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用Load方法在窗体上添加一个文本程序(VB6.0源代码编写),每点击一次就增加一个Text控件. Load Text1(i) Text1(i).Width = 800 Text1(i).Height = 300 Text1(i).Top = 200 Text1(i).Left = Text1(i - 1).Left + 1000 Text1(i).Visible = True i = i + 1

Describable Textures 纹理图像数据.gz

颜色分类leetcode 用于文本的 Grad-CAM 这是文本分类模型的实现。 使用的模型是用于文本分类的 1D-CNN，在 . 使用的数据是重新精炼的版本，其重新标记以进行二元分类。 输入功能是 word2vec 的精简版。 它特别需要 python>=3, tensorflow>=1.4,<2>>> pip3 install -r requirements.txt 特征 在训练之前，它需要 word2vec 二进制文件。 通过word2vec.sh下载，会下载到 word2vec/ 目录下。 >>> ./word2vec.sh 所有 word2vec 二进制文件都必须位于 word2vec/ 目录中。 word2vec/GoogleNews-vectors-negative300-SLIM.bin 训练时会自动下载。 训练 usage: train.py [-h] [--epoch EPOCH] [--batch-size BATCH_SIZE] [--lea

Chinese-Text-Classification-Pytorch-master。 数据齐全，说明文档详细。点击即用！ # 训练并测试： # TextCNN python run.py --model TextCNN # TextRNN python run.py --model TextRNN # TextRNN_Att python run.py --model TextRNN_Att # TextRCNN python run.py --model TextRCNN # FastText, embedding层是随机初始化的 python run.py --model FastText --embedding random # DPCNN python run.py --model DPCNN # Transformer python run.py --model Transformer

基于中文维基百科语料训练出的wiki.zh.text.model，压缩包中包含4个模型文件，提供百度网盘链接，下载即可。包括 wiki.zh.text.model 、wiki.zh.text.vector、wiki.zh.text.model.wv.vectors.npy、wiki.zh.text.model.trainables.syn1neg.npy

