数（文本序列->数字序列），并调用将文本序列化。 初始化Encoder，Decoder模型；选择合适的优化器；设置lr，epochs等参数； 开始循环迭代： 1.因为文本太大，这里是随机选择某句进行训练。 2.句子通过Encoder，Encoder产生新的隐层和每层的输出；再将开始标志通过传给Decoder结合Encoder的隐层和每层的输出（期间用到attention，下面详细讲解）