在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
了解NLP的读者应该对Hugging Face这个名字非常熟悉了。他们制作了Transformers（GitHub超1.5万星）、neuralcoref、pytorch-pretrained-BigGAN等非常流行的模型。
任何多模态模型都需要一个对象来编码或解码将多个模态（文本、视觉和音频）组合在一起的数据。这由称为处理器的对象处理，这些对象将多个处理对象（如文本模态的分词器、视觉的图像处理器和音频的特征提取器）组合在一起。
今天给大家介绍的是以色列科技大学Aviad Aberdam等人发表在CVPR2021上的一篇文章 ”Sequence-to-Sequence Contrastive Learning for Text Recognition”。作者在这篇文章中提出了一种用于视觉表示的序列到序列的对比学习框架 (SeqCLR)用于文本识别。考虑到序列到序列的结构，每个图像特征映射被分成不同的实例来计算对比损失。这个操作能够在单词级别从每张图像中提取几对正对和多个负的例子进行对比。为了让文本识别产生有效的视觉表示，作者进一步提出了新的增强启发式方法、不同的编码器架构和自定义投影头。在手写文本和场景文本数据集上的实验表明，当文本解码器训练学习表示时，作者的方法优于非序列对比方法。此外，半监督的SeqCLR相比监督训练显著提高了性能，作者的方法在标准手写文本重新编码上取得了最先进的结果。
transformer架构可能看起来很恐怖，您也可能在YouTube或博客中看到了各种解释。但是，在我的博客中，我将通过提供一个全面的数学示例阐明它的原理。通过这样做，我希望简化对transformer架构的理解。
在编程和数据处理中，首字母缩略词是句子的缩写版本。Python 是一种有效的语言，用于构造首字母缩略词、简化任务和简单地传达更大的句子。本课展示了如何使用 Python 及其一些潜在的应用程序从单词中制作首字母缩略词。
作者：Fareed Khan 翻译：赵鉴开校对：赵茹萱 本文约1500字，建议阅读5分钟本文将通过提供一个全面的数学示例阐明Transformers的原理。
with os.popen('who','r') as f: for eachLine in f: print(re.split(r'\s\s+|\t',eachLine.strip())) 18、实例tasklist
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
文本数据需要特殊处理，然后才能开始将其用于预测建模。
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
无论您是成熟公司还是致力于推出新服务，您始终可以利用文本数据来验证，改进和扩展产品的功能。从文本数据中提取意义和学习的科学是一个活跃的研究主题，称为自然语言处理（NLP）。
在本教程中，您将学习如何在Linux中使用非常重要的grep命令。我们将讨论为什么此命令至关重要，以及如何在命令行中将其用于日常任务中。让我们深入了解一些解释和示例。
在本节中，您将在自然语言处理（NLP）的背景下了解 PyTorch 1.x 的基本概念。 您还将学习如何在计算机上安装 PyTorch 1.x，以及如何使用 CUDA 加快处理速度。
如果你体验过JAVA这种强类型语言带来的便利，包括其丰富的类型变量、抽象与接口，转而使用JavaScript一定会觉得不够满意。尤其是JavaScript声明的变量Number可以轻而易举的分配给String，IDE如何执行任何类型的IntelliSense都让人十分困扰。
在之前的做法中（Historically），使用单个抽象方法的接口（或很少的抽象类【只有一个抽象方法的抽象类数量比较少】）被用作函数类型。它们的实例称为函数对象，代表一个函数或一种行为。自 JDK 1.1 于 1997 年发布以来，创建函数对象的主要方法是匿名类（第 24 项）。下面的这个代码片段，用于按长度顺序对字符串列表进行排序，使用匿名类创建排序的比较函数（强制排序顺序）：
句子 是一个单词列表，列表中的单词之间用单个空格隔开，且不存在前导或尾随空格。每个单词仅由大小写英文字母组成（不含标点符号）。
现代公司要处理大量的数据。这些数据以不同形式出现，包括文档、电子表格、录音、电子邮件、JSON以及更多形式。这类数据最常用的记录方式之一就是通过文本，这类文本通常与我们日常所使用的自然语言十分相似。
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法，这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文本识别问题。
导读：正则表达式是处理字符串类型的"核武器"，不仅速度快，而且功能强大。本文不过多展开正则表达式相关语法，仅简要介绍python中正则表达式常用函数及其使用方法，以作快速查询浏览。
昨天我们聊了一些自然语言处理的基本原理，比如“自然语言是什么”“计算机如何理解语言”“什么是自然语言处理”等等问题，在本文中我们将更深一步探讨自然语言处理取得了怎样的快速进展。
前期分享的文章 仅30行代码，实现一个搜索引擎(1.0版) 中介绍了如何使用 30行 Python 代码来实现一个简易版的搜索引擎。
【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域，从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据，以便计算机理解。本文用通俗易懂的语言深入浅出的介绍了自然语言处理，并用Python实现了几个非常有趣的实例。
在 Python 中，我们可以使用字典和循环等方法、利用正则表达式和实现列表推导等方法对具有相似统计和结束字符的单词进行分组。该任务涉及分析单词集合并识别共享共同开始和结束字符的单词组。这在各种自然语言处理应用程序中可能是一种有用的技术，例如文本分类、信息检索和拼写检查。在本文中，我们将探讨这些方法，以在 Python 中对相似的开始和结束字符单词进行分组。
Unix运维工程师看过来：10个能够提高您的 UNIX 命令行效率的好习惯——并在此过程中摆脱不良的使用模式。本文循序渐进地指导您学习几项用于命令行操作的技术，这些技术非常好，但是通常被忽略。了解常见错误和克服它们的方法，以便您能够确切了解为何值得采用这些 UNIX 习惯。 引言 当您经常使用某个系统时，往往会陷入某种固定的使用模式。有时，您没有养成以尽可能最好的方式做事的习惯。有时，您的不良习惯甚至会导致出现混乱。纠正此类缺点的最佳方法之一，就是有意识地采用抵制这些坏习惯的好习惯。本文提出了 10 个
