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Attention机制中的QKV从哪来的深挖论文出处
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关于BERT PART1 ALBERT
【论文阅读】ALBERT - 知乎转载 2021-09-26 12:24:27 · 104 阅读 · 0 评论 -
jieba tfidf_【NLP】【三】jieba源码分析之关键字提取（TF-IDF/TextRank）
【一】综述利用jieba进行关键字提取时，有两种接口。一个基于TF-IDF算法，一个基于TextRank算法。TF-IDF算法，完全基于词频统计来计算词的权重，然后排序，在返回TopK个词作为关键字。TextRank相对于TF-IDF，基本思路一致，也是基于统计的思想，只不过其计算词的权重时，还考虑了词的上下文(通过窗口滑动来实现)，而且计算词的权重时，也考虑了相关联系词的影响。可以说，TextRank实际上是依据位置与词频来计算词的权重的。下面，结合基于jieba源码，来分别解释两种算法的实现。【转载 2021-09-23 17:34:20 · 566 阅读 · 0 评论 -
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python count()方法
Python count() 方法 | 菜鸟教程转载 2021-09-14 10:37:05 · 84 阅读 · 0 评论 -
TFIDF的简单解释
有很多不同的数学公式可以用来计算tf-idf。这边的例子以上述的数学公式来计算。词频（tf）是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。假如一篇文件的总词语数是100个，而词语“母牛”出现了3次，那么“母牛”一词在该文件中的词频就是3/100=0.03。而计算文件频率（IDF）的方法是以文件集的文件总数，除以出现“母牛”一词的文件数。所以，如果“母牛”一词在1,000份文件出现过，而文件总数是10,000,000份的话，其逆向文件频率就是lg（10,000,000 / 1,000）=4。最后的tf-idf的分数转载 2021-09-11 23:31:06 · 427 阅读 · 0 评论 -
TF-IDF原理及使用
TF-IDF原理及使用_一路风景-优快云博客_tfidf转载 2021-09-11 22:16:31 · 99 阅读 · 0 评论 -
python保存list
对于一个列表a[]:# 保存filename = open('a.txt', 'w') for value in a: filename.write(str(value))filename.close() # 读取f= open("a.txt","r") a = f.read() f.close() 以上这种方法虽然占用空间小，但是原来的list格式会被破坏。为此也可以用以下发方法，此方法可以保留list原格式。# 保存import numpy as...转载 2021-08-30 21:10:47 · 5262 阅读 · 0 评论