nltk包的内置语音标记似乎没有针对我的用例()进行优化。显示它使用了一个名为maxent_treebank_pos_tagger的保存的、经过预先训练的分类器。
是什么创造了maxent_treebank_pos_tagger/english.pickle?我猜外面有一个标记语料库,用来训练这个标记者,所以我想我正在寻找(a)标记语料库和(b)基于标记语料库训练标记者的确切代码。
除了大量的googling之外,到目前为止,我试图直接查看.pickle对象,以找到它内部的任何线索,从下面开始
from nltk.data import load
x = load("nltk_data
我试图用C#和F#领域中的不同算法的相对速率来评估WekaSharp,而我感兴趣的算法之一是马尔可夫链。我知道Weka有一个HMM应用程序,但是我无法将它实现到WekaSharp中,我想知道是否有一种方法可以修改J48算法以适应这个目的。我知道J48和一阶马尔可夫链之间有一些相似之处,但我试图确定需要修改什么,以及这是否是一件合理的事情。下面是在殷朱的J48中实现的WekaSharp:
type J48() =
static member DefaultPara = "-C 0.25 -M 2"
static member MakePara(?binarySp
java.util.Random用于java.security.SecureRandom的种子会削弱密码强随机数生成器吗?
我看到了这段代码,并想知道为什么这是以特定的方式完成的。
randomGenerator = new SecureRandom();
final Random rnd = new Random();
randomGenerator.setSeed(rnd.nextLong());
从文档来看,setSeed的调用永远不会减少随机性。那么,为什么要调用setSeed呢?
public void setSeed(long seed)
使用给定的long种子中包含的8个字节重
如何计算所述所选密码的熵?
从2000个单词的列表中随机选择4个不同的单词。单词可以包含特殊的字符替换。例如,可以使用下列替换:
Sub = {a; 0; i; e; /a; 8}
Letter a -> @; Letter o -> 0; Letter i -> {1; !} Letter e -> 9;
Letter a -> 6; Letter 8 -> &
假定以统一方式选择替代品:
ex: i is mapped to {i; 1; !} with the same probability.
假设90%的单词在Sub中有一个字母,50
由于某些原因,以下代码中的执行时间增加了大约(10:1) (4min vs 40min): def E_site(lattice, i, j):
N = len(lattice)
Nb = lattice[(i+1)%N,j] + lattice[(i-1)%N,j] + lattice[i,(j+1)%N] + lattice[i, (j-1)%N]
return -lattice[i, j]*Nb
def metropolis(lattice, T, Neq):
for n in range(Neq):
N = len(lattice)