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詞語(yǔ)精品文章

  • LSTM分類相關(guān)

    ...如上圖。我們首先通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)記憶一些基本詞匯,如否定詞語(yǔ)有不,積極詞語(yǔ)有喜歡、愛(ài),消極詞語(yǔ)有討厭、恨等,從而在大腦中形成一個(gè)基本的語(yǔ)料庫(kù)。然后,我們?cè)賹?duì)輸入的句子進(jìn)行最直接的拆分,看...

    MartinHan 評(píng)論0 收藏0
  • 深度學(xué)習(xí)大神新作,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語(yǔ)言翻譯應(yīng)用

    ...于詞組的還是神經(jīng)的,幾乎全部都依靠使用顯性分割的、詞語(yǔ)等級(jí)的建模。在這篇論文中,我們提出一個(gè)基本問(wèn)題:神經(jīng)機(jī)器翻譯能否在生成字符序列時(shí),不使用任何顯性分割?要回答這一問(wèn)題,我們分析一個(gè)基于注意的編碼器...

    helloworldcoding 評(píng)論0 收藏0
  • VicWord 一個(gè)純php的分詞

    ...tAutoWord 自動(dòng)切分 。效果最好 可自定義詞典,自己添加詞語(yǔ)到詞庫(kù),詞庫(kù)支持文本格式j(luò)son和二級(jí)制格式igb 二進(jìn)制格式詞典小,加載快 dict.igb含有175662個(gè)詞,歡迎大家補(bǔ)充詞語(yǔ)到 dict.txt ,格式(詞語(yǔ) t idf t 詞性) idf 獲取方法...

    yangrd 評(píng)論0 收藏0
  • Facebook的人工智能實(shí)驗(yàn)室在Github發(fā)布開(kāi)源的fastText工具

    ...但支持文本分類,還可以通過(guò)詞匯包(bag of words)和分解詞語(yǔ)信息(subword information)等方法學(xué)習(xí)詞語(yǔ)向量表示(word vector representation)?;赟kip-gram模型,詞語(yǔ)以向量呈現(xiàn)的字母n-gram模型(假設(shè)第n個(gè)字符出現(xiàn)只與前n-1個(gè)字符有...

    everfly 評(píng)論0 收藏0
  • 瀏覽器內(nèi)核之 HTML 解釋器和 DOM 模型

    ...經(jīng)過(guò)解碼之后是字符流,然后通過(guò)詞法分析器會(huì)被解釋成詞語(yǔ)(Tokens),之后經(jīng)過(guò)語(yǔ)法分析器構(gòu)建成節(jié)點(diǎn),最后這些節(jié)點(diǎn)被組建成一棵 DOM 樹(shù)。 1.2.2 詞法分析 在進(jìn)行詞法分析之前,解釋器首先要做的事情就是檢查該網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容使...

    Carbs 評(píng)論0 收藏0
  • 站在TA的角度來(lái)看HTML,認(rèn)識(shí)會(huì)大不一樣

    ...碼之后是字符流(Characters),然后通過(guò)詞法分析器切成詞語(yǔ)(Tokens),之后經(jīng)過(guò)語(yǔ)法分析器構(gòu)建成節(jié)點(diǎn)(Node),最后這些節(jié)點(diǎn)被組建成一棵DOM樹(shù)(Document Object Model Tree)。 幾乎所有的語(yǔ)言都有類似的一個(gè)編譯過(guò)程,我們可...

    余學(xué)文 評(píng)論0 收藏0
  • 站在TA的角度來(lái)看HTML,認(rèn)識(shí)會(huì)大不一樣

    ...碼之后是字符流(Characters),然后通過(guò)詞法分析器切成詞語(yǔ)(Tokens),之后經(jīng)過(guò)語(yǔ)法分析器構(gòu)建成節(jié)點(diǎn)(Node),最后這些節(jié)點(diǎn)被組建成一棵DOM樹(shù)(Document Object Model Tree)。 幾乎所有的語(yǔ)言都有類似的一個(gè)編譯過(guò)程,我們可...

    helloworldcoding 評(píng)論0 收藏0
  • 文本分析——分詞、統(tǒng)計(jì)詞頻、詞云

    ...] tlist.append(test) vectorizer=CountVectorizer()#該類會(huì)將文本中的詞語(yǔ)轉(zhuǎn)換為詞頻矩陣,矩陣元素a[i][j] 表示j詞在i類文本下的詞頻 transformer = TfidfTransformer()#該類會(huì)統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞語(yǔ)的tf-idf權(quán)值 tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_t...

    TNFE 評(píng)論0 收藏0
  • 論文簡(jiǎn)介-1

    ...語(yǔ)義相似度模型的自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)_劉亞軍 利用語(yǔ)義樹(shù)中詞語(yǔ)間的距離和語(yǔ)義樹(shù)的高度來(lái)計(jì)算詞語(yǔ)間的語(yǔ)義相似度 利用詞語(yǔ)間的語(yǔ)義相似度和詞語(yǔ)的權(quán)重進(jìn)一步計(jì)算用戶問(wèn)題與答案庫(kù)中問(wèn)題間的語(yǔ)義相似度。 關(guān)鍵詞語(yǔ)(權(quán)重高的...

    lyning 評(píng)論0 收藏0
  • 幾個(gè)前端工程師應(yīng)當(dāng)掌握的“詞語(yǔ)

    ...少? 有不少前端開(kāi)發(fā)工程師,可能并不清楚下面的部分詞語(yǔ),但是在實(shí)戰(zhàn)中其實(shí)都在使用著它們。明確一下這些詞語(yǔ)和概念沒(méi)有什么不好~一方面能夠讓自己能夠更專業(yè)的談?wù)撝R(shí),另一方面,在面試的時(shí)候也能夠應(yīng)對(duì)一些愛(ài)...

    shusen 評(píng)論0 收藏0
  • 幾個(gè)前端工程師應(yīng)當(dāng)掌握的“詞語(yǔ)

    ...少? 有不少前端開(kāi)發(fā)工程師,可能并不清楚下面的部分詞語(yǔ),但是在實(shí)戰(zhàn)中其實(shí)都在使用著它們。明確一下這些詞語(yǔ)和概念沒(méi)有什么不好~一方面能夠讓自己能夠更專業(yè)的談?wù)撝R(shí),另一方面,在面試的時(shí)候也能夠應(yīng)對(duì)一些愛(ài)...

    Bowman_han 評(píng)論0 收藏0
  • 幾個(gè)前端工程師應(yīng)當(dāng)掌握的“詞語(yǔ)

    ...少? 有不少前端開(kāi)發(fā)工程師,可能并不清楚下面的部分詞語(yǔ),但是在實(shí)戰(zhàn)中其實(shí)都在使用著它們。明確一下這些詞語(yǔ)和概念沒(méi)有什么不好~一方面能夠讓自己能夠更專業(yè)的談?wù)撝R(shí),另一方面,在面試的時(shí)候也能夠應(yīng)對(duì)一些愛(ài)...

    worldligang 評(píng)論0 收藏0
  • 干貨:瀏覽器渲染引擎Webkit和V8引擎工作原理

    ...流經(jīng)過(guò)解碼后是字符流,然后通過(guò)詞法分析器會(huì)被解釋成詞語(yǔ)(Tokens),之后經(jīng)過(guò)語(yǔ)法分析器構(gòu)建成節(jié)點(diǎn),最后這些節(jié)點(diǎn)組成一棵DOM樹(shù) 詞法分析 在進(jìn)行詞法分析前,解釋器首先要檢查網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容實(shí)用的編碼格式,找到合適的...

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