[2] 七月份从包头到山东，十五天左右，有自驾游路线推荐吗？ [3] 最受考研人欢迎的城市，有你报考高校所在的城市吗？.../B , /S] 识别出地名：不曾随 CH hanlp_ns ['不曾随'] 显然，曾随被认为是地名了，而且粗分结果表示的是未经地名识别模块分词和词性标注的结果，显然这是由于词表导致的。...，把”曾随“从词表中删除掉，并删除词表文件CoreNatureDictionary.txt.bin，之后再次运行程序得到下边的输出结果 hanlp_ns [] 从这个实例，我们也可以看出一些不常见地名如果做成地名词表...，就有导致错误识别实体。...因此，我们应该保留一份评测语料，每当修改了实体词表后，需要跑一下测试语料查看准确率，如果降低的太多，则表示这样加进来是不可行的。同时填加的实体名也有可能会造成分词错误。
简单来说，若我们听到一个名字，就能知道这个东西是哪一个具体的事物，那么这个事物就是命名实体。比如我有一只蟋蟀，名叫「小强」，那么「小强」就是一个命名实体。...1.5 什么是命名实体标注 壮士且慢，有没有听过命名实体识别，也就是NER呢？NER指的是一类技术，可以自动地从文本数据中识别出特定类型的命名实体。我们可用计算机来完成这个任务，用不了一周。...但是，如同前面所说，有几个限制因素导致不能依靠人工来做NER： 做事情需要人、财、物，而人力资源是其中最金贵的，耗费比较大； 我们在标注数据的时候，会面临体力下降、情绪波动等等生理和心理状况的考验，导致不能长时间...如果你的数据里存在重复，意味着测试集里很有可能混杂了训练集里的样本——测试得到的各项指标会虚高。这会导致模型上线的时候，实际效果比预想的差很多，而我们还很难找出原因、只能挠头。...我们需要NER模型对这些错误有一定的鲁棒性，可以在文本有噪声的情况下，可以正确判断句子里的实体。
简单来说，若我们听到一个名字，就能知道这个东西是哪一个具体的事物，那么这个事物就是命名实体。比如我有一只蟋蟀，名叫「小强」，那么「小强」就是一个命名实体。...1.5 什么是命名实体标注 壮士且慢，有没有听过命名实体识别，也就是 NER 呢？NER 指的是一类技术，可以自动地从文本数据中识别出特定类型的命名实体。我们可用计算机来完成这个任务，用不了一周。...但是，如同前面所说，有几个限制因素导致不能依靠人工来做 NER： 做事情需要人、财、物，而人力资源是其中最金贵的，耗费比较大； 我们在标注数据的时候，会面临体力下降、情绪波动等等生理和心理状况的考验，导致不能长时间...如果你的数据里存在重复，意味着测试集里很有可能混杂了训练集里的样本——测试得到的各项指标会虚高。这会导致模型上线的时候，实际效果比预想的差很多，而我们还很难找出原因、只能挠头。...我们需要 NER 模型对这些错误有一定的鲁棒性，可以在文本有噪声的情况下，可以正确判断句子里的实体。
概述自然语言处理（NLP）是指我们可以使用软件来理解口语或书面文本中的自然语言的方式。传统上，NLP 是使用语言规则、字典、正则表达式和机器学习来执行特定任务的，例如自动分类或文本摘要。...这些功能支持 BERT 的标记化方案（称为 WordPiece）和符合标准 BERT 模型接口的转换器模型。...我们可以通过Eland和 Kibana 提供的工具，快速完成以上步骤，具体步骤简单描述为：选择一个训练好的模型导入训练好的模型和词汇在集群中部署模型试运行在本文中，我们将主要展示，如何将一个中文的NER...因此，如果我们在Huggingface上选择了一个中文的NER模型，比如这个：https://huggingface.co/uer/roberta-base-finetuned-cluener2020-...部署后，即可在界面上进行测试：图片总结本文中，我们介绍了在Elasticsearch中NLP的工作愿意，以及在集群中部署中文NER模型的一些限制与解决的办法。
前两章我们分别介绍了NER的基线模型Bert-Bilstm-crf, 以及多任务和对抗学习在解决词边界和跨领域迁移的解决方案。这一章我们就词汇增强这个中文NER的核心问题之一来看看都有哪些解决方案。...以下预测结果和代码详见Github-DSXiangLi/ChineseNER 第一章提到过中文NER的普遍使用字符粒度的输入，从而避免分词错误/分词粒度和NER粒度不一致限制模型表现的天花板，以及词输入...但是字符输入会有两个问题 缺失了字符在词汇中的语义表达 丢失了词边界信息 有人说不要担心我们有Bert！...还有一个问题就是词向量信息的权重计算只用到了和字符的相关性，并没有考虑上下文语义，可能会导致错误词汇的权重过大引入噪音。...例如下图，对‘长’字的判断可能因为错误引入‘市长’这个错误词信息而导致无法识别B-GPE这个label。针对这两个问题我们看下LR-CNN是如何解决的 ?
