Perceptron for Word Segmentation

最新推荐文章于 2022-02-15 13:32:28 发布
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分类专栏： NLP
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/so1ene/article/details/54767111
本文介绍了一种使用C++实现的词分割方法，包括结构化和非结构化的感知器算法，旨在解决自然语言处理中的词边界识别问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Word Segmentation including structural and nonstructural perceptron using Cpp

See Github

URL: https://github.com/So1ene/Perceptron-For-Word_Segmentation

用好ChatGPT之准确分配角色
herosunly的博客
04-06 15万+
本文介绍核心内容为用好ChatGPT之准确分配角色，希望对学习和使用ChatGPT的同学们有所帮助。为了兼顾质量和速度，本专栏的更新频率为一周一到两更。 文章目录 1. 前言 2. 基本概念讲解 3. 实战案例 3.1 案例展示 3.2 范式表示 4. 附录 4. 附录
读论文-OVSeg-基于遮罩自适应CLIP的开放词汇语义分割-Open-vicabulr semantic segmentation with mask-adaptived CLIP
计算机视觉
12-23 1027
特别是，当在COCO上进行培训并在ADE20K-150上进行评估时，我们的最佳模型实现了29.6%的mIoU，比之前的最先进水平提高了+8.5%。Cheng等人，2021），但现代语义切分模型主要是用预定义的类别进行训练，未能推广到看不见的类。与具有固定类的更精确和手动注释的分割标签（例如，COCO Stuff）相比，我们发现我们的嘈杂但多样的数据集可以更好地保留CLIP的泛化能力。我们通过挖掘现有的图像字幕数据集（例如，COCO字幕）收集训练数据，使用CLIP将掩蔽的图像区域与图像字幕中的名词相匹配。
java分词框架_分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架
weixin_32364911的博客
02-13 865
结构化感知机标注框架是一套利用感知机做序列标注任务，并且应用到中文分词、词性标注与命名实体识别这三个问题的完整在线学习框架，该框架利用1个算法解决3个问题，时自治同意的系统，同时三个任务顺序渐进，构成流水线式的系统。本文先介绍中文分词框架部分内容。中文分词训练只需指定输入语料的路径(单文档时为文件路径，多文档时为文件夹路径，灵活处理)，以及模型保存位置即可：命令行java -cp hanlp.ja...
开源：云寻觅中文分词 (Yunxunmi Chinese Word Segmentation) ，词汇440万，10万字文章分词并计算频率不超过1秒...
weixin_30583563的博客
04-22 189
开源：云寻觅中文分词 (Yunxunmi Chinese Word Segmentation) ，词汇440万，10万字文章分词并计算频率不超过1秒 云寻觅中文分词 (Yunxunmi Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切成一个一个单独的词。云寻觅中文分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的 过程。中文分词也是搜索引擎最核心的技术包括(全文索...
优化机器翻译的汉语分割Optimizing Chinese Word Segmentation
zephyr_wang的博客
01-16 366
1 简介 本文主要讲机器翻译时如何更好的进行汉字分割。本文参考2008年《Optimizing Chinese Word Segmentation for Machine Translation Performance》翻译总结。 基于基本的机器翻译结果分析，我们发现下面文字分割有利于机器翻译： 1）基于特征的分割，比如支持向量机、条件随机场（CRF），有非常好的表现。主要是其一致性。而上下文分割方法可能存在不一致性。单纯的字符分割（即每个汉字当作一个词），或者标准的词语分割对于机器翻译都不是最佳的，可以使
感知机Perceptron自编码.py
11-21
感知机perceptron算法通过 python自编码实现过程，代码中有详细的代码注解，简单易懂，入门级的代码，请收好查阅！！！谢谢！！！
词性标注
赵小白的博客
08-28 867
基于隐马尔可夫模型的词性标注 demo_hmm_pos.py from pyhanlp import * from ch07.pku import PKU199801_TRAIN HMMPOSTagger = JClass('com.hankcs.hanlp.model.hmm.HMMPOSTagger') # 词性标注器 AbstractLexicalAnalyzer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.lexical.AbstractLexicalAnalyzer
2021年最新，90篇最新GAN/对抗论文汇总（链接自取）
Python4857的博客
12-10 3338
001 (2021-12-8) Adverse Weather Image Translation with Asymmetric and Uncertainty-aware GAN https://arxiv.org/pdf/2112.04283.pdf 002 (2021-12-8) Assessing a Single Image in Reference-Guided Image Synthesis https://arxiv.org/pdf/2112.04163....
