作者：潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案，将涉及复杂的多边形难抵极运算，如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...在我们的例子中，当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时，WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极，不影响主线程的交互： // https://github.com...： 考虑线程间 Transferable 数据传输 合并连续请求 在运行时拼接公共代码，减少构建打包大小 现在我们将数据瓦片的索引以及查询都放在了 WebWorker 中完成，如果要进一步解放主线程，顶点数据的组装...事实上 Mapbox 也是这么做的，另外为了加快线程间数据传输速度，数据格式在设计上也需要考虑 Transferable[6]，由于线程上下文转移时不需要拷贝操作，在大数据量传输时将获得较大的效率提升。
1 简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战 2 论文1《Convolutional Neural...模型结构 在短文本分析任务中，由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思，使得CNN在处理这一类问题上成为可能，主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来 2.1 输入层 如图所示，输入层是句子中的词语对应的...在样本处理上使用minibatch方式来降低一次模型拟合计算量，使用shuffle_batch的方式来降低各批次输入样本之间的相关性(在机器学习中，如果训练数据之间相关性很大，可能会让结果很差、泛化能力得不到训练...（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
1、简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战。...模型结构 在短文本分析任务中，由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思，使得CNN在处理这一类问题上成为可能，主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来。...2.1.输入层 如图所示，输入层是句子中的词语对应的wordvector依次（从上到下）排列的矩阵，假设句子有 n 个词，vector的维数为 k ，那么这个矩阵就是 n × k 的(在CNN中可以看作一副高度为...（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
在Django中，你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题，并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中，您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中，以便在其他模板中使用。例如，您可能有一个主模板，其中包含内容部分和侧边栏。...您希望在内容部分中放置已渲染的 HTML，例如登录表单、新帖子等。...然后，我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后，我们使用 render() 函数渲染主模板，并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本，然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。
SRU模型、GRU模型与LSTM模型设计上十分的相似，LSTM包含三个门函数（input gate、forget gate和output gate)，而GRU模型是LSTM模型的简化版，仅仅包含两个门函数...从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...实验之前首先对文本按单词进行分词，然后采用word2vec进行预训练（这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦，并且同样能获得较高的准确率）。...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模（text，label），text代表问题，label代表正负情绪标签。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...Single Channel Models: 虽然作者一开始认为多通道可以预防过拟合，从而应该表现更高，尤其是在小规模数据集上。但事实是，单通道在一些语料上比多通道更好； Static vs....下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...(DAN) 是在 NBOW model 的基础上，通过增加多个隐藏层，增加网络的深度 (Deep)。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型，论文提出一种 word dropout 策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...Single Channel Models: 虽然作者一开始认为多通道可以预防过拟合，从而应该表现更高，尤其是在小规模数据集上。但事实是，单通道在一些语料上比多通道更好； Static vs....5.2 RCNN相关总结 NN vs. traditional methods: 在该论文的所有实验数据集上，神经网络比传统方法的效果都要好 Convolution-based vs....下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型，论文提出一种word dropout策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词(token)失效。
