摘要：
在做主题聚类时，主要经过以下几个步骤： 1、数据清洗：因为我是基于新浪微博来做主题的，所以需要先清洗掉数据中的各种表情符号（emoji等），以及多余的符号，清洗后再去重，会发现数据量少很多。 2、分词：这里我使用的是jieba分词，并使用了专用的词典(user_dict.txt)，同时网上下载了st 阅读全文
摘要：
在对pip进行升级时， python install --upgrade named pip 出现了No module named 'pip'操作，使用下述代码解决问题： python -m ensurepip 阅读全文
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mongo基本操作： https://www.jb51.net/article/48217.htm 阅读全文
摘要：
该问题的出现是因为windows环境不支持.compiler_so，因此我们需要配置一下windows环境，我的环境是win10+python3.7+tensorflow2.3， 1、按照 https://blog.csdn.net/qq_24800377/article/details/82857 阅读全文
摘要：
背景：我在mysql数据库中创建了一张user表，结果报了2013错误 尝试方法：试了很多，包括select * from `user`; select * from [user]; select * from db.user;，全都不管用；Mysql重启了，数据库重连了，还是不管用。 解决方法：大 阅读全文
摘要：
docker真的太厉害了，可以尝试以下： https://blog.csdn.net/qq_17818281/article/details/104839281 阅读全文
摘要：
简介 1、机器阅读理解（Machine Reading Comprehension,即MRC）是指通过阅读从文本中抽取信息并理解意义的过程。 2、MRC四大任务：完形填空，多项选择，答案抽取，自由回答 完形填空：原文中除去若干关键词，需要模型填入正确的单词或短语 多项选择：模型需要从给定的若干选项中 阅读全文
摘要：
构建词表是NLP任务中的一个基本要求，传统的方法是对各个句子进行分词，然后选取频率最高的N个词组成词表。但是这样的做法不可避免的会带来一些问题，如OOV问题，低频次/稀疏词的语义很难获取（因为没有训练）等。 为解决上述问题，提出了subword模型。该模型的划分粒度介于词与字符之间，如将"looki 阅读全文
摘要：
一、激活函数： 1、sigmoid: y = 1 / (1 + exp(-x)) 2、tanh: y = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x)) 3、relu: y = max(0,x) 4、leaky relu: y = max(0.01x,x) 二、优化函 阅读全文
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