finalseg -> Chinese Words Segment Library in Python based on HMM Model 基于HMM模型的中文分词
代码示例
import finalseg
sentence_list = [
"姚晨和老凌离婚了",
"他说的确实在理",
"长春市长春节讲话"
]
print u"=默认效果"
for sentence in sentence_list:
seg_list = finalseg.cut(sentence)
print "/ ".join(seg_list)
print u"\n=打开新词发现功能后的效果\n"
for sentence in sentence_list:
seg_list = finalseg.cut(sentence,find_new_word=True)
print "/ ".join(seg_list)
python下的中文分词工具 finalseg库。 pypi仓库中又finalseg库,用户可以通过以下命令安装: easy_install finalseg 项目地址:https://github.com/fxsjy/finalseg 程序示例: # -*- encoding: utf-8 -*- import finalseg text = '对他们来说,只要日本不是逼太紧,也许拖是最好的
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1. 基于Hierarchical Softmax的模型概述 我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型,里面一般有三层,输入层(词向量),隐藏层和输出层(softmax层)。里面最大的问题在于从隐藏层到输出的softmax层的计算量很大,因为要计算所有词的softmax概率,再去找概率最大的值。这个模型如下图所示。其中V是词汇表的大小, word2vec对这个模型做了改进,首先,对于从输入层到隐藏
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我正在尝试使用Keras ResNet50实现来训练二值图像分类模型。 我想在不使用转移学习的情况下测试模型,但当我尝试使用简单的密集层(带有sigmoid激活)来更改二元分类的输出层时,我在形状大小方面出现了错误。 我的代码是这样的: 执行此操作时,我出现以下错误: 如果我在得到的致密层之前添加一个扁平层: 我错过了什么?如何更改致密层的输入形状?
我们迄今为止看到的模型可能具有“基于规则”的特征,因为它们涉及受简单规则支配的系统。 在本章和以后的章节中,我们将探索基于智能体(agent)的模型。 基于智能体的模型包含智能体,它旨在模拟人和其他实体,它们收集世界的信息,制定决策并采取行动。 智能体通常位于空间或网络中,并在本地彼此交互。 他们通常有不完整的,不全面的世界信息。 智能体之间经常存在差异,而不像以前的所有模型,它们的所有成分都相同