MELD数据集源于EmotionLines[10]数据集，后者是一个纯文本的对话数据集，来自于经典电视剧老友记。MELD数据集包含了与EmotionLines相同的对话，并在此基础上包含了视频、音频和文本的多模态数据。数据集总共包含1443段对话，13708句话语，平均每段对话有9.5句话，每句话平均持续时间为3.6秒。对话片段的每句话被标注为七种情绪标签的其中一个，包括生气、厌恶、悲伤、快乐、中性、惊喜和恐惧。与此同时，每句话也拥有相应的情感标签，分为积极、消极和中性。
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句子分割text_to_word_sequence keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence(text, filters=base_filter(), lower=True, split=" ") 本函数将一个句子拆分成单词构成的列表 参数 text：字符串，待处理的文本 filters：需要滤除的字符的列表或连接形成的字符串，例如标
Text Preprocessing [source] Tokenizer keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=None, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\t\n',
1. 英文文本挖掘预处理特点 英文文本的预处理方法和中文的有部分区别。首先，英文文本挖掘预处理一般可以不做分词（特殊需求除外），而中文预处理分词是必不可少的一步。第二点，大部分英文文本都是uft-8的编码，这样在大多数时候处理的时候不用考虑编码转换的问题，而中文文本处理必须要处理unicode的编码问题。这两部分我们在中文文本挖掘预处理里已经讲了。 而英文文本的预处理也有自己特殊的地方，第三点就是
1. 中文文本挖掘预处理特点 首先我们看看中文文本挖掘预处理和英文文本挖掘预处理相比的一些特殊点。 首先，中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的，因此不能直接像英文一样可以直接用最简单的空格和标点符号完成分词。所以一般我们需要用分词算法来完成分词，在文本挖掘的分词原理中，我们已经讲到了中文的分词原理，这里就不多说。 第二，中文的编码不是utf8，而是unicode。这样会导致在分词的时候，和英文
Meld是一个针对开发者的可视化差异和合并工具。Meld帮助你比较文件、目录和版本控制项目。它提供文件和目录的双向和三向比较，并支持许多流行的版本控制系统。 Meld帮助你审查代码变化和理解补丁。它甚至可以帮助你弄清楚你一直回避的合并中发生了什么。 Features 文件和目录的双向和三向比较 文件比较随着你的输入而更新 自动合并模式和对变更块的操作有助于使合并更容易。 可视化让你更容易比较你的文
实现细节 以 OpenvSwitch plugin 为例，主要在 neutron\plugins\openvswitch\agent\ovs_dvr_neutron_agent.py 文件中。 OVSDVRNeutronAgent 类是本地处理的 agent，启动后会在三个网桥上添加初始化的规则，主要过程如下。 def setup_dvr_flows(self): self.setup_dv
实现细节 防火墙由 L3 Agent 通过修改 iptables 规则来实现，具体规则在网络节点的路由器命名空间中，作用到该租户所有路由器的 qr-xxx 接口上。 在网络节点上查看其中的 iptables 规则，会发现多了两个 iptables 链，分别处理进出两个方向的流量，被 neutron-vpn-agen-FORWARD 引用。 $ sudo ip netns exec qrouter-
