前情说明 我们在处理大样本的时候，往往会遇到随机抽样的需求，在SAS中抽样的方法有一个专门的Proc过程步（Proc surveyselect），这个过程步可以简单快速的实现一些随机抽样，有时候我们的随机抽样并不是那么呆版的抽样...，这个时候proc surveyselect可能就不那么好用了，比如我们要质检一批数据，每个数据集观测都不一样，需要从每个数据集中随机抽取100条记录，如果不足100条则全部抽取出来...这个如何用proc...那么如果抽样在稍微复杂一点，数据还要按照某个变量分组抽样，优先抽取某一类，如果这一类的样本不足抽取的数量，则在剩下的样本池中随机抽取！...该如何去实现呢？ 随机函数 看到这个标题！我聪明的粉丝朋友们，想必都已经知道了是什么方法去实现灵活复杂的随机抽样了！
本系列文章主要分享近年来事件抽取方法总结，包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等。...主要思想 提出了一种新的事件抽取方法，该方法考虑了通过将文本中的实体用指代的方式表示，如人用someone表示，以这种方式构造语料库；提出了一个多跨度的选择模型，该模型演示了事件抽取方法的可行性以及零样本或少样本设置的可行性...，事件抽取和共指消解）都可以从跨句子的全局上下文或无局部依赖性的短语中获益。...主要思想 提供了一个名为DCFEE的框架，该框架可以从被自动标注过的训练数据中抽取文档级事件。...使用一个序列标注模型来自动抽取句子级事件，并且提出了一个关键事件检测模型和一个论元填充策略，进而从文档中提取整个事件。
对主流召回模型的分享整理在：总结下自己做过的深度召回模型 双塔模型在训练时是对一个batch内样本训练。...模型只能从当前batch内区分出batch内正样本，无法很好地从所有候选集中区分正样本。 未点击的item没有做负样本 。...这样可以让所有的item参与到训练中，一些曝光未点击的item也会当作负样本。同时，双塔模型中使用的 p_y 等于训练样本中的频率加上所有数据集中的频率分布。...作者使用了FIFO（先进先出）队列，item塔输出向量时，会放进FIFO中。当warm-up training达到一定的轮数后，训练模型时，会从FIFO拿出一批向量作为负样本的向量。...B'在这里是从FIFO中取出的一批向量。 图3展示了CBNS与只用batch内负样本的不同。CBNS维持了一个memory bank。在训练时，会从里面拿出一定量的向量。
作者：王树义 量子位 已获授权编辑发布 你在工作、学习中是否曾因信息过载叫苦不迭？有一种方法能够替你读海量文章，并将不同的主题和对应的关键词抽取出来，让你谈笑间观其大略。...具体而言，我们需要用到的方法叫主题建模(topic model)或者主题抽取(topic extraction)。 主题 既然要建模，我们就需要弄明白建立什么样的模型。...因为一来处理时间太长，二来那些很不常用的词汇对我们的主题抽取意义不大。所以这里做了个限定，只从文本中提取1000个最重要的特征关键词，然后停止。 ? 下面我们开始关键词提取和向量转换过程： ?...在这5个主题里，可以看出主题0主要关注的是数据科学中的算法和技术，而主题4显然更注重数据科学的应用场景。 剩下的几个主题可以如何归纳？作为思考题，留给你花时间想一想吧。...用这个模型来解释LDA，你会立即有豁然开朗的感觉。 祝探索旅程愉快！ 讨论 除了本文提到的LDA算法，你还知道哪几种用于主题抽取的机器学习算法？
你在工作、学习中是否曾因信息过载叫苦不迭？有一种方法能够替你读海量文章，并将不同的主题和对应的关键词抽取出来，让你谈笑间观其大略。...详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。 从微信公众平台爬来的datascience.csv文件，请从 这里 下载。你可以用Excel打开，看看下载是否完整和正确。 ?...因为一来处理时间太长，二来那些很不常用的词汇对我们的主题抽取意义不大。所以这里做了个限定，只从文本中提取1000个最重要的特征关键词，然后停止。...剩下的几个主题可以如何归纳？作为思考题，留给你花时间想一想吧。 到这里，LDA已经成功帮我们完成了主题抽取。但是我知道你不是很满意，因为结果不够直观。 那咱们就让它直观一些好了。...用这个模型来解释LDA，你会立即有豁然开朗的感觉。 祝探索旅程愉快！ 讨论 除了本文提到的LDA算法，你还知道哪几种用于主题抽取的机器学习算法？
原文地址：https://github.com/fighting41love/funNLP 最近需要从文本中抽取结构化信息，用到了很多github上的包，遂整理了一下，后续会不断更新。...、国内电话号码正则匹配、清华大学XLORE:中英文跨语言百科知识图谱、清华大学人工智能技术系列报告、自然语言生成、NLP太难了系列、自动对联数据及机器人、用户名黑名单列表、罪名法务名词及分类模型、微信公众号语料...抽取email的正则表达式 已集成到 python package cocoNLP中，欢迎试用 email_pattern = '^[*#\u4e00-\u9fa5 a-zA-Z0-9_.-]+@...抽取phone_number的正则表达式 已集成到 python package cocoNLP中，欢迎试用 cellphone_pattern = '^((13[0-9])|(14[0-9])|...时间抽取： 已集成到 python package cocoNLP中，欢迎试用 在2016年6月7日9:44执行測試，结果如下 Hi，all。
泄露数据的方法有许多，但你是否知道可以使用DNS和SQLi从数据库中获取数据样本？本文我将为大家介绍一些利用SQL盲注从DB服务器枚举和泄露数据的技术。...我需要另一种方法来验证SQLi并显示可以从服务器恢复数据。 ? 在之前的文章中，我向大家展示了如何使用xp_dirtree通过SQLi来捕获SQL Server用户哈希值的方法。...此外，在上篇文章中我还引用了GracefulSecurity的文章内容，而在本文中它也将再次派上用场。 即使有出站过滤，xp_dirtree仍可用于从网络中泄露数据。...在下面的示例中，红框中的查询语句将会为我们从Northwind数据库中返回表名。 ? 在该查询中你应该已经注意到了有2个SELECT语句。...这样一来查询结果将只会为我们返回表名列表中的第10个结果。 ? 知道了这一点后，我们就可以使用Intruder迭代所有可能的表名，只需修改第二个SELECT语句并增加每个请求中的结果数即可。 ?