2009年新书，非扫描 Contents List of Figures xiii List of Tables xix Introduction xxi About the Editors xxvii Contributor List xxix 1 Analysis of Text Patterns Using Kernel Methods 1 Marco Turchi, Alessia Mammone, and Nello Cristianini 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 General Overview on Kernel Methods . . . . . . . 1 1.2.1 Finding Patterns in Feature Space . . . . . . . . . . . 5 1.2.2 Formal Properties of Kernel Functions . . . . . . . . . 8 1.2.3 Operations on Kernel Functions . . . . . . . . . . . . 10 1.3 Kernels for Text . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.3.1 Vector SpaceModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.3.2 Semantic Kernels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.3.3 String Kernels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4 Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.5 Conclusion and Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2 Detection of Bias in Media Outlets with Statistical Learning Methods 27 Blaz Fortuna, Carolina Galleguillos, and Nello Cristianini 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2 Overview of the Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.3 Data Collection and Preparation . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.1 Article Extraction from HTML Pages . . . . . . . . . 31 2.3.2 Data Preparation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.3.3 Detection of Matching News Items . . . . . . . . . . . 32 2.4 News Outlet Identification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.5 Topic-Wise Comparison of Term Bias . . . . . . . . . . . . . 38 2.6 News OutletsMap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.6.1 Distance Based on Lexical Choices . . . . . . . . . . . 42 vii © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC viii 2.6.2 Distance Based on Choice of Topics . . . . . . . . . . 43 2.7 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.9 Appendix A: Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . 48 2.10 Appendix B: Bag of Words and Vector Space Models . . . . . 48 2.11 Appendix C: Kernel Canonical Correlation Analysis . . . . . 49 2.12 Appendix D: Multidimensional Scaling . . . . . . . . . . . . . 50 3 Collective Classification for Text Classification 51 Galileo Namata, Prithviraj Sen, Mustafa Bilgic, and Lise Getoor 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.2 Collective Classification: Notation and Problem Definition . . 53 3.3 Approximate Inference Algorithms for Approaches Based on Local Conditional Classifiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3.1 Iterative Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.3.2 Gibbs Sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.3.3 Local Classifiers and Further Optimizations . . . . . . 55 3.4 Approximate Inference Algorithms for Approaches Based on Global Formulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.4.1 Loopy Belief Propagation . . . . . . . . . . . . . . . . 58 3.4.2 Relaxation Labeling via Mean-Field Approach . . . . 59 3.5 Learning the Classifiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6 Experimental Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6.1 Features Used . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6.2 Real-World Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6.3 Practical Issues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.7 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 3.9 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4 Topic Models 71 David M. Blei and John D. Lafferty 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 4.2 Latent Dirichlet Allocation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 4.2.1 Statistical Assumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 4.2.2 Exploring a Corpus with the Posterior Distribution . . 75 4.3 Posterior Inference for LDA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.3.1 Mean Field Variational Inference . . . . . . . . . . . . 78 4.3.2 Practical Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 4.4 Dynamic Topic Models and Correlated Topic Models . . . . . 82 4.4.1 The Correlated Topic Model . . . . . . . . . . . . . . 82 4.4.2 The Dynamic Topic Model . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.5 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC ix 5 Nonnegative Matrix and Tensor Factorization for Discussion Tracking 95 Brett W. Bader, Michael W. Berry, and Amy N. Langville 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 5.1.1 Extracting Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.1.2 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.2 Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.3 Tensor Decompositions and Algorithms . . . . . . . . . . . . 98 5.3.1 PARAFAC-ALS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 5.3.2 Nonnegative Tensor Factorization . . . . . . . . . . . . 100 5.4 Enron Subset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.4.1 TermWeighting Techniques . . . . . . . . . . . . . . . 103 5.5 Observations and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 5.5.1 Nonnegative Tensor Decomposition . . . . . . . . . . . 105 5.5.2 Analysis of Three-Way Tensor . . . . . . . . . . . . . 106 5.5.3 Analysis of Four-Way Tensor . . . . . . . . . . . . . . 108 5.6 Visualizing Results of the NMF Clustering . . . . . . . . . . . 111 5.7 FutureWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 6 Text Clustering with Mixture of von Mises-Fisher Distributions 121 Arindam Banerjee, Inderjit Dhillon, Joydeep Ghosh, and Suvrit Sra 6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 6.2 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 6.3 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 6.3.1 The von Mises-Fisher (vMF) Distribution . . . . . . . 124 6.3.2 Maximum Likelihood Estimates . . . . . . . . . . . . . 125 6.4 EMon aMixture of vMFs (moVMF) . . . . . . . . . . . . . . 126 6.5 Handling High-Dimensional Text Datasets . . . . . . . . . . . 127 6.5.1 Approximating κ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 6.5.2 Experimental Study of the Approximation . . . . . . . 130 6.6 Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 6.7 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 6.7.1 Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 6.7.2 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 6.7.3 Simulated Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 6.7.4 Classic3 Family of Datasets . . . . . . . . . . . . . . . 140 6.7.5 Yahoo News Dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 6.7.6 20 Newsgroup Family of Datasets . . . . . . . . . . . . 