先分詞 分詞后的文本 使用SRILM生成arpa格式的語言模型 將語言模型轉(zhuǎn)化為G.fst 使用fstdraw繪制pdf 上面文本的完整轉(zhuǎn)化過程 arpa格式： 文本格式的G...
IP屬地：天津
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使用文本訓(xùn)練ngram語言模型 -
rasa問答系統(tǒng)（一）運(yùn)行虛擬環(huán)境： 配置文件 config.yml language：'zh'代表中文棘伴，'en'代表英文policies：nlu和core模型訓(xùn)練的參數(shù)pipline ：定義了從...
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1. Rasa2.0 學(xué)習(xí)筆記：Rasa Open Source 2.0 發(fā)布2020年10月7號(hào)杀迹，Rasa發(fā)布了Rasa Open Source 2.0匆浙。 這個(gè)版本標(biāo)志著Rasa Open Source開發(fā)的一個(gè)里程碑粹淋，該版本包含了許多增強(qiáng)功能霍转，這些...
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TensorFlow卷積函數(shù)tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d 在TensorFlow中使用tf.nn.conv2d實(shí)現(xiàn)卷積操作鲁捏，其格式如下： input: 指需要做卷積的輸入圖像（tensor）鹊汛，具有[batc...
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Kaggle提升模型性能的超強(qiáng)殺招Stacking——機(jī)器學(xué)習(xí)模型融合之前的文章中談到了機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，要想使得使得機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)一步提升州丹，我們必須使用到模型融合的技巧醋安，今天我們就來談?wù)勀Ｐ腿诤现斜容^常見的一種方法——stacking。翻譯成中...
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無監(jiān)督語義相似度匹配之Bert抽取文本特征實(shí)戰(zhàn)
今天記一次采用bert抽取句子向量的實(shí)戰(zhàn)過程墓毒，主要是想感受一下bert抽取出來的句子特征向量是否真的具有不錯(cuò)的語義表達(dá)吓揪。 在此之前，我們來回顧一下所计，如果我們想拿到一個(gè)句子的特...
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樣本不均衡之難易不均衡更好的閱讀體驗(yàn)請(qǐng)?zhí)D(zhuǎn)至樣本不均衡之難易不均衡[https://xv44586.github.io/2020/10/14/focal-loss/] 上篇看樣本下菜的FastBE...
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緩解多分類的樣本不均衡問題利用深度學(xué)習(xí)做多分類在工業(yè)或是在科研環(huán)境中都是常見的任務(wù)柠辞。在科研環(huán)境下，無論是NLP主胧、CV或是TTS系列任務(wù)叭首，數(shù)據(jù)都是豐富且干凈的习勤。而在現(xiàn)實(shí)的工業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)問題常常成為困擾...
