") )]# 初始化规则引擎engine = RuleEngine(rules)# 输入分类结果作为事实fact = {'class': predicted_class}# 执行规则engine.execute(fact)这里定义了两条规则：如果是合同，就提醒检查条款；如果是法规，就建议核对适用性。规则引擎会根据predicted_class自动匹配并执行。完整流程把这两部分串起来，就是一个小型...
第 1 步：导入库并设置 API 密钥 import openai# Set your OpenAI API key hereopenai.api_key = 'YOUR_API_KEY'第2步：定义搜索引擎功能 def gpt_search(query, engine='gpt-3.5-turbo', max_results=5): response = openai.Engine(engine).search( documents=['Your document collection here']...
如果您遇到问题,请尝试安装 python 包,如下所示 pip uninstall -y transformer-engine pip install torch==2.2.0 pip install transformers --upgrade pip install flash-attn==2.2.0 1. 2. 3. 4.
Python轴承故障诊断 (15)基于CNN-Transformer的一维故障信号识别模型 建模先锋发表于信号处理 Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类 建模先锋发表于信号处理 Python手写实现神经网络 作者:百炼成坑 学习一定要多动手实践,可能你的轮子没有别人的圆,但一定要让你的轮子跑起来!1、概述有关神经网络...
一个典型的例子如下：config=LSTransformerEncoderLayer.get_config(model="bert-base",max_batch_tokens=...
Feature-engine 是一个开源特征工程Python库,保留Scikit-learn功能,支持使用 fit( )函数 和 transform()函数从数据中学习,然后进行特征转换,简化了端到端特征工程管道的实现。使用Feature-engine 可以使模型开发和部署更加高效和可重用。 Feature-engine库的特点: ...
Scikit-Learn中主要使用Scikit-Learn中的两个类CountVectorizer和TfidfTransformer,用来计算词频和TF-IDF值。 CountVectorizer 该类是将文本词转换为词频矩阵的形式。比如“I am a teacher”文本共包含四个单词,它们对应单词的词频均为1,“I”、“am”、“a”、“teacher”分别出现一次。CountVectorizer将生成一个矩阵 ...
Episode 121: Moving NLP Forward With Transformer Models and Attention Aug 12, 2022 50m What's the big breakthrough for Natural Language Processing (NLP) that has dramatically advanced machine learning into deep learning? What makes these transformer models unique, and what defines "attention?" ...
2、 CountVectorizer 和 Transformer保存和加载 2.1、TF-IDF词典的保存 train_content = segmentWord(X_train) test_content = segmentWord(X_test) # replace 必须加,保存训练集的特征 vectorizer = CountVectorizer(decode_error="replace") tfidftransformer = TfidfTransformer() ...
覆盖mapper.features 或已拟合 transformer_and_mapper_list 中的特征化器。 transform 使用在拟合阶段标识的转换来转换输入原始数据。 fit 执行原始数据验证并标识要应用的转换。 Python 复制 fit(df: ndarray | DataFrame | spmatrix | EnginelessDataflow, y: ndarray | ...