在自然语言处理（NLP）中，我们经常将词映射到包含数值的向量中，以便机器可以理解它。词嵌入是一种映射，允许具有相似含义的单词具有相似的表示。本文将介绍两种最先进的词嵌入方法，Word2Vec和FastText以及它们在Gensim中的实现。
-NLP之tfidf与textrank算法细节对比 注：结巴默认在site-packages目录 关于结巴分词的添加停用词以及增加词相关操作可参考之前的博客，这里重点说下结巴关键词提取的两个算法 1.tfidf算法 官方文档如下： extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False) method of jieba.analyse.tfidf.TFIDF instance Extra
-NLP之tfidf与textrank算法细节对比 注：结巴默认在site-packages目录 关于结巴分词的添加停用词以及增加词相关操作可参考之前的博客，这里重点说下结巴关键词提取的两个算法
4年人力资源从业经验，情报学硕士，主要内容涵盖python、数据分析和人力资源相关内容
在许多场景中，我们需要验证用户输入的数据是否有效，或者是查找并修改文本，或者是提取指定数据，为此，相对于Qstring的一些函数，QT提供了一个更加强大的类——QRegExp，使用函数配合正则表达式来操作字符串，QRegExp可以进行下面的操作，并附带检验小程序，可在文末下载。
来源：力扣（LeetCode） https://leetcode-cn.com/problems/truncate-sentence
这是十条linux系统下命令行操作模式时应该遵守的好习惯，他们不仅可以让你的操作更快，也能减少你失误的可能性。它们分别是
flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap 也是用来做数据映射的，在实现上，对于给定映射函数 f，flatMap(f) 以元素为粒度，对 RDD 进行数据转换。不过，与前两者相比，flatMap 的映射函数 f 有着显著的不同。对于 map 和 mapPartitions 来说，其映射函数 f 的类型，都是（元素） => （元素），即元素到元素。而 flatMap 映射函数 f 的类型，是（元素） => （集合），即元素到集合（如数组、列表等）。因此，flatMap 的映射过程在逻辑上分为两步：
列表是一种特别的对象集合，它的元素也由序号（下标）区分，但是各元素的类型可 以是任意对象，不同元素不必是同一类型。元素本身允许是其它复杂数据类型，比如，列表 的一个元素也允许是列表。例如：
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片（slice）和切块（dice）之外，使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调整你的移动步伐，最终在观众的掌声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道，你时刻在做的事就是在预测未来。在本章中，我们将讨论循环神经网络 -- 一类预测未来的网络（当然，是到目前为止）。它们可以分析时间序列数据，诸如股票价格，并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中，他们可以预测行车轨迹，避免发生交通意外。更一般地说，它们可在任意长度的序列上工作，而不是截止目前我们讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。举个例子，它们可以把语句，文件，以及语音范本作为输入，使得它们在诸如自动翻译，语音到文本或者情感分析（例如，读取电影评论并提取评论者关于该电影的感觉）的自然语言处理系统中极为有用。
算法 特征工程 影响最终效果--------数据和特征工程 决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。 意义：直接影响机器学习效果 一种数据处理
首先，将图片传送到CNN中，使用预先训练的网络VGG-16或者ResNet。在这个网络的末尾是一个输出类别得分的softmax分类器。但我们不是要分类图像，我们需要表示该图像空间信息的一组特征。为了获取这组特征，删除图像分类的全连接层，并查看更早的层级从图像中提取空间信息。
终于刷到一条不看答案就能轻松解出来的题目，更重要的是学习到了几种删除列表中元素的方法，值得做一下笔记
puredns是一种快速的域解析器和子域暴力破解工具，可以准确地过滤出通配符子域和DNS中毒条目。
由于传统机器学习的关系抽取方法选择的特征向量依赖于人工完成，也需要大量领域专业知识，而深度学习的关系抽取方法通过训练大量数据自动获得模型，不需要人工提取特征。2006年Hinton 等人（《Reducing the dimensionality of data with neural networks》）首次正式提出深度学习的概念。深度学习经过多年的发展，逐渐被研究者应用在实体关系抽取方面。目前，研究者大多对基于有监督和远程监督2种深度学习的关系抽取方法进行深入研究。此外，预训练模型Bert(bidirectional encoder representation from transformers)自2018年提出以来就备受关注，广泛应用于命名实体识别、关系抽取等多个领域。
导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。坚持到现在的，应该都有感觉了！
摘要 NLP尚未解决的核心目标是，确保电脑理解文件回答理解问题。而通过机器学习系统，解决该问题的一大阻碍是：人类-注释数据的可用性有限。Hermann等人通过生成一个超过百万的实例（将CNN和日常邮件消息与他们自己总结的重点进行配对）来寻求解决方案，结果显示神经网络可以通过训练，提高在该任务方面的性能。本文中，我们对这项新的阅读理解任务进行了彻底的检测。我们的主要目标是，了解在该任务中，需要什么深度的语言理解。一方面，我们仔细的手动分析问题小的子集，另一方面进行简单的展示，在两个数据集中，细心的设计系统，就
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