更新：现在可以嵌入预训练的通用句子编码器和BERT句子转换器。阅读。 Top2Vec Top2Vec是用于主题建模和语义搜索的算法。它会自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。训练Top2Vec模型后，您可以： 获取检测到的主题数。 获取主题。 获取主题大小。 获取层次结构主题。 通过关键字搜索主题。 按主题搜索文档。 通过关键字搜索文档。 查找类似的单词。 查找类似的文档。 使用公开模型 有关其工作原理的更多详细信息，请参见。 好处 自动查找主题数。 无需停用词列表。 无需词干/词形限制。 适用于短文本。 创建联合嵌入的主题，文档和单词向量。 内置搜索功能。 它是如何工作的？ 该算法所做的假设是，许多语义上相似的文档都表明了一个潜在的主题。第一步是创建文档和单词向量的联合嵌入。将文档和单词嵌入向量空间后，算法的目标是找到文档的密集簇，然后确定哪些单词将这些文档

Big5-性格React烧瓶 这是一个项目，我们可以在该项目上构建一个React应用并调用端点进行预测。 使用的模型是随机森林回归器和随机森林分类器。 使用myPersonality项目（ ）的数据集对模型进行训练。 模型使用回归模型生成预测的人格得分，并使用分类模型针对每个人格特征生成二元类别的概率。 技术领域 后端烧瓶 前端React 修改后的准备 Create-react-app创建一个基本的React应用程序。 接下来，加载了引导程序，该引导程序使我们可以为每个屏幕尺寸创建响应式网站。 在App.js文件中，添加了带有textarea和Predict按钮的表单。 将每个表单属性添加到状态，并在按下Predict按钮时，将数据发送到Flask后端。 将样式添加到页面的App.css文件。 Flask应用程序具有POST终结点/预测。 它接受输入值作为json，将其转换为数组，并使

SIFRank_zh 这是我们论文的相关代码原文是在对英文关键短语进行抽取，这里迁移到中文上，部分管道进行了改动英文原版在。。 版本介绍 2020/03 / 03——最初最初版本本版本中只包含了最基本的功能，部分细节还有待优化和扩展。 核心算法 预训练模型ELMo +句向量模型SIF 词向量ELMo优势：1）通过大规模预训练，较早的TFIDF，TextRank等基于统计和图的具有更多的语义信息； 2）ELMo是动态的，可以改善一词多义问题； 3）ELMo通过Char -CNN编码，对生隐词非常友好； 4）不同层的ELMo可以捕捉不同层次的信息 句子矢量SIF优势：1）根据词频对词向量进行平滑逆频率变换，能更好地捕捉句子的中心话题； 2）更好地过滤通用词 最终关键焦点识别 首先对句子进行分词和词性标注，再利用正则表达式确定确定名词短语（例如：形容词+名词），将名词作为前缀关键字 最终关键利率

word_embeddings层词向量初始化可以参考的资源，txt文件分别有50、100、200、300维，从程序中直接读取就好

更好的NER 具有双向LSTM-CNN的命名实体识别 命名实体识别的双向LSTM_CNN的keras实现。 原始论文可以在找到 该实现与原始论文的不同之处在于： 不考虑词典 使用存储桶可加快培训速度 使用nadam优化程序代替SGD 结果 该模型在约70个时期内产生90.9％的测试F1得分。 对于给定的体系结构，本文产生的结果是91.14体系结构（带有emb + caps的BILSTM-CNN） 数据集 conll-2003 论文网络模型 使用Keras构建网络模型 运行脚本 python3 nn.py 要求 0) nltk 1) numpy 2) Keras==2.1.2 3) T

WordGCN 使用图卷积网络在词嵌入中整合句法和语义信息 WordGCN概述 SynGCN概述：SynGCN使用图卷积网络来利用依赖上下文学习单词嵌入。 对于词汇表中的每个单词，该模型旨在通过基于使用GCN编码的依存关系上下文预测每个单词来学习其表示形式。 请参阅本文的第5节以获取更多详细信息。 依存关系 与TensorFlow 1.x和Python 3.x兼容。 可以使用requirements.txt安装依赖项。 pip3 install -r requirements.txt 安装用于评估学习的嵌入的。 可以从此下载本文中使用的测试和有效数据集拆分。 用提供的文件夹替换原始的~

中文单词向量 该项目提供了100多个中文单词向量（嵌入），它们经过不同表示（密集和稀疏），上下文特征（单词，ngram，字符等）和语料库的训练。 可以轻松获得具有不同属性的预训练向量，并将其用于下游任务。 此外，我们提供了一个中文类比推理数据集CA8和一个评估工具包，供用户评估其词向量的质量。 参考 如果使用这些嵌入和CA8数据集，请引用该论文。 沉力，赵哲，胡仁芬，李文思，刘涛，杜小勇， ，ACL 2018。 @InProceedings{P18-2023, author = "Li, Shen and Zhao, Zhe and Hu, Renfen and Li, Wensi and Liu, Tao and Du, Xiaoyong", title = "Analogical Reasoning on Chinese M