这表明这些深度学习模型容易受到这种样本的“攻击”。对抗攻击研究的就是如何对原始数据做最小的改动，在原始样本的含义完全不变的情况下，能让模型预测结果产生最大的loss，预测结果发生较大变化。...那么如何生成好的对抗样本，并以此作为训练数据提升nLP模型的鲁棒性呢？...将替换后的句子输入到BERT中，看是否能够欺骗模型让模型给出错误答案，如果可以的话这个样本就作为对抗样本。 2....总结 NLP模型的鲁棒性是学术界和工业界持续关注的焦点，而对抗样本的引入是提升NLP模型鲁棒性的一个重要方法。这篇文章从4个角度介绍了对抗样本生成在NLP领域的进展。...在工作中也可以思考如何利用对抗攻击等方法从样本角度让NLP模型更加鲁邦，往往样本上的优化是最有效的。 END
奇怪的是GenomicFeatures既然把GTF文件读取进去了还抽取基因id了，但它就是不提供抽gene symbol的功能。
导语 spert: 一种以变压器网络BERT为核心的联合实体和关系提取模型。采用基于span的方法:任何标记子序列(或span)构成一个潜在的实体，任何一对span之间都可以保持关系。...Pre-trainin 论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.07755 论文代码：https://github.com/markus-eberts/spert ---- 任务目标：关系抽取...comedians" 我们的目标是获取三元组 （"xiao ming",Plays-In,"comedians"） 或者 （"comedians",Director,"xiao ming"） 下面是这个模型整体的架构图...） 首先定义好entity目录，比如person、organization； span被分类为 中的类别，或者none（表示span不包含实体）； span使用BERT来做嵌入操作（就是将其转化为特征向量...fusion function（融合函数） ：来融合嵌入后的向量，这篇论文就是选用了一个比较好的融合函数max-pooling； 表示span的长度嵌入，目的是把span的长度信息融合span的特征向量中，
今天分享一下如何删除离群样本，并探索一下是否有生物学意义。...2666-01B" "TCGA-44-6147-01B" "TCGA-21-5782-01A" name_index <- which(rownames(exp) %in% name) #在基因矩阵及分组中删除离群样本...，所以截取一部分，只有这几个样本是单独一个分支，我们可以把这些异常样本的分支切除。...只是删除了PCA中的12个样本，所以看起来影响不大，那么我们再考虑他的统计学意义，结合P值看一下对差异基因是否有影响。...=4) gplots::balloonplot( table( deg_DESeq2[ids,'g'], deg1_DESeq2[ids,'g']) ) dev.off() 从比较的表格中可以看出删除样本之后上调的差异基因减少了将近一半
我们有多种方法可以从中把数字或指定部分字符串抽取出来。...-- Vivek Gite 本文导航 在 Bash 中抽取子字符串 12% 使用 IFS 29% 借助 cut 命令 72% 编译自 https://www.cyberciti.biz/faq/how-to-extract-substring-in-bash...How to Extract substring in Bash Shell on Linux or Unix 本文会向你展示在 bash shell 中如何获取或者说查找出子字符串。...在 Bash 中抽取子字符串 其语法为： 子字符串扩展是 bash 的一项功能。它会扩展成 值中以 为开始，长为 个字符的字符串。...另一种POSIX 就绪POSIX ready的方案如下： 输出为： 下面是一段 bash 代码，用来从 Cloudflare cache 中去除带主页的 url。
本篇介绍在NLP中应用最为广泛的特征抽取模型LSTM。详细介绍LSTM提出的由来及其模型结构，并由此分析了LSTM能够解决RNN不能够对长序列进行处理和训练的原因。...LSTM是一个应用广泛的模型，但随着Attention机制的提出，transfomer开始作为一种更为强大的特征抽取模型，开始横扫各大NLP任务的榜单。...不出意外，transformer将会取代RNN及其衍生(LSTM GRU)模型，成为NLP中，最受欢迎、最为强大的特征抽取模型。...(3) NLP预训练模型。基于海量数据，进行超大规模网络的无监督预训练。具体的任务再通过少量的样本进行Fine-Tune。这样模式是目前NLP领域最火热的模式，很有可能引领NLP进入一个全新发展高度。...NLP专栏栏主自述，说不出口的话就交给AI说吧 【NLP】 深度学习NLP开篇-循环神经网络(RNN) 【技术综述】深度学习在自然语言处理中的应用发展史
