readlines() f = open(MyTainJsonFile , 'w', encoding='utf_8') numInWanted = 0 for line in Datas: data = json.loads(line) cla = data['category'][0:2] if cla in WantedClass and WantedClass[cla] < WantedNum: json_data = json.dumps(data, ensure_ascii=False) f.write(json_data...
withcodecs.open(file_path,'r',encoding='utf-8')asfout:forlineintqdm(fout.readlines(),desc='reading corpus'):iflineisnotNone:# line.strip()的意思是去掉每句话句首句尾的空格# .split(‘\t’)的意思是根据'\t'把label和文章内容分开,label和内容是通过‘\t’隔开的。# \t表示空四个字符,也...
Sharapova now lives in US southeastern Florida。 Byte Pair Encoding 算法 词汇的切分方法多种多样,但是根据某种规则自动合并,实在是太复杂了,当然了,ML方法也不是不行,但又没有一种更加简单的方法? 因此就引入了BPE方法:通过循环迭代,将高频出现的char对融合起来,融合之后,加入字典。
encoding = torch.cat([self.pool(F.relu(conv(embeddings))).squeeze(-1) for conv in self.convs], dim=1) # 应用丢弃法后使用全连接层得到输出 outputs = self.decoder(self.dropout(encoding)) return outputs 1. 2. 3. 4. 5. 6.
向量搜索代码库(如 FAISS),可以显著提高向量嵌入的搜索和检索效率,但它们缺乏一些成熟数据库中存在的功能。向量数据库,既然命名为数据库,提供了如下几个额外的好处(当然也有成本)。 元数据存储和查询 数据持久化和实时更新(CRUD),较友好的用户访问接口,执行优化。
However, its specific definition may vary in different tasks.In text representation or encoding, it global refers to relatively higher-level context information. There usually are three natural contextual relationships for mapping words or documents into latent space, namely (1) co-occurrence ...
WAVE SUMMIT 2020 深度学习开发者峰会定档 5月20日 引用和评论 推荐阅读 2022语言与智能技术竞赛启动 联手千言发布重磅中文数据集 百度NLP阅读902 AlphaFolding填补蛋白质动态结构预测空白!复旦大学等提出4D扩散模型,成果入选AAAI 2025 超神经HyperAI赞1阅读1.4k ...
f = open(pretrain_dir, "r", encoding='UTF-8') for i, line in enumerate(f.readlines()): # if i == 0: # 若第一行是标题,则跳过 # continue lin = line.strip().split(" ") if lin[0] in word_to_id: idx = word_to_id[lin[0]] ...
with codecs.open(file_path,'r',encoding='utf-8') as fout: for line in tqdm(fout.readlines(),desc='reading corpus'): if line is not None: # line.strip()的意思是去掉每句话句首句尾的空格 # .split(‘\t’)的意思是根据'\t'把label和文章内容分开,label和内容是通过‘\t’隔开的。
eda = EDA(num_aug=num_aug,stop_words=stop_words, stop_words_type="hit") enhance_result = [] with open(input, 'r', encoding='utf8') as reader: for index, line in enumerate(reader): line = line.strip() if not line: continue parts = line.split('\t') label = parts[0] senten...