143 6.7.7 Slashdot Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 6.8 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 6.9 Conclusions and Future Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC x 7 Constrained Partitional Clustering of Text Data: An Overview 155 Sugato Basu and Ian Davidson 7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 7.2 Uses of Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 7.2.1 Constraint-Based Methods . . . . . . . . . . . . . . . 157 7.2.2 Distance-BasedMethods . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 7.3 Text Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 7.3.1 Pre-Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 7.3.2 DistanceMeasures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 7.4 Partitional Clustering with Constraints . . . . . . . . . . . . 163 7.4.1 COP-KMeans . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 7.4.2 Algorithms with Penalties – PKM, CVQE . . . . . . . 164 7.4.3 LCVQE: An Extension to CVQE . . . . . . . . . . . . 167 7.4.4 Probabilistic Penalty – PKM . . . . . . . . . . . . . . 167 7.5 Learning Distance Function with Constraints . . . . . . . . . 168 7.5.1 Generalized Mahalanobis Distance Learning . . . . . . 168 7.5.2 Kernel Distance Functions Using AdaBoost . . . . . . 169 7.6 Satisfying Constraints and Learning Distance Functions . . . 170 7.6.1 Hidden Markov Random Field (HMRF) Model . . . . 170 7.6.2 EMAlgorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 7.6.3 Improvements to HMRF-KMeans . . . . . . . . . . . 173 7.7 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 7.7.1 Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 7.7.2 Clustering Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 7.7.3 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 7.7.4 Comparison of Distance Functions . . . . . . . . . . . 176 7.7.5 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 7.8 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 8 Adaptive Information Filtering 185 Yi Zhang 8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 8.2 Standard EvaluationMeasures . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 8.3 Standard Retrieval Models and Filtering Approaches . . . . . 190 8.3.1 Existing Retrieval Models . . . . . . . . . . . . . . . . 190 8.3.2 Existing Adaptive Filtering Approaches . . . . . . . . 192 8.4 CollaborativeAdaptive Filtering . . . . . . . . . . . . . . . . 194 8.5 Novelty and Redundancy Detection . . . . . . . . . . . . . . . 196 8.5.1 Set Difference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 8.5.2 Geometric Distance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 8.5.3 Distributional Similarity . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 8.5.4 Summary of Novelty Detection . . . . . . . . . . . . . 201 8.6 Other Adaptive Filtering Topics . . . . . . . . . . . . . . . . 201 8.6.1 Beyond Bag ofWords . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC xi 8.6.2 Using Implicit Feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 8.6.3 Exploration and Exploitation Trade Off . . . . . . . . 203 8.6.4 Evaluation beyond Topical Relevance . . . . . . . . . 203 8.7 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 9 Utility-Based Information Distillation 213 Yiming Yang and Abhimanyu Lad 9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 9.1.1 Related Work in Adaptive Filtering (AF) . . . . . . . 213 9.1.2 Related Work in Topic Detection and Tracking (TDT) 214 9.1.3 Limitations of Current Solutions . . . . . . . . . . . . 215 9.2 A Sample Task . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 9.3 Technical Cores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 9.3.1 Adaptive Filtering Component . . . . . . . . . . . . . 218 9.3.2 Passage Retrieval Component . . . . . . . . . . . . . . 219 9.3.3 Novelty Detection Component . . . . . . . . . . . . . 220 9.3.4 Anti-Redundant Ranking Component . . . . . . . . . 220 9.4 EvaluationMethodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 9.4.1 Answer Keys . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 9.4.2 Evaluating the Utility of a Sequence of Ranked Lists . 223 9.5 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 9.6 Experiments and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 9.6.1 Baselines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 9.6.2 Experimental Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 9.6.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 9.7 Concluding Remarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229 9.8 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229 10 Text Search-Enhanced with Types and Entities 233 Soumen Chakrabarti, Sujatha Das, Vijay Krishnan, and Kriti Puniyani 10.1 Entity-Aware Search Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . 233 10.1.1 Guessing Answer Types . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 10.1.2 Scoring Snippets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 10.1.3 Efficient Indexing and Query Processing . . . . . . . . 236 10.1.4 Comparison with Prior Work . . . . . . . . . . . . . . 236 10.2 Understanding the Question . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 10.2.1 Answer Type Clues in Questions . . . . . . . . . . . . 239 10.2.2 Sequential Labeling of Type Clue Spans . . . . . . . . 240 10.2.3 From Type Clue Spans to Answer Types . . . . . . . . 245 10.2.4 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 10.3 Scoring Potential Answer Snippets . . . . . . . . . . . . . . . 251 10.3.1 A ProximityModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 10.3.2 Learning the Proximity Scoring Function . . . . . . . 255 10.3.3 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 10.4 Indexing and Query Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC xii 10.4.1 Probability of a Query Atype . . . . . . . . . . . . . . 262 10.4.2 Pre-Generalize and Post-Filter . . . . . . . . . . . . . 262 10.4.3 Atype Subset Index Space Model . . . . . . . . . . . . 265 10.4.4 Query Time BloatModel . . . . . . . . . . . . . . . . 266 10.4.5 Choosing an Atype Subset . . . . . . . . . . . . . . . . 269 10.4.6 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 10.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 10.5.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 10.5.2 Ongoing and Future Work . . . . . . . . . . . . . . . . 273 © 2009

某天，我用ISE自带的编辑器对它进行打开，发现里面的中文都是乱码。为了解决这个问题，折腾了一段时间。现在来看看是如何解决乱码问题的。

Sublime Text 3中文版是一款跨平台代码编辑器（Code Editor）软件。Sublime Text 3具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等，是程序员的必备神器。Sublime Text 3破解版支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统同时也支持N多种语言等

胶囊网络的文本分类 EMNLP18接受了我们的论文的实现。 要求：代码是用Python（2.7）编写的，并且需要Tensorflow（1.4.1）。 链接到我们最近的胶囊项目： : ACL19预印本： 资料准备 reuters_process.py提供了清除原始数据并生成Reuters-Multilabel和Reuters-Full数据集的功能。 若要快速入门，请参阅以获取Reuters-Multilabel数据集。 对于其他数据集，请访问。 更多说明 utils.py包含几个包装的基本功能，例如_conv2d_wrapper，_separable_conv2d_wrapper和_get_variable_wrapper等。 这些layers.py实现的胶囊网络包括主胶囊层，卷积胶囊层，胶囊扁平化层和FC胶囊层。 network.py提供了两种胶囊网络的实现以及用于比较的基