（八：2020.08.27）CVPR 2020 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-27 1万+
CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.27）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 Respect！ 论文目录 论文 概要 12-in-1 - Multi-Task Vision and Language Repre
AAAI 2022 论文列表
热门推荐
gbstack08的专栏
02-15 2万+
链接及代码之后会更新 GitHub链接：https://github.com/gbstack/AAAI-2022-papers Scaled ReLU Matters for Training Vision Transformers Pichao Wang, Xue Wang, Hao Luo, Jingkai Zhou, Zhipeng Zhou, Fan Wang, Hao Li, Rong Jin Search Strategies for Topological Network Optimizat
自然语言处理系列二十四》词性标注》词性标注原理》感知器词性标注
weixin_52610848的博客
02-06 1515
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录自然语言处理系列二十四词性标注感知器词性标注总结 自然语言处理系列二十四 词性标注 词性标注（Part-Of-Speech tagging, POS tagging）也被称为语法标注（grammatical tagging）或词类消疑（word-category disambiguation），是语料库语言学（corpus linguistics）
Chinese word segmentation 中文词分割
yaochuyi的博客
06-06 5026
转自： https://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6889421.html 现有分词介绍 分词方法大致分为两种： 基于词典的机械切分 基于统计模型的序列标注切分 1. 基于词典的机械划分 1.1 基于词典的机械划分 基于词典的方法本质上就是字符串匹配的方法，将一串文本中的文字片段和已有的词典进行匹配，如果匹配到，则此文字片段就作为一个分词结果。...
NLP ---分词详解（常见的五种分词技术二）
进击的菜鸟
12-26 2万+
上一篇我们讲了N一最短路径方法、基于词的n元文法模型，本节将主要介绍由字构词方法、基于词感知机算法的汉语分词方法、基于字的生成模型和区分式模型相结合的汉语分词方法，下面我们就开始讲解由字构词的方法： 由字构词方法 由字构词方法的由来 其实这个方法我们在前面讲解HMM和CRF时就一直在不停的在使用它，下面我们就详细的讲讲他的实现： 第一篇由字构词(Character一basedTagging...
基于压缩感知机的中文分词学习笔记
u011961856的专栏
01-08 1720
基于压缩感知机的中文分词的python代码学习笔记
分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架
adnb34g的博客
04-03 1526
结构化感知机标注框架是一套利用感知机做序列标注任务，并且应用到中文分词、词性标注与命名实体识别这三个问题的完整在线学习框架，该框架利用1个算法解决3个问题，时自治同意的系统，同时三个任务顺序渐进，构成流水线式的系统。本文先介绍中文分词框架部分内容。 中文分词 训练 只需指定输入语料的路径（单文档时为文件路径，多文档时为文件夹路径，灵活处理），以及模型保存位置即可： 命令行 java...
Hanlp自然语言处理工具之词法分析器
weixin_34355881的博客
04-10 277
本章是接前两篇《分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架》和《基于结构化感知机的词性标注与命名实体识别框架》的。本系统将同时进行中文分词、词性标注与命名实体识别3个任务的子系统称为“词法分析器”。加载对应的类为PerceptronLexicalAnalyzer，其构造方法为递增的3个模型地址：lpublic PerceptronLexicalAnalyzer(Strin...
论文阅读：Long Short-Term Memory Neural Networks for Chinese Word Segmentation【2015】
SYSU_BOND的博客
09-09 1075
意义： 首次使用LSTM用于中文分词【之前的方法大多基于局部上下文对标注进行预测，并未能很好使用长距离信息，详情看后续阐述】 调研了多种在LSTM中的dropout的应用 【现在去看感觉这篇文章工作意义不大】 Previous Methods 前馈神经网络分词：把上下文进行concate后，经由线性分类器标注 模型 LSTM-1：使用单层LSTM LSTM-2：使用双层LS...
