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听说过SMT吗(Surface Mounting Technology表面贴装技术)?SMT是电子产品生产过程中的核心工艺。形象一点说就是先把锡膏印刷在PCB(Printed Circuit B

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本人研一,刚接触nlp,请问有人有这篇论文的复现代码吗?Chinese Knowledge Base Question Answering by Attention-Based Multi-Granu

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前面安装步骤都是一步步根据提示来的,各种工具都已安装,编译也显示done,没有报错。现在遇到此问题,困扰好久没有解决,不知道是不是路径设置的问题呀?

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已经安装chi_sim.traineddata字库,识别下面图片的时候,无法识别图片内容tesserocr.image_to_text(image, lang='chi_sim', psm=8)

回答 qdwyx2008
采纳率50%
2021-07-23 15:49
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目前技术路线有些迷茫😣目前看了命名实体识别很多人用BiLSTM+CRF,想尝试一下用Python

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使用自定义词库进行分词,然后匹配出与词库相对应的词。或者有更好的库与方法吗?

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github上预览的文档是分了段的,但下载用txt打开后就没有分段了,所有内容挤在一段里,如何解决?

回答 阿满满喵
采纳率0%
2021-07-22 11:23
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seq2seq 文本生成的本质是不是 也是找相似,对于输入seq,从训练集里寻找最相似的输入seq?

回答 运动码农
采纳率59.6%
2021-07-21 09:32
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NLP文本分类的本质是不是其实是找相似,对于要分类的句子,在训练集里找最相似的句子?

回答 运动码农
采纳率59.6%
2021-07-21 09:27
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deep 机器翻译 的本质是不是 也是找相似,对于输入seq,从训练集里寻找最相似的输入seq?

回答 运动码农
采纳率59.6%
2021-07-21 09:20
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NLP文本匹配问题的本质是不是 对于要预测的句子,遍历候选句子 从训练数据集里寻找最相似的pair?

回答 运动码农
采纳率59.6%
2021-07-21 09:15
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1.深度学习下序列标注如何理解?有篇文章说序列标注如分词,命名实体识别,其实都是对每一个token(每个字?)进行一次多分类,如dense层对每个字进行了一次分类,最后组装起来。2.问题・_・?这是否

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我需要从一本杂志类PDF文件中,提取所有文章(标题及内容),杂志内容如图:我需要对这种类型的页面进行批量识别,尽量做到能提取出所有文章,但是传统PDF文字识别都是横向识别,无法确定竖向排版如果我想完成

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from gensim.models import word2vec 我使用gensim中的word2vec可以一次查看到每个词对应的向量 import fasttext但是使用fasttext加载

回答 ExceptGY
采纳率0%
2021-07-15 05:48
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转化句子 冰雪元素与长白文化在体验式展馆设计的作用与研究

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如图所示错误,它提示tensor不可调用,我没看懂哪里调用了tensor,有人知道怎么改嘛

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比如随便一段文字 受电动汽车发展拉动、相关材料价格上涨影响,锂电、锂矿、电解液板块同时大涨。 截至7月2日收盘,Wind锂电池指数上涨1.74%。该指数下南都电源(300068.SZ)上涨17.13%

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关键在于食物成分有很多带有“-”,比如“frozen-limeade-concentrate”,在GoogleNews-vectors-negative300中是查不到的,需采用合理、准确的方法训练得

回答 kev_9352
采纳率100%
2021-07-08 17:16
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添加加性噪声比较普遍,但作为背景噪声并不太能符合实际,在声纹识别中如果添加乘性噪声会不会更有意义,如何添加,最好可以附代码

回答 熙文大妖怪
采纳率33.3%
2021-07-01 15:52
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class GHM_Loss(nn.Module): def __init__(self, bins, alpha): super(GHM_Loss, self).__init

回答 NLP菜鸡
采纳率0%
2021-07-01 14:42
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NLP 如何对提取出来的新词进行词向量的过滤? 就是提取出来的新词可能什么方向的都有,我只需要其中某个领域的,比如医疗相关的.如何能实现对新词的一个过滤,进一步去除不相连的新词.

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已训练模型pkl中识别 机构名,时间,地点等六类实体,但新加入的训练数据集只有前三类实体,有什么方法可以只训练模型对这三种实体的识别能力,而不影响其他三种?