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。...作者：知乎—齐国君 地址：https://www.zhihu.com/people/qi-guo-jun-99 为了验证模型的鲁棒性，我们可以通过设计能够最大干扰模型输出的对抗样本来检验和debug模型...01 两种针对模型的对抗 文章引入了两种对模型进行WCP（Worst-Case Perturbations）对抗的方法。 02 对模型参数的加性对抗 第一类是针对模型参数的对抗。...03 对模型结构的dropConnect对抗 在验证和优化模型鲁棒性的时候，仅仅考虑模型参数的鲁棒性是不够的。为此，我们还考虑了模型结构在对抗性干扰下的鲁棒性。...为此，我们去寻找一种可以对模型造成最大干扰的结构。这个结构对抗性的干扰会把一些神经网络中的链接去掉，即dropConnect，是的最后的输出被改变最大。
这是mixlab无界社区的成员Jeff的《如何让机器量化知识》系列文章的第02篇。为我们介绍知识的数据化、量化，以及如何把开放的问题转化为封闭式问题让机器解读。...本期主题是「 元知识 」，从海量知识中抽取出5000个元知识，然后以此为元素，组合出各种知识。此过程非常像mixlab之前探索过的颜色谱图的构建：聚类算法+word2vec=传统色彩图谱。...本文作者： ML03 -Jeff - 产品/设计/运营/人工智能/物理 GET人工智能创始人 def extract ( knowledge ) : 「 对世界的理解从定义元知识开始 」 化学中我们常常最小的单位理解为元素...思考：如何定义5000个「元知识」？ 「 元知识 」应该是被其他知识大量引用的知识，与其他知识重合度越高，相似的知识越多的，是不是就是「 元知识 」？...在中国历史的发展中古文其实就是很可怕，我们在字符元素中的理解那么多解释，晦涩难懂。有了对元知识的创造本身就是在减轻人类对信息的记录和传播。
${qiu[*]}" exit fi #不能超过数组长度 if [ $1 -ge ${qiu_chang} ];then echo "不能超过数组长度" exit fi #根据下标来删除数组中的元素...=`echo $[RANDOM%qiu_chang]` #输出一下 echo ${qiu[$shu]} shuzu let qiu_chang-- done 日期：2018/6/12 介绍：从数组里随机抽一个
要从2GB的excel数据中抽取用户的email。
对于样本偏差对风控模型的影响，很多模型同学一般只是定性分析，为此，本文将尝试从量化的角度探讨这一点，希望能给大家一些方法论上的启发。 目录 1. 信贷业务中的样本偏差来源 2....模型并不神秘，其本质是从历史样本中拟合输入和输出之间的关系，并将该规律应用于新输入的预测。...注意，"通过"的概念包括贷前授信申请通过、贷中借款申请通过、放款申请通过等任意一种，并不局限于授信通过。 ? 图 3 - AR、AGB、IAGB、KGB模型的关系 该如何理解AR模型和KGB模型呢？...图 11 - 申请订单的3种状态 总结 05 针对真实信贷业务中存在的样本偏差问题，本文对以下几个问题提出了一些参考解决方案。 如何根据真实业务场景，创造样本偏差条件？...如何验证样本偏差对KGB模型的影响？ 如何验证拒绝推断方法的有效性？ AR模型和KGB模型如何协同决策？
抽取h264码流： ffmpeg -i mp4_sample.mp4 -vcodec copy -an -bsf:v h264_mp4toannexb raw.h264 其中： -i是输入文件名 -vcodec
本文将详细讲解如何利用大模型实现知识图谱的自动化构建，包括实体识别、关系抽取和图谱更新，并提供可运行的示例代码和相关配图。...大模型在知识图谱构建中的作用大模型在知识图谱构建中的核心作用包括：实体识别：从文本中自动识别出实体。关系抽取：识别实体之间的关系。图谱更新：动态更新知识图谱中的实体和关系。...|| ORG: Apple || LOC: Cupertino, || California |+-------------------+系抽取关系抽取的目标是从文本中识别实体之间的关系...A1: 大模型具有强大的自然语言理解能力，可以显著提升实体识别和关系抽取的准确性和效率，减少人工干预。Q2: 如何处理多语言知识图谱的构建？...A2: 可以使用多语言大模型（如mBERT、XLM-R）来处理多语言文本，并通过统一的表示方法构建多语言知识图谱。总结本文详细介绍了如何利用大模型构建高效的知识图谱，包括实体识别、关系抽取和图谱更新。
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