之前的研究以端到端的方式训练监督模型的输入——从一篇文章的第一句到整个文本——来预测参考摘要。进行端到端的处理需要大量相关的文章-摘要对，因此语言理解是生成流畅摘要的首要条件。...网页搜索结果：为了扩展参考文档的集合，研究者使用文章标题作为搜索内容，在谷歌搜索引擎中搜索结果。每次查询收集 10 个结果页面。...许多文章的引用资料很少，因此研究者使用网页搜索结果作为源文档的补充。不过，引用资料往往质量更高。统计数据集中的总单词数时，我们会发现它比之前的摘要数据集大一个数量集。...每个注意力层都将一个符号序列作为输入，并产生一个相似长度的输出序列。左图：transformer-解码器中的原始自注意力。中图：内存压缩的注意力，减少了密钥/数值的数量。...本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
案例中使用Python实现TextRank算法，并结合PageRank算法和GloVe词向量来生成网球新闻文档摘要。...PageRank主要是用来给搜索引擎结果排序的。让我们从下面这个例子了解PageRank的基本思想吧。 2.1 PageRank 假设我们有四个网页 -- w1, w2, w3, w4....为了得到用户从一个页面跳转到另一个页面的概率，我们先构造一个 n*n 的方矩阵 M，n是网页的数量。 矩阵中每个元素代表了用户从一个网页跳转到另一个网页的概率。...我们也可以用词袋模型或者TF-IDF方法来为句子构建特征向量，但是这些方法忽略了句子中单词的顺序，而且这样的特征向量通常维数过高。...4.7 句子的向量表示 我们先取出句子中单词对应的词向量，每个词向量的维度是100维，将它们相加再取平均，得到的向量就用来表示这个句子。
例如，如果你想从一篇在线新闻报道中搜寻一些特定信息，你也许要吃透报道内容，花费大量时间剔除无用信息，之后才能找到自己想要了解的信息。...抽取式摘要（extraction-based summarization） 在抽取式摘要中，抽取一段文本中表示重点内容的单词子集，并结合起来生成摘要。...我们可以将抽取式摘要看作是一支荧光笔-从源文本中抽取主要信息。 ? 荧光笔 = 抽取式摘要 在机器学习中，抽取式摘要通常需要衡量基本句子成分的权重，并根据权重结果生成摘要。...我们使用 urllib.request 程序中的 urlopen 函数打开网页。之后，使用 read 函数读取所抓取的数据对象。...在这种情况下，我们将根据句子中的单词对该句进行评分，也就是加上句子中每个重要单词的出现频率。
图已经成为一种强大的建模和捕获真实场景中的数据的手段，比如社交媒体网络、网页和链接，以及GPS中的位置和路线。如果您有一组相互关联的对象，那么您可以使用图来表示它们。 ?...被搜索引擎爬虫用来建立网页的索引。 用来在社交网络上搜索。 用于查找可用的邻接节点在对等网络，如BitTorrent。 深度优先搜索 （Depth-first search） ?...在深度优先搜索(DFS)中，我们从一个特定的顶点开始，在回溯(backtracking)之前沿着每个分支尽可能地搜索。在DFS中，我们还需要跟踪访问过的顶点。...在社交网络中，用来寻找一群关系密切的人，并根据共同的兴趣提出建议。 拓扑排序 ? 图的拓扑排序是对它的顶点进行线性排序，因此对于排序中的每条有向边(u, v)，顶点u都在v之前。...算法 Kahn算法基于深度优先搜索的算法 应用 用于指令调度。 用于数据序列化。 用于确定在makefile中执行的编译任务的顺序。 用于解析链接器中的符号依赖关系。 图着色 ?