ERP系统客户与供应商信息视图创建：Oracle数据库中客户和供应商数据整合查询设计
最新发布
07-24
内容概要：本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图，用于整合和展示客户（Customer）和供应商（Supplier）的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分，视图选择了与账单相关的记录，并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息；对于供应商部分，视图选择了有效的供应商及其站点信息，包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群：熟悉Oracle ERP系统，尤其是应付账款（AP）和应收账款（AR）模块的数据库管理员或开发人员；需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标：① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息，包括账单信息、财务代码组合等；② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移；③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析，如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议：由于该视图涉及多个表的复杂连接，建议读者先熟悉各个表的结构和关系，特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外，注意视图中使用的外连接（如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接），这可能会影响查询结果的完整性。
旋转坐标系下基于超稳定性的模型参考自适应控制与角度估算 - 超稳定性
07-24
内容概要：本文探讨了在旋转坐标系中利用模型参考自适应控制（MRAC）进行角度估算的方法。首先介绍了旋转坐标系下的模型及其面临的挑战，随后阐述了MRAC的基本概念和核心思想，即通过已知参考模型调整控制系统以应对未知变化。接着重点讲解了超稳定性设计，确保系统在外扰下迅速恢复稳定。然后深入讨论了自适应率的设计与实现，这是实现精确角度估算的关键环节。最后，文章通过代码与算法分析展示了具体实现细节，并展望了该方法在未来机器人技术和航空航天领域的广泛应用前景。 适合人群：从事自动化控制、机器人技术、航空航天等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要在复杂动态环境下实现高精度角度测量和控制的项目，旨在提高系统的稳定性和响应速度。 其他说明：文中涉及大量数学运算和逻辑判断，建议读者具备一定的控制理论基础和编程经验，以便更好地理解和实践相关技术。
Instance Segmentation Frustum–PointPillars: A Lightweight Fusion Algorithm for Camera–LiDAR Perception in Autonomous Driving
04-28
### Frustum-PointPillars 的具体方法 Frustum-PointPillars 是一种高效的多模态融合算法，它结合了相机和激光雷达的优势，在自动驾驶场景中实现了实例分割任务。该方法的核心在于通过投影的方式将二维图像信息与三维点云数据相结合，从而减少计算复杂度并提升性能。 #### 方法概述 Frustum-PointPillars 将 2D 图像中的感兴趣区域 (ROI) 投影到 3D 点云的空间范围（即 frustum），随后仅对该子集内的点云进行处理[^1]。这种方法显著减少了需要处理的点云数量，同时保留了来自图像的语义信息。以下是其实现的关键部分： 1. **基于图像的目标检测** 使用 CNN 对输入的 RGB 图像进行目标检测，生成一组边界框（bounding boxes）。这些边界框定义了可能包含对象的 ROI 区域[^2]。 2. **Frustum 提取** 利用相机内外参矩阵，将每个 2D 边界框映射至对应的 3D 坐标系下的锥形空间（frustum）。此操作筛选出了与当前目标相关的点云子集。 3. **PointPillars 编码器** PointPillars 是一种高效点云编码方式，采用动态体素化技术将点云划分为固定尺寸的小柱状单元（pillars）。对于提取出的 frustum 数据，应用相同的编码流程以生成 BEV 特征图[^2]。 4. **特征融合与分类** 结合从图像中提取的高级语义特征以及由 PointPillars 得到的几何特征，构建一个多通道特征向量。最终送入全连接层完成类别预测与边界的回归运算[^2]。 --- ### 实现代码示例 以下为 Python 和 PyTorch 下的一个简化版实现框架： ```python import torch from torchvision import models from point_pillars_encoder import PillarEncoder # 自定义或第三方库 class FrustumPointPillars(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): super(FrustumPointPillars, self).__init__() # 加载预训练的图像特征提取模型 self.image_feature_extractor = models.resnet18(pretrained=True) self.image_feature_extractor.fc = torch.nn.Identity() # 移除最后的 FC 层 # 初始化 PointPillars 编码器 self.pillar_encoder = PillarEncoder() # 融合后的分类头 self.classifier_head = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(512 + 64, 128), # 合并图像特征与点云特征 torch.nn.ReLU(), torch.nn.Dropout(p=0.5), torch.nn.Linear(128, num_classes) ) def forward(self, image, lidar_points, camera_intrinsics, extrinsics): """ :param image: 输入的RGB图像 [batch_size, C, H, W] :param lidar_points: 激光雷达点云 [num_points, 3] :param camera_intrinsics: 相机内参数矩阵 [3, 3] :param extrinsics: 外参数矩阵 [4, 4] """ # Step 1: 图像特征提取 img_features = self.image_feature_extractor(image) # 输出维度取决于 ResNet 配置 # Step 2: 计算 frustums 并过滤点云 frustums = compute_frustums(camera_intrinsics, extrinsics, img_features.shape[-2:]) # 获取 frustum 子集 filtered_lidar_points = filter_points_in_frustums(lidar_points, frustums) # 只保留相关点 # Step 3: PointPillars 编码 pillar_features = self.pillar_encoder(filtered_lidar_points) # Step 4: 特征拼接与分类 combined_features = torch.cat((img_features.flatten(start_dim=1), pillar_features.flatten(start_dim=1)), dim=-1) predictions = self.classifier_head(combined_features) return predictions def compute_frustums(intrinsics, extrinsics, roi_shape): """根据相机内外参及 ROI 形状计算 frustums""" pass # 具体逻辑省略 def filter_points_in_frustums(points, frustums): """筛选位于指定 frustums 中的点云""" pass # 具体逻辑省略 ``` --- ### 性能优化建议 为了进一步提高效率，可以考虑以下几个方面： - **稀疏张量加速**: 在 GPU 上使用稀疏张量表示 pillars，降低内存占用。 - **轻量化网络设计**: 替代标准 ResNet 或 VGG，选用 MobileNet 等更适合嵌入式设备的架构。 - **硬件支持**: 如果部署环境允许，可借助 NVIDIA Jetson AGX Xavier 等专用芯片运行推理过程[^3]。 --- ###
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