这一功能的重要性主要体现在以下几个方面： 用户友好性和直观性：通过文本提示来指引系统进行目标检测和分割，用户无需具备专业的图像处理知识，只需通过简单的文字描述即可让系统识别并分割出图像中的特定目标，大大降低了用户操作的复杂性和门槛...通过高效的模型集成和算法改进，作者为用户提供了一个快速响应且准确的目标检测和分割解决方案，使得在边缘设备上处理复杂图像任务成为可能，极大地提升了实时应用的性能和用户体验。 让我们一起来看看吧！...然而，GroundingDINO和SAM的运行速度都太慢，无法在边缘设备（如Jetson Orin）上实现有意义的实时交互。...“语言分割任意目标”的原始架构涉及将一张图像和一段文本提示输入到Grounding DINO模型中。然后，该模型会根据用户提示生成一张带有边界框的图像。...这种方法通过使用SAM的生成式人工智能技术，可以根据任意文本输入，利用点、框或文本等提示，“裁剪”出图像中的任意对象，从而精确检测和分割图像中的任何区域。
本文系DR-BERT算法在文本检索任务中的实践分享，希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。...在美团的预训练MT-BERT平台[14]上，我们提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案，称之为DR-BERT（Enhancing BERT-based Document Ranking Model...BERT 自2018年谷歌的BERT[9]的提出以来，预训练语言模型在自然语言处理领域取得了很大的成功，在多种NLP任务上取得了SOTA效果。...如图3所示，BERT的训练分为两部分，一部分是基于大规模语料上的预训练（Pre-training），一部分是在特定任务上的微调（Fine-tuning）。 ?...解决OOV的错误匹配问题 在BERT中，为了减少词表的规模以及解决Out-of-vocabulary（OOV）的问题，使用了WordPiece方法来分词。
： 词向量长度是词典长度； 在向量中，该单词的索引位置的值为 1 ，其余的值都是 0 ； 使用One-Hot 进行编码的文本，得到的矩阵是稀疏矩阵（sparse matrix）； 缺点： 不同词的向量表示互相正交...（而不是字或词）进行编码； 编码后的向量长度是词典的长度； 该编码忽略词出现的次序； 在向量中，该单词的索引位置的值为单词在文本中出现的次数；如果索引位置的单词没有在文本中出现，则该值为 0 ； 缺点...该编码忽略词的位置信息，位置信息在文本中是一个很重要信息，词的位置不一样语义会有很大的差别（如 “猫爱吃老鼠” 和 “老鼠爱吃猫” 的编码一样）； 该编码方式虽然统计了词在文本中出现的次数，但仅仅通过...文本频率是指：含有某个词的文本在整个语料库中所占的比例。逆文本频率是文本频率的倒数； 公式 ? ? ?...则语料库的共现矩阵如下表所示： ? 从以上的共现矩阵可以看出，单词 like 和 enjoy 都在单词 I 附件出现且统计数目大概相等，则它们在 语义 和 语法 上的含义大概相同。
标签：Excel公式 在Excel中，如果数字在一个表中被格式化为数字，而在另一个表中被格式化为文本，那么在尝试匹配或查找数据时，会发生错误。 例如，下图1所示的例子。...图1 在单元格B6中以文本格式存储数字3，此时当我们试图匹配列B中的数字3时就会发生错误。 下图2所示的是另一个例子。 图2 列A中用户编号是数字，列E中是格式为文本的用户编号。...图7 这里成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，然后将数字与列E中的值进行匹配。...实际上，可以使用SUBSTITUTE函数并通过将连字符替换为空来生成新的文本字符串，从而进一步简化操作，如下图8所示。...图8 这里，我们同样成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，然后在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，再将我们的数字与列E中的值进行匹配。
它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出，并加以完善与普及，LSTM 在各类任务上表现良好，因此在处理序列数据时被广泛使用。...马尔科夫随机场（Markov Random Field / MRF）：设有联合概率分布 P(Y)，由无向图 G=(V,E) 表示，在图 G 中，结点表示随机变量，边表示随机变量之间的依赖关系，如果联合概率分布...： 其中，C 是无向图的团，Y_C 是 C 的结点对应的随机变量，是 C 上定义的严格正函数（也称为势函数），乘积是在无向图所有的团上进行的（这些团正好覆盖整个无向图中的所有节点）。...在本应用中，CRF 模型能量函数中的这一项，用字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe 生成的词向量连接的结果 W=[W(glove), W(char)] 替换即可。...Tensorflow 中的 CRF 实现 在 tensorflow 中已经有 CRF 的 package 可以直接调用，示例代码如下（具体可以参考 tensorflow 的官方文档 https://www.tensorflow.org