（如何检查一个字符串是否有跟某种模式匹配的部分或者从一个字符串中将与模式匹配的部分提取出来或者替换掉）。...关于正则表达式的相关知识，大家可以阅读一篇非常有名的博客叫《正则表达式30分钟入门教程》，读完这篇文章后你就可以看懂下面的表格，这是我们对正则表达式中的一些基本符号进行的扼要总结。...#) 注释 (exp) 匹配exp并捕获到自动命名的组中 (? exp) 匹配exp并捕获到名为name的组中 (?:exp) 匹配exp但是不捕获匹配的文本 (?...否则返回None search(pattern, string, flags=0) 搜索字符串中第一次出现正则表达式的模式 成功返回匹配对象 否则返回None split(pattern, string...，如果一个正则表达式需要重复的使用，那么先通过compile函数编译正则表达式并创建出正则表达式对象无疑是更为明智的选择。
那么，我们该如何在实际中使用深度学习表示来创建搜索引擎？ 我们的最终目标是拥有一个搜索引擎，它可以接收图像并输出相似的图像或标签，可以接收文本并输出类似的单词或图像。...然后，我们可以在嵌入层中搜索类似的单词。...图像 文本 两个世界的碰撞融合 现在让我们创建一个混合模型，可以实现从单词到图像，反之亦然。 在本教程的第一课中，我们将训练我们的模型，并从一篇名为 DeViSE. 的优秀论文中汲取了灵感。...我们只需要从 GloVe 获取我们预先训练好的单词嵌入层，并找到具有最相似嵌入层的图像（我们通过在模型中运行它们得到）。 使用最少数据进行广义图像搜索。...例如，在发表这篇文章时，没有英文单词用来形容「一只躺在沙发上的猫」，这是一个输入搜索引擎的完全有效的查询。如果我们想要同时搜索多个单词，我们可以使用一种非常简单的方法，利用词向量的算术属性。
选自medium 作者：Dimitris Apostolopoulos 机器之心编译 参与：shooting 哈喽各位久等啦！...上一篇文章中，我们介绍了「推荐系统之路」，有些小可爱在留言里表示期待下一篇。最近，这位作者大大更新了。...虽然还是关于推荐系统，但这次讲的是产品聚类以及相关方法，具体见下文↓↓ 在上一篇文章中，我大致介绍了推荐系统，但卡在了矩阵系统的性能这一块。...也就是说，分离单词的后缀，以找出共同的词根，并完全去停用词。 为了将产品名输入至算法中，我们要把数据转换为向量。...我们的分组中大部分都是包含 1 个单词的产品名，这减少了我们需要处理的数据量。 OK，功成身退！ 下一篇文章中，我们将继续利用从产品中提取的任何信息。
前言 为什么会写这篇文章呢？ 首先，效率对于程序员来说非常重要； 其次，避免大家被吐槽使用的假苹果； 言归正传 ⭐️神兵利器–Alfred Alfred可以说是公认的MAC开发神器 ?...它能帮你快速打开网页、快速进行自定义搜索、查看剪贴板历史、快速查询单词等等。Alfred 提供的功能虽然很多，但目的只有一个 —— 那就是减少我们工作中的一些重复动作，提升我们的工作效率。...有时候突然忘记一个单词的中文意思是什么，我们得移动下鼠标，打开词典工具，然后输入单词。但有了 Alfred 我们直接输入单词就可以知道其含义是什么。 ?...⭐️编译神器–Atom ? Atom 是github专门为程序员推出的一个跨平台文本编辑器。具有简洁和直观的图形用户界面，并有很多有趣的特点：支持CSS，HTML，JavaScript等网页编程语言。...通常的做法应该是以下两种： 在 Mac App Store 搜索，然后安装； 对于不在 Mac App Store 上架的软件，先在搜索引擎中搜索，找到官网，然后打开下载页面下载，最后再将下载的安装包拖到
对于开发人员来说，正则表达式是一个非常有用的功能，它提供了 查找，匹配，替换 句子，单词，或者其他格式的字符串。这篇文章主要介绍了15个超实用的php正则表达式，需要的朋友可以参考下。...在这篇文章里，我已经编写了15个超有用的正则表达式，WEB开发人员都应该将它收藏到自己的工具包。验证域名检验一个字符串是否是个有效域名...."; } 从一个字符串中 突出某个单词 这是一个非常有用的在一个字符串中匹配出某个单词 并且突出它，非常有效的搜索结果 $text = "Sample sentence from KomunitasWeb...Append the following line to it: strong.search-excerpt { background: yellow; } 从HTML文档中获得全部图片 如果你曾经希望去获得某个网页上的全部图片..."; } 查找页面 title 这段代码方便查找和打印 网页 和 之间的内容 $fp = fopen("http://www.catswhocode.com/blog"
