是否可以使用“set”将值分配给多个列?
下面是一个例子。对于上下文,我想创建两组新的列--一组将丢失的/NA值计算为0,另一组表示是否计算了丢失的值。第一组列将复制现有的一组列,但使用0代替NA,并带有后缀“_M0”。第二个集合将是0/100,并带有后缀“_MISS”。
我将使用虹膜数据帧作为起点。
## create a copy of the iris data frame that i can modify
local_iris <- copy(iris)
## make the local iris copy a data.table
iris.dt <- setDT(l
我尝试用BERT和word mover距离(WMD)来计算这两个句子之间的相似度。我无法在蟒蛇中找到正确的大规模杀伤性武器公式。也尝试了WMD库,但它使用word2vec模型进行嵌入。请帮助解决以下问题,以获得相似的分数使用大规模毁灭性武器。
sentence_obama = 'Obama speaks to the media in Illinois'
sentence_president = 'The president greets the press in Chicago'
sentence_obama = sentence_obama.lower()
我对机器学习了解很多,但对scala和spark还很陌生。由于Spark API卡住了,所以请给我建议。
我有一个txt文件,每行格式如下
#label \t # query, a strong of words, delimited by space
1 wireless amazon kindle
2 apple iPhone 5
1 kindle fire 8G
2 apple iPad
第一个字段是标签,第二个字段是字符串我的计划是将数据拆分成标签和特征,使用内置函数Word2Vec将字符串转换为稀疏向量(我假设它首先使用词袋来获取字典),然后使用SVMWithSGD
我想知道微调后的模型与不经过精细调整的模型相比有多大的改善,我想比较一下预先训练的模型( BERT)和通过对文本分类的预训练模型进行微调所获得的模型(微调BERT )的性能,我知道如何微调BERT来进行文本分类,但不太清楚如何直接使用BERT来实现classification.what呢?下面是微调模型的代码,如何重写它以直接使用经过培训的模型。
<!-- language: python -->
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
import torch.nn as nn
im
我试着用LSTM和预先训练的BERT嵌入来进行情感分类,然后用转换器进行语言翻译,首先我下载了
!pip install ktrain
!pip install tensorflow_text
我导入了必要的库
import pathlib
import random
import numpy as np
from typing import Tuple, List
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
from sklearn.model_selection import train_test_
我使用BERT来比较文本的相似性,并使用以下代码:
from bert_embedding import BertEmbedding
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cosine as cosine_similarity
bert_embedding = BertEmbedding()
TEXT1 = "As expected from MIT-level of course: it's interesting, challenging, engaging, and for me personall