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摘要： 参考：https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82977170 ， https://blog.csdn.net/weixin_37598106/article/details/106693120 tensorflow中的自定义层的build( 阅读全文

摘要： tf.repeat(input, repeats, axis=None, name=None) 参数： input: tensor repeats: 重复次数, note: len(repeats) must equal input.shape[axis] if axis is not None a 阅读全文

摘要： colab使用 切换tensorflow版本 %tensorflow_version 1.x # 切换至1.15版本 import tensorflow as tf 使用谷歌云盘文件 import os from google.colab import drive drive.mount('/con 阅读全文

摘要： 本文主要参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/42200126解决了我的问题。 首先一定要下载正确包，我之前下载的是stanford-parser-full-2016-10-31这个，虽然也可以做依存句法分析，但不是我要的内容（害，就是想修改数据集，复现论文发现不行）。困了两 阅读全文

摘要： 记一下，懒得找了。 语料是NER的古文献语料，参考其他博客代码。 我先将标记的实体提出来，作为自定义字典，加入jieba中，然后再入停用词，再分词，最后训练词向量。效果还不知如何，后续再说。 #加载自定义词典 jieba.load_userdict("cidian.txt") #加载停用词 def 阅读全文

摘要： 简单记一下 先进入虚拟环境（比如我的source activate tf）。 然后在该环境下安装jupyter和ipython pip install jupyter pip install ipython 查看安装的jupyter和ipython是否在当前环境下 (tf) xxx@xxx:~/De 阅读全文

摘要： 本文讲解 skip-gram 模型以及优化和扩展。主要包括层次 Softmax、负采样、学习短语的表示。 先提一下词向量： 词向量（也叫词嵌入，word embedding），简单地说就是用一个低维向量表示一个词。由于独热编码（one-hot encoding）存在维度灾难，即稀疏性，且无法理解词与 阅读全文

摘要： 针对的问题： 维度灾难。常见于在要对许多离散随机变量之间的联合分布进行建模的情况下； 如何考虑到超过1个或2个单词的上下文； 如何考虑到单词之间的相似性。 引入分布式表示，通过使得相似上下文和相似句子中词的向量彼此接近，因此得到泛化性。分布式表示（Distributed representation 阅读全文

摘要： 修改别人项目的时候出现的错误：ModuleNotFoundError: No module named 'compiler' 参考https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/78489277已解决。 删除from compiler.ast impor 阅读全文

摘要： 看着算法书有点懵T_T 参照https://blog.csdn.net/u011197534/article/details/78368580 自顶向下即是归并排序，参考我之前的归并排序，如图 自底向上，就是两两归并、四四归并、88归并，如下图： 书上的伪代码： /* 输入：n个元素的数组A[1.. 阅读全文