importnumpyasnpimporttensorflowastf#1.设置参数。TRAIN_DATA="F:TensorFlowGoogle\201806-github\TensorFlowGoogleCode\Chapter09\ptb.train"#训练数据路径。EVAL_DATA="F:TensorFlowGoogle\201806-github\TensorFlowGoogleCode\Chapter09\ptb.valid"#验证数据路径。TEST_DATA="F:TensorFlowGoogle\201806-github\TensorFlowGoogleCode\Chapter09\ptb.test"#测试数据路径。HIDDEN_SIZE=300#隐藏层规模。NUM_LAYERS=2#深层循环神经网络中LSTM结构的层数。VOCAB_SIZE=10000#词典规模。TRAIN_BATCH_SIZE=20#训练数据batch的大小。TRAIN_NUM_STEP=35#训练数据截断长度。EVAL_BATCH_SIZE=1#测试数据batch的大小。EVAL_NUM_ST...

importsysimportcodecs#1.参数设置MODE="PTB_TRAIN"#将MODE设置为"PTB_TRAIN","PTB_VALID","PTB_TEST","TRANSLATE_EN","TRANSLATE_ZH"之一。ifMODE=="PTB_TRAIN":#PTB训练数据RAW_DATA="F:\TensorFlowGoogle\201806-github\datasets\PTB_data\ptb.train.txt"#训练集数据文件VOCAB="F:\temp\ptb.vocab"#词汇表文件OUTPUT_DATA="F:\temp\ptb.train"#将单词替换为单词编号后的输出文件elifMODE=="PTB_VALID":#PTB验证数据RAW_DATA="F:\TensorFlowGoogle\201806-github\datasets\PTB_data\ptb.valid.txt"VOCAB="F:\temp\ptb.vocab"OUTPUT_DATA="F:\temp\ptb.valid"elifMODE=="PTB_TEST":#PTB测试...

importcodecsimportcollectionsfromoperatorimportitemgetter#1.设置参数。MODE="PTB"#将MODE设置为"PTB","TRANSLATE_EN","TRANSLATE_ZH"之一。ifMODE=="PTB":#PTB数据处理RAW_DATA="F:\TensorFlowGoogle\201806-github\datasets\PTB_data\ptb.train.txt"#训练集数据文件VOCAB_OUTPUT="ptb.vocab"#输出的词汇表文件elifMODE=="TRANSLATE_ZH":#翻译语料的中文部分RAW_DATA="F:\TensorFlowGoogle\201806-github\datasets\TED_data\train.txt.zh"VOCAB_OUTPUT="zh.vocab"VOCAB_SIZE=4000elifMODE=="TRANSLATE_EN":#翻译语料的英文部分RAW_DATA="F:\TensorFlowGoogle\201806-github\datasets\TED...

importtensorflowastf#1.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits样例。#假设词汇表的大小为3，语料包含两个单词"20"word_labels=tf.constant([2,0])#假设模型对两个单词预测时，产生的logit分别是[2.0,-1.0,3.0]和[1.0,0.0,-0.5]predict_logits=tf.constant([[2.0,-1.0,3.0],[1.0,0.0,-0.5]])#使用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits计算交叉熵。loss=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=word_labels,logits=predict_logits)#运行程序，计算loss的结果是[0.32656264,0.46436879],这对应两个预测的#perplexity损失。sess=tf.Session()print(sess.run(loss))#2.softmax_cross_entropy_...

 　　前些天一个学弟发邮件咨询有关自动作文评分的问题，在了解了这是他们导师布置的一个任务后，出于做统计机器翻译的惯性思维，我马上想到的是利用语言模型对作文进行流利度方面的打分，但也意识到这是一个粗糙的甚至是错误的评分系统，因为它连最基本的作文长度都没有考虑。　　于是找了一些这方面的中英文材料看了一下，才发现自动作文评分系统在国外研究的很多很热甚至都已应用到真实的考试任务中去，而国内的研究寥寥，至少说明这个学弟选了一个很有应用前景和挑战性很强的方向。　　后来，我又与这个学弟在QQ上进一步做了交流，对于这个任务的界定清楚了一些。首先，他们将任务定为：4、6级考试的自动作文评分系统。有了明确的任务，就可以讨论一些具体的方法，这方面我也不懂，但是有一点基本达成了共识：自动作文评分可以纳入到文本分类方法的范畴中，所以学弟应该关注一下文本分类的方法学习；如果采用文本分类的方法做这套自动作文评分系统，首先要收集一套已经评过分的4、6级作文素材。至此，我能提供的建议就仅限于此了，如果哪位读者对这方面比较在行，不妨给这位学弟提点建议？这里先谢过了！　　关于自动作文评分，陈潇潇和葛诗利于2008...

如何成为一名自然语言处理工程师...

1.词带的简单解释：　　每一个词出现了多少次，缺点是不知道顺序2.seq2seq自然语言处理的核心　　RNN:　　　　一对一：输入一个，输出一个　　　　一对多：输入一个，输出多个　　　　多对一：输入多个，输出一个　　　　多对多：输入多个，输出多个 　　　　原始数组：　　改变一次的数组：　　改变两次的数组：　　改变三次的数组结果输出：greedydecoding避免最佳的回答方式，使用其他的解码方式beamsearchdecoding从最佳回答中，选择几种方式，给出其他解决方案　　基本的技能用法：　　　　字符串操作：1.空格处理：strip（）函数默认是去重空格，而且是左右两边的空格一起去重 　　字符串的大小转化demo="helloworld!"ret1=demo.upper()print(ret1)HELLOWORLD!ret2=demo.lower()print(ret2)helloworld! 　　字符串的反转demo="helloworld!"ret1=demo[::-1]print(ret1)#结果：!dlrowolleh 　　字符串子...

