[md] 预训练模型在NLP领域的广泛应用为文本表示方法带来了巨大的革新。传统的词向量方法(如Word2Vec、GloVe等)主要基于固定的向量表示,而预训练模型则通过大规模语料库的训练,学习到了动态的、上下文相...
[md]### NLP的向量表达一般包含以下一些种类: - 词袋模型:简单易实现,适用于文本分类等任务。但是由于忽略了单词的顺序和语义关系,所以在处理长文本或需要考虑单词含义的任务(如机器翻译)时可能效果不佳。 - TF-IDF模型:相比词袋模型更能反映单词在文...
[md] 文本相似度计算的算法是自然语言处理领域中的关键技术,主要用于衡量两段文本在内容、语义或结构上的相似程度。以下是一些常用的文本相似度计算算法: ![image.png](data/attachment/forum/202406/11/1...
[md]![image.png](data/attachment/forum/202406/11/101652l8oc5o8890c3wc7o.png) 在Python编程中,迭代是处理集合、列表和其他可迭代对象的一种常见操作。然而,如果你尝试对一个整数(`int`)进行迭代,会遇到`TypeError: 'int' object is not iterable`的...
[md]![image.png](data/attachment/forum/202406/10/102953ntfquwxigwfzkuut.png) `scikit-learn`是Python中一个广泛使用的机器学习库,它提供了许多简单而强大的工具来进行数据挖掘和数据分析。然而,如果你在尝试导入`sklearn`时遇到了`No module named 's...
[md]> 本帖最后由 云天徽上 于 2024-6-10 10:18 编辑 ![image.png](data/attachment/forum/202406/10/103042x29j8zmpqvwp9zm5.png) 在使用Python进行数据分析或科学计算时,我们经常使用NumPy库来处理大型多维数组或矩阵。如果你在使用NumPy时遇到了`Index...
[md] 机器学习的过程本质上是一个不断通过数据训练来提升模型在对应评估指标上表现的过程。在此过程中,为模型提供有效的反馈并基于这些反馈进行持续的调整是至关重要的。只有当这个过程顺利进行时,模型才能得到有效的训练,机器才能真正实现学习。 ...
[md] 在机器学习-01中,我们介绍了关于机器学习的一般建模流程,并且在基本没有数学公式和代码的情况下,简单介绍了关于线性回归的一般实现形式。不过这只是在初学阶段、为了不增加基础概念理解难度所采取的方法,但所有的技术最终都是为了解决实...
这种方式就是去购买美区 App Store 礼品卡进行充值。充值前注意全程登录 已经注册好美区的苹果ID。1、支付宝位置切换到「旧金山」,激活美区App Store 充值入口。2.在"出境"小程字主页,点击“折扣礼卡"进入,下滑到底部,点击"更多大牌折扣礼卡”"3.通过Pock...
[md]### 一、TF-IDF的介绍 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种用于衡量文本中某个词语重要程度的统计方法,它可以帮助我们确定每个词语在一个文档集合中的相对重要性。 TF-IDF由两部分组成:Term Frequency(词频)和Inverse Docum...