引言 探索机器如何识别人名、地点和物体 —— 并学习如何打造你自己的命名实体识别（NER）应用程序！ 为什么NER如此出色 想象一下：你正在阅读一篇关于“华盛顿”的文章。...从规则到机器人 NER并非一开始就这么智能。最初，程序员需要通过严格的规则来教导机器 —— 基本上是一系列“如果这样，那么那样”的指令。虽然这对简单的任务有效，但一旦语言变得复杂，这些系统就会崩溃。...有一个非常棒的Python库叫做spaCy，它使得尝试NER变得非常简单。即使你不是编程高手，也能轻松上手。...步骤 1：安装spaCy 打开你的终端（或命令提示符）并运行： pip install spacy==3.7.5 python -m spacy download en_core_web_sm 这里发生了什么...NER 在现实世界中的应用 想要更深入地探索这项技术吗？这里有一些灵感： 分析你的电子邮件：从收件箱中提取人名、日期和公司名称，以优化你的工作流程。
ARPA 语言模型以校正拼写错误。...简单示例 用 Telegram 部署目标导向的对话机器人和格位填充（slot-filling）的视频 demo： ?...models/ner/config.json -t 用控制台接口运行格位填充模型： python deep.py interact models/ner/config.json...概念简述 原则 这个库遵循以下原则设计： 将端到端学习架构作为长期目标； 目前采用混合的机器学习/深度学习/规则系统的架构； 模块化的对话系统架构； 基于组件的软件工程，最大化复用性； 易于扩展和基准测试...Switcher（转换器）：智能体排序和选择向用户展示的最终应答的机制。
Flask项目创建参考这篇文章：通过命令行的方式快速创建一个flask项目 代码讲解 默认转换器 以下是一个简单的 Flask 应用程序，演示了 Flask 的默认转换器的使用： from flask...运行该应用程序后，你可以通过访问不同的 URL 来测试这两个路由的行为： /post/123: 显示 Post ID: 123 /post/abc: Flask 将返回 404 错误，因为 abc 不是整数.../username/johndoe: 显示 Username: johndoe 运行结果展示 如果传递的参数类型错误就会报错 自定义转换器 下面代码砖石了内置转换器和自定义转换器的使用： from...运行该应用程序后，你可以通过访问不同的 URL 来测试这两种转换器的使用。.../date/2022-12-31: 显示 Date: 2022-12-31 /date/31-12-2022: Flask 将返回 404 错误，因为日期格式不正确。 运行结果展示 测试日期的效果
）头来进行序列标注任务的建模，优化分类 loss 实现对 NER 任务的学习。...针对“长实体”情形，TPP 可以正确识别整段文字作为同一实体，而序列标注模型的预测中存在中断，导致预测结果被解码为两个单独的实体；这种预测错误在序列标注模型中很难避免，因为单个词的预测错误在目标函数中的影响会被其他正确预测结果平摊削弱...我们认为在（0-否）这组 setting 上，训练/验证/测试集的阅读顺序几乎和输入词序一致，因此 LayoutReader 的 LayoutLM 编码器通过全局 1D 信息编码了输入词序信息，并简单地基于过拟合该特征进行预测...提出一种简单、易实现、可广泛适配的 Token Path Prediction 方案，用来解决文档 NER 上的阅读顺序问题； 3....积极探索 TPP 方案对多种文档任务的适配，在 NER、EL、ROP 任务上取得 SOTA，证明了 TPP 方案可以作为文档信息抽取的一项通用解决方案。
通过与研究人员的交流互动以及与业界的联系，我们意识到，现在确实需要将尖端NLP技术用于非英语语言。 我们也坚信，多语言模型对于那些期望未来扩张的公司来说是一个很好的解决方案。...对他们来说，多语言模型是一种面向未来的形式，可确保其有的 NLP 基础架构能够让他们无论选择多少地区开展业务都可以去拓展。 XLM-Roberta有什么新功能？...Facebook AI团队于2019年11月发布了XLM-RoBERTa，作为其原始XLM-100模型的更新。...它们都是基于转换器的语言模型，都依赖于掩码语言模型目标，并且都能够处理100种不同语言的文本。相较于原始版本，XLM-Roberta的最大更新是训练数据量的显著增加。...每种语言的常见爬虫数据集的容量增加超过了维基百科的(来自XLM-RoBERTa论文) XLM-Roberta现在使用一个大型共享语句块模型来标记字符串，而不是像XLM-100那样具有大量特定语言的分词器