 郑捷2017年电子工业出版社出版的图书《NLP汉语自然语言处理原理与实践》第1章中文语言的机器处理 11.1 历史回顾 21.1.1 从科幻到现实 21.1.2 早期的探索 31.1.3 规则派还是统计派 31.1.4 从机器学习到认知计算 51.2 现代自然语言系统简介 61.2.1NLP流程与开源框架 61.2.2 哈工大NLP平台及其演示环境 91.2.3StanfordNLP团队及其演示环境 111.2.4NLTK开发环境 131.3 整合中文分词模块 161.3.1 安装LtpPython组件 171.3.2 使用Ltp3.3进行中文分词 181.3.3 使用结巴分词模块 201.4 整合词性标注模块 221.4.1Ltp3.3词性标注 231.4.2 安装Stanfo...

1、机器翻译2、自动文摘3、信息检索4、文档分类：情感识别、文本倾向性识别，情感识别可以支持舆情分析5、问答系统6、信息过滤7、信息抽取，又称事件抽取8、文本挖掘：文本分类、文本聚类、情感分析、自动文摘、实体关系建模.......9、舆情分析10、隐喻计算：就是用乙事物或其某些特征描述甲事物11、文字编辑和自动校对12、作文自动评分13、OCR14、语音识别14、语音合成16、说话人验证识别-----以上内容摘自《统计自然语言处理第2版》 ...

表损坏提示ismarkedascrashedandshouldberepaired处理方法 这个数据表损坏的提示通常是非正常关机或者硬盘占满后MySQL无法正常运行造成的。损坏的是*.MYI文件，该文件是用来存放数据表的索引。MySQL自带了专门用于数据表检查和修复的工具，myisamchk。 到达对应数据库所在目录上方，执行myisamchk-rdbname/table.MYI ...

在IIS6下，经常出现w3wp.exe的内存及CPU占用不能及时释放，从而导致服务器响应速度很慢。解决CPU占用过多：1、在IIS中对每个网站进行单独的应用程序池配置。即互相之间不影响。2、设置应用程序池的CPU监视，不超过25%（服务器为4CPU），每分钟刷新，超过限制时关闭。根据w3wp取得是哪一个应用程序池：1、在任务管理器中增加显示pid字段（任务管理器>查看>选择列>PID(进程标识符)）。就可以看到占用内存或者cpu最高的进程pid。2、在命令提示符下运行iisapp-a。注意，第一次运行，会提示没有js支持，点击确定。然后再次运行就可以了。这样就可以看到pid对应的应用程序池。（iisapp实际上是存放在C:windowssystem32目录下的一个VBS脚本，全名为iisapp.vbs，如果你和我一样，也禁止了Vbs默认关联程序，那么就需要手动到该目录，先择打开方式，然后选“Microsoft(r)WindowsBasedScriptHost”来执行，就可以得到PID与应用程序池的对应关系。） 3、到iis中察看该应用...

PHP错误处理之将错误日志保存在系统文件中<?phpini_set('display_errors',0);ini_set('log_errors',1);ini_set('error_log','sys_log');echo$test;//输出一个未定义的变量echo'<hr/>';settype($var,'king');//函数settype()使用错误，定义一个不存在的类型 ...

springboot配件文件处理器，配置文件绑定时有提示server:port:8989Person:age:100boss:truebrith:2023/11/12mps:{k1:v1,k2:12}lis:-lisi-zhaoliudg:d_name:xiaogoud_age:2name:lisi...

立即停止服务器的网络连接，确保攻击者无法继续操作服务器。隔离受感染的服务器，确保攻击者无法继续访问其他服务器或网络资源。分析webshell的攻击情况，确定受感染的文件和目录。删除或修复受感染的文件，并对服务器进行全面的安全检查，确保没有其他漏洞或后门存在。更新操作系统和应用程序的补丁，以修复已知漏洞。修改所有相关的密码，并确保密码复杂度和定期更改密码策略。安装防火墙和入侵检测系统（IDS）来监控服务器的网络流量和行为。对服务器进行定期的安全审计和漏洞扫描，及时发现和修复安全漏洞。建立应急响应计划，包括灾难恢复和数据备份计划，以便在发生类似事件时能够迅速恢复服务器的正常运行。定期备份重要数据，并将备份数据存储在安全的地方，以防止数据丢失或被攻击者恶意篡改。...

提示信息WARNINGMemoryovercommitmustbeenabled!Withoutit,abackgroundsaveorreplicationmayfailunderlowmemorycondition.Beingdisabled,itcanalsocausefailureswithoutlowmemorycondition,see https://github.com/jemalloc/jemalloc/issues/1328.Tofixthisissueadd‘vm.overcommit_memory=1’to/etc/sysctl.confandthenrebootorrunthecommand‘sysctlvm.overcommit_memory=1’forthistotakeeffect.操作命令vi/etc/sysctl.confvm.overcommit_memory=1#重启reboot#或者sysctlvm.overcommit_memory=1或echo1>/proc/sys/vm/ov...