目录和权威性的概念，描述在这里，来源于网页。作为广泛主题搜索的结果，有两种主要类型的网页。...关于该主题（权威型）有权威的信息来源，然而有些页面仅包含手动编译的关于特定主题（目录型）上的权威网页的链接列表。目录型网页本身并不是特定主题信息的权威来源，而是将您引导至更权威的网页。...所有文档中的所有单词都由两个Dictionary Tagger节点标记为正面或负面，这取决于它们是否与这两个词汇表中的任何单词匹配。无标记的词被认为是中性的。...注意：此处使用绝对词频率计算用户的情感评分，而不考虑每篇文章中的单词数量。...在所有灰色（中性）单词中，您可以看到左侧是绿色（正面）单词居多，右侧是红色（负面）单词居多。请注意反复出现的单词“”愚蠢的“，这使作者pNutz成为最消极发文作者。
一、可用的嵌入式浏览器方案 QT在5.6之前可以webkit浏览器框架访问网页，在之后就去掉了webkit，加入了QWebEngineView框架，但是QWebEngineView只能支持VS编译器，mingw...编译器不支持。...在后面的高版本QT里，mingw编译器如果要加载网页可以使用两种方式。 (1). 编译webkit源码，使用webkit。 也可以不用自己编译，GitHub上可以下载编译好的库，直接下载使用即可。...本篇文章就介绍如何使用IE的COM插件完成网页浏览。分别都支持VS和MinGW编译器。...ReadWrite|QIODevice ::Text); QTextStream TS(&outFile); TS<<DOC<<endl; this->setWindowTitle("单词翻译
编译 | 老张 发布 | ATYUN订阅号 ? 几年前，网络搜索很简单，用户输入几个单词并浏览结果页面。 今天，用户可能会在手机上拍摄照片，并将其放入搜索框或使用智能助手提问而无需亲自接触设备。...向量搜索使按概念搜索比关键字搜索更容易，例如，如果用户输入“巴黎的塔有多高”，Bing可以返回一个自然语言结果，告诉用户艾菲尔铁塔1063英尺，即使搜索查询中没有出现“Eiffel”这个词，结果中也没有出现...微软将向量搜索用于自己的Bing搜索引擎，该技术正在帮助Bing更好地理解数十亿网络搜索背后的意图，并在数十亿网页中找到最相关的结果。...使用向量进行更好的搜索 向量本质上是一个单词、图像像素或其他数据点的数字表示，它帮助捕捉数据块的实际含义。主要通过深度学习理解和表示使用这些向量的搜索意图。...通过Bing搜索，向量化工作已经扩展到搜索引擎索引的超过1500亿条数据，从而改进了传统的关键字匹配。这些包括单个单词，字符，网页代码段，完整查询和其他媒体。
如果某个页面中包含另外一个页面的链接，就在两个顶点之间连一条有向边。利用图的遍历搜索算法，来遍历整个互联网中的网页。 搜索引擎采用的是广度优先搜索策略。...分析 网页爬下来后，需要对网页进行离线分析。主要包括两个步骤，1. 抽取网页文本信息，2. 分词并创建临时索引。...3.2 分词并创建临时索引 经过上面的处理，我们就从网页中抽取出了我们关心的文本信息。接下来，要对文本信息进行分词，并且创建临时索引。 对英文网页来说，分词非常简单。...借助词库并采用最长匹配规则，来对文本进行分词。所谓最长匹配，也就是匹配尽可能长的词语。具体到实现层面，我们可以将词库中的单词，构建成Trie树结构，然后拿网页文本在Trie 树中匹配。...当所有的网页处理（分词及写入临时索引）完成之后，再将这个单词跟编号之间的对应关系，写入到磁盘文件中，并命名为term_id.bin。 经过分析阶段，得到了两个重要的文件。
步骤2：创建网络结构后，我们必须编译它，将我们先前定义的简单层序列转换为一组复杂的矩阵运算，它将展示模型的行为方式。然后，我们必须定义将用于训练网络的优化算法，并选择将被最小化的损失函数。 ?...在这篇文章中，我们将根据Sukhbaatar等人的论文“End to End Memory Networks”构建神经网络模型。...注意力模型因其在机器翻译等任务中取得的非常好的结果而引起了广泛的关注。它们解决了先前提到的RNN长序列和短期记忆的问题。想想一个人如何将长句从一种语言翻译成另一种语言？...在自然语言处理模型中，词汇表一般是是模型知道并理解的一组单词。如果在构建词汇表之后，模型在句子中看到一个不在词汇表中的单词，它将在其句子向量上给它一个0值，或者将其表示为未知。...这意味着我们需要搜索最长句子的长度，将每个句子转换为该长度的向量，并用零填充每个句子的单词数和最长句子的单词数之间的差距。 执行此操作后，数据集的随机句子应如下所示： ?