由于我们采用了简单的三元组分解成文本序列，本文的方法比以前的端到端方法有一些优势。...通过使用本文的新数据集对编码器-解码器转换器（BART）进行预训练，REBEL在几次微调期间在一系列关系提取（RE）基线上实现了最好的结果。它的简单性使它能够高度灵活地适应新的域或更长的文档。...虽然结果是一个大型数据集，但注释的质量存在一些问题。首先，使用有点旧的实体链接工具（Daiber 等人，2013 年）会导致实体被错误地消除歧义。...由于关系是通过使用这些实体提取的，因此会导致关系缺失或错误。此外，大多数关系是通过假设提取的，因此，如果这两个实体存在于文本中，那么这种关系就必然存在。...为此我们通过扩展他们的管道来创建一个大型银数据集来克服这些问题，用作 REBEL 的预训练。
如果我下载了所有维基百科文章的副本，我的计算机真的学到了什么吗？它突然变聪明了吗？在本章中，我将首先澄清机器学习是什么，以及为什么您可能想要使用它。...你将这个模型投入生产，但不幸的是它的表现并不如预期，产生了 15%的错误。发生了什么？ 问题在于你在测试集上多次测量了泛化误差，并且调整了模型和超参数以产生最佳模型针对那个特定集合。...最后，您评估这个最终模型在测试集上，以获得泛化误差的估计。 图 1-25. 使用留出验证进行模型选择 这种解决方案通常效果很好。然而，如果验证集太小，则模型评估将不够精确：您可能会错误地选择次优模型。...squared=False) ... >>> tree_rmse 0.0 等等，什么！？一点错误都没有？这个模型真的完全完美吗？当然，更有可能的是模型严重过拟合了数据。你怎么确定？...这个过程没有什么特别的；只需从测试集中获取预测变量和标签，运行你的final_model来转换数据并进行预测，然后评估这些预测结果： X_test = strat_test_set.drop("median_house_value
有一些通过NER来增强用户体验的如：例如查询推荐[1]、查询自动完成[2]、[3]和实体卡[4]、[5] 2.2 NER资源: 数据库和工具 表1展示了常用的数据集，#TAG表示标签数量。...2.4.1 基于规则的方法 （传统的方法，有时间再看） 结论：由于手工的规则是领域特殊以及字典的不完整，导致这些系统有高正确率和低召回率，所以不能迁移到其他系统之中。...ID CNNs允许固定深度卷积在整个文档中并行运行。它的结构如图7所示 与BiLSTM CRF相比，IDCNNs实现了14-20倍的测试时间加速，同时保持了相当的精确度。...然而典型的序列模型并没有考虑句子的短语结构。[97]提出了分辨句子结构中的每一节点。模型计算每一个节点的隐藏向量，并通过这些隐藏向量来分类。图8展示了这种这个过程。...4.5 Deep Adversarial Learning for NER 目的是使模型更具攻击性，或减少模型在纯净输入上的测试错误。在NER中一般有两种方法。
另外，该模型引入了软位置和可见矩阵来限制知识的影响以克服知识噪音。 2 方法 文章详细介绍了K-BERT的实现，K-BERT的模型体系结构主要由四个模块组成，即知识层、嵌入层、视图层和掩码转换。...2.2 嵌入层 嵌入层(EL)的功能是将语句树转换为可以馈送到掩码转换器中的嵌入表示。...在重新排列策略中，分支中的符号被插入到相应节点，而后续的符号则向后移动。经此操作后句子变得不可读，丢失了正确的结构信息。但该问题可以通过软位置可视矩阵来解决。...但在设置位置编号时又会发生实际没有联系的词汇，因具有相同的软位置标号而出现联系，导致句子意思发生改变。这个问题的解决方案是使用掩码-自我注意机制。...Mask-Transformer是一个由多个掩码-自我注意块组成的堆栈。 为了利用M中的句子结构信息来防止错误的语义变化，文章提出了一种掩码-自注意，它是自我注意的扩展。掩码-自注意表示如(4)。
图片由作者提供：Neo4j中的知识图谱 简 介 在这篇文章中，我将展示如何使用经过优化的、基于转换器的命名实体识别（NER）以及 spaCy 的关系提取模型，基于职位描述创建一个知识图谱。...以下是我们要采取的步骤： 在 Google Colab 中加载优化后的转换器 NER 和 spaCy 关系提取模型； 创建一个 Neo4j Sandbox，并添加实体和关系； 查询图，找出与目标简历匹配度最高的职位...UBIAI：简单易用的 NLP 应用程序文本标注 如何使用 BERT 转换器与 spaCy3 训练一个联合实体和关系提取分类器 如何使用 spaCy3 优化 BERT 转换器 职位描述数据集可以从 Kaggle...我们可以启动知识图谱并运行查询了。...： 以可视化形式显示的图： 图片由作者提供：基于最佳匹配职位 虽然这个数据集只有 29 个职位描述，但这里介绍的方法可以应用于有成千上万个职位的大规模数据集。