近日 FAIR 实验室在官方博客中指出，目前 fastText 资料库已经能够在智能手机及小型电脑上使用，而且内存只需要几百千字节，充分增强了 fastText 的延展性。...:压缩文本分类模型），能够克服模型迁移到小型存储设备存在的挑战。...Facebook 团队一直努力在提升精度的同时尽可能地减少计算的复杂度，让实际应用在使用的过程中变得更加灵活方便。而在机器学习拓展的过程中，团队所面临的问题在于，需要涉及一个通用库来解决文本分类问题。...当时开源的资料库对内存要求较高，动辄数 GB，因此主要支持笔记本电脑及 X86 用户。 对于有大量类别的数据集，fastText 采用了分层分类器，将不同的类别整合进树形结构中。...因为词袋并不能识别句子中的单词顺序，所总结的高频单词特征并不能与低频率单词共享，导致低频单词的准确率也要稍低。「n-gram」模型能够解决词序问题，但也会增加训练的复杂度、时间和相应的费用。
前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词...词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出，并加以完善与普及，LSTM 在各类任务上表现良好，因此在处理序列数据时被广泛使用。...马尔科夫随机场（Markov Random Field / MRF）：设有联合概率分布 P(Y)，由无向图 G=(V,E) 表示，在图 G 中，结点表示随机变量，边表示随机变量之间的依赖关系，如果联合概率分布...其中，C 是无向图的团，Y_C 是 C 的结点对应的随机变量， ? 是 C 上定义的严格正函数（也称为势函数），乘积是在无向图所有的团上进行的（这些团正好覆盖整个无向图中的所有节点）。...有了 word embedding 方法之后，词向量形式的 word 表示一般效果比 one-hot 表示的特征要好。 在本应用中，CRF 模型能量函数中的 ?...Tensorflow 中的 CRF 实现 在 tensorflow 中已经有 CRF 的 package 可以直接调用，示例代码如下（具体可以参考 tensorflow 的官方文档 https://www.tensorflow.org
深度学习在人工智能领域已经成为热门的技术，特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率。在文本智能处理中深度学习有怎样的具体实践方法？以下内容根据陈运文博士现场分享整理所得。...这里值得一提的是，关于语言模型，早在2000年，百度IDL的徐伟博士提出了使用神经网络来训练二元语言模型，随后Bengio等人在2001年发表在NIPS上的文章《A Neural Probabilistic...Language Model》，正式提出神经网络语言模型（NNLM），在训练模型的过程中也能得到词向量。...2007年，Mnih和Hinton在神经网络语言模型（NNLM）的基础上提出了log双线性语言模型（Log-Bilinear Language Model，LBL），同时，Hinton在2007年发表在...当然，还会在解码器中引入注意力机制，以解决在长序列摘要的生成时，个别字词重复出现的问题。 ?
如下图1所示，在单元格B6中，使用公式： =COUNTIF(C6:C15,"<="&C6) 得到单元格C6中的文本在单元格区域C6:C15的文本中，由小到大排在第10位。...将公式下拉至单元格B15，得到相应的列C中文本在单元格区域C6:C15中文本的排序位置。 ?...图1 在单元格E6中的公式为： =VLOOKUP(ROW()-ROW(E5),B6:C15,2,FALSE) 其中，ROW()-ROW(E5)的值为1，即查找单元格区域B6:C15中列B中的值为1对应的列...C中单元格的值，也就是单元格区域C6:C15中最小的文本。...注意，如果担心“顺序号”列中有重复值，可以使用公式： =VLOOKUP(SMALL(B6:B15,ROW()-ROW(E5)),B6:C15,2,FALSE) 上面的列B实际上是我们使用的辅助列，这样使整个运算过程更清楚
本篇介绍自然语言处理中一种比较简单，但是有效的文本分类手段：朴素贝叶斯模型。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 朴素贝叶斯介绍 贝叶斯决策论是在统计概率框架下进行分类决策的基本方法。...朴素贝叶斯模型分类的理论相关知识，在文章【NLP】经典分类模型朴素贝叶斯解读中有详细的介绍，感兴趣或者不清楚的朋友可以出门左转，再看一下。 假如我们有语料集D，文本可分为（c_1，c_2，......return data 数据读取过程的任务很简单，就是从语料文件中将语料读到内存中，组织成一个列表，列表中每一项组成为（data，label），如('明天天气怎么样','get_weather')。...至此，介绍了如何利用NLTK的NaiveBayesClassifier模块进行文本分类，代码在我们有三AI的github可以下载： https://github.com/longpeng2008/yousan.ai...总结 文本分类常常用于情感分析、意图识别等NLP相关的任务中，是一个非常常见的任务，朴素贝叶斯本质上统计语料中对应类别中相关词出现的频率，并依此来预测测试文本。
本文主要有三方面的贡献： 以金融文本分类为案例，探索了 UDA 在真实场景中的效果和不足； 探索了 UDA 在轻量级模型上的效果； 增加了原始 UDA 论文中未披露或未完成的研究，如领域外数据的影响，错误标记数据的影响...对比 IMDb 下 BERT_large 在 20 条有标签数据和 2.5 万有标签数据下的表现，二者在错误率上仅差 0.2%。...我们在 20 Newsgroups 上做了与上述 Yelp 类似的实验。同样地，我们从 20 Newsgroups 数据集的 20 个类别中随机选择一定数据量的文本混入无标签数据中。...在错误数据上的表现，by 熵简团队 在真实场景中，另一类不可避免的问题是，数据的标签很难保证绝对的正确。接下来，我们通过实验验证，当有标签数据中存在部分错误标记时，模型在 UDA 框架下的表现。...04 UDA 技术在金融文本分类上的实践 了解了 UDA 的基本特性以及在实验室条件下的优良表现之后，本节将以金融资管领域中的一类金融文本分类问题作为实际任务，用来验证 UDA 算法在真实任务场景中的表现
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