作者：Gidi Shperber 编译：ronghuaiyang 导读 在这篇文章中，你将学习什么是doc2vec，它是如何构建的，它与word2vec有什么关系，你可以用它做什么，没有数学公式。...介绍 文本文档的数字表示是机器学习中的一个具有挑战性的任务。这种表示形式可以用于多种目的，例如：文档检索、web搜索、垃圾邮件过滤、主题建模等。 然而，没有很多好的技术可以做到这一点。...在这篇文章中。我将回顾doc2vec的方法，在2014年由Mikilov和Le提出，我们要通过这篇文章提到很多次。值得一提的是，Mikilov也是word2vec的作者之一。...2013年在这篇文章：https://arxiv.org/abs/1301.3781中提出的word2vec，可以给你每个单词的数字表示，并且能够捕获上述关系。...使用这种方法，我们在100K篇文章中只训练了10K篇，我们的准确率就达到了74%，比以前更好。 总结 我们已经看到，通过一些调整，我们可以从一个已经非常有用的word2vec模型中获得更多。
引言 本篇给大家继续介绍中国科学院&&微信AI团队今年入围ACL的两篇文章，这两篇文章都是关于神经网络翻译。...为此本文提出，在训练过程中，不仅要从标注序列中抽取上下文单词，而且从模型预测的序列中抽取上下文单词，并选择句子级最优的预测序列来解决这些问题。...同时，在选择oracle单词时，不仅要进行逐词贪婪搜索，还要进行句子层次的评价，例如BLEU，在交叉熵的成对匹配限制下，具有更大的灵活性。在训练开始时，模型以较大的概率选择上下文标注词。...随着模型的逐步收敛，越来越多地选择oracle单词作为上下文。这样，训练过程就从一个完全指导的机制转变为一个较少指导的机制。...我们将介绍两种选择oracle单词的方法。一种方法是用贪心搜索算法在词级选择oracle单词，另一种方法是在句子级别选择最优oracle序列。
– 文本摘要：这个功能可以帮你总结一篇文章或者一段文字的主要内容，让你更容易理解它。 – 文本随机器/旋转器：这个功能可以帮你改变一篇文章的句子结构和单词顺序，让它看起来不同于原文。...– 关键词生成器/提取器：这个功能可以帮你找到一篇文章或者一段文字中的关键词，让你更好地了解它。 – 语法修复/检查器：这个功能可以帮你找到一个句子或者一段话中的语法错误，并给你建议如何改正它。...– 网页SEO标题生成器：这个功能可以帮你创建一个网页的标题，让它更容易被搜索引擎找到。 – 网页SEO描述生成器：这个功能可以帮你创建一个网页的描述，让人们更容易了解它。...– 网页SEO关键词生成器：这个功能可以帮你找到一个网页的关键词，让它更容易被搜索引擎找到。 – 博客文章创意和大纲生成器：这个功能可以帮你找到一个博客文章的创意和大纲，让你更容易写作。
image.png 1. “ ” 双引号 这个放到第一位，是因为技术人搜索英文的时候经常有些词组被拆碎了，而双引号把搜索词括起来，不仅仅代表完全匹配，还表示返回页面必须必须包含双引号中的所有词，...> 英文搜索 Tips 虽然IT人阅读英文文档是家常便饭，但是读和写是两码事，读的时候有各种词典直接翻译，而写需要中翻英，这时候选一个不那么贴合的单词，就很有可能把搜索引擎带偏。...所谓成也博文败也博文，你肯定碰到过百度搜索同一个问题，第一页搜索到的博文基本上是同一篇文章的各种转载，如果一篇的内容没价值那整个搜索结果就都没价值了。...结果一番捣鼓之后后，发现应用依赖这个jar包的时候还是少很多其他依赖项，怎么都编译不成功。...> 手气不错 谷歌的这个手气不错功能，其实很赞，它的作用就是不展示搜索结果页，直接跳转到搜索关键字相关的网页，简化了显示搜索页用户再点击一次的流程。
比如整个淘宝是一个网站，但是淘宝中某一个商品的详情页面才算网页，还比如你现在所看的这篇文章所在的这一个页面才算网页。...3.站长（网站负责人）提交上去的想让搜索引擎抓取的页面。（一般这种效果不大） 蜘蛛按照重要性从待访问地址库中提取URL，访问并抓取页面，然后把这个URL地址从待访问地址库中删除，放进已访问地址库中。...在最终完成这个结果之前，整个流程大概也是三个步骤： 1.选出可以售卖的蔬菜 从一堆蔬菜中，选出可以拿去售卖的蔬菜。...而这些数据，不是用户在搜索后，直接用来进行排序并展示在搜索结果页的数据。...中文和英文等语言单词不同，在使用英文时各个单词会有空格分隔，搜索引擎可以直接把每一个句子划分为多个英文单词的集合。而对中文来说，词汇和词汇之间是没有任何分隔符可以对各词汇进行分隔的。
本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。...PageRank主要用于对在线搜索结果中的网页进行排序。让我们通过一个例子快速理解这个算法的基础。...为了获得用户从一个页面跳转到另一个页面的概率，我们将创建一个正方形矩阵M，它有n行和n列，其中n是网页的数量。 矩阵中得每个元素表示从一个页面链接进另一个页面的可能性。...我列举了以下两种算法的相似之处： 用句子代替网页 任意两个句子的相似性等价于网页转换概率 相似性得分存储在一个方形矩阵中，类似于PageRank的矩阵M TextRank算法是一种抽取式的无监督的文本摘要方法...因此，我决定设计一个系统，通过扫描多篇文章为我提供一个要点整合的摘要。如何着手做这件事？这就是我将在本教程中向大家展示的内容。
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