您可能想知道，当 ASP.NET Core 中有两种用于生成 OpenAPI 文档的现有且流行的解决方案时，为什么还需要第三个新选项来参与竞争。...首先是 ASP.NET Core 9 预览版 7 中存在 一个错误，导致 OpenAPI 文档架构在各代之间不稳定 - 这导致了大量不必要的工作完成，并导致内存泄漏，最终导致 OpenAPI 生成完全停止工作...由于这个问题，我不得不通过 限制基准测试作为短期运行的迭代次数，否则基准测试将陷入停顿。这也是分配编号（第一个图表顶部的红线）出现差异的原因。...使用 speedscope.app 我能够可视化正在执行的代码路径，并查看时间花在了哪里。有了这些信息，我能够识别出 OpenAPI 生成在哪些地方执行了不必要的工作并导致了性能问题。...事实证明，这个分析器中存在一个错误，它没有捕获某些使用模式，这就是它以前没有被捕获的原因。 将代码更改为 use 是一个很容易的更改，但这并没有回答为什么首先要花费这么多时间的问题。
Kafka Connect有什么优势： 数据中心管道 - 连接使用有意义的数据抽象来拉或推数据到Kafka。...Connector：通过管理任务来协调数据流的高级抽象 Tasks：描述如何从Kafka复制数据 Workers：执行连接器和任务的运行进程 Converters：用于在 Connect 和发送或接收数据的系统之间转换数据的代码...Transforms：改变由连接器产生或发送到连接器的每条消息的简单逻辑 Dead Letter Queue：Connect 如何处理连接器错误 Connector Kafka Connect 中的连接器定义了数据应该复制到哪里和从哪里复制...当errors.tolerance 设置为none 时，错误或无效记录会导致连接器任务立即失败并且连接器进入失败状态。...Kafka Connect 提供了低门槛和低运营开销。 您可以从小规模的独立环境开始进行开发和测试，然后扩展到完整的生产环境以支持大型组织的数据管道。
这个异常通常在处理RESTful API请求时出现，表示服务器无法找到适合客户端请求的可接受的表示形式（媒体类型）。本篇文章将探讨这个异常的原因，并提供解决方案，帮助您避免这个异常的发生。...这个异常的常见原因有两个：一是服务器无法提供客户端所需的媒体类型；二是客户端请求中的Accept字段不正确或不匹配服务器的响应类型。下面我们将逐步探讨这两个原因，并提供相应的解决方案。...这通常是由于服务器端没有配置适当的媒体类型转换器或缺少相应的依赖库导致的。为了解决这个问题，我们需要确保服务器端正确配置了适当的媒体类型转换器。...这个异常的出现可能是由于服务器无法提供所需的媒体类型，或者客户端请求中的Accept字段不正确或不匹配服务器的响应类型。接下来，我们将详细讨论这两种情况，并提供解决方案来避免该异常的发生。...这可能是由于服务器缺少相应的媒体类型转换器或配置错误导致的。在Spring MVC中，媒体类型转换器负责将Java对象转换为客户端所需的媒体类型，例如JSON或XML。
说明：以下测试结果基于微信官方微信小程序 demo 调研而得 1、Antmove 小程序转换器 Antmove 是目前小程序转换开源解决方案里成熟度最高的，通过 Antmove 转换器，可以一键将微信小程序转换为其它平台小程序...接口（不支持，需要修改的） 转头条小程序 目前转码后点击事件失效，转码后框架上函数有报错，逻辑需要重新写 setData函数运行失败，项目没办法使用 注：目前转码工具初始化微信小程到taro代码会有图片路径处理错误...（微信/支付宝/百度/头条/QQ/钉钉）等多个平台 总结 需要手工将微信小程序改造成 uniapp 应用 非官方版本有一个转换工具，但转换不理想，测试微信官方 demo 转换报错 单纯开发多端小程序这个框架还是比较好用的...，跨端融合这个概念被提得越来越多，也出现了许多解决该问题的框架。...但这真的代表着跨端开发的繁荣吗？ 我觉得还不是，小程序和 web，小程序和 native app存在着天然的差异化，这是很难弥补的，虽然社区上有出现了很多的方案，但都还不能说成熟。
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