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  1. MPCNN 文本匹配算法

  2. 实现论文MPCNN,进行文本匹配算法。代码有完整的实现和说明,python3下亲测有效
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-05-22
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:sinat_27072307
  1. CJC 深度文本匹配综述

  2. CJC 深度文本匹配综述 综述近几年深度学习在自然语言处理中 关于文本匹配度计算的应用
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-29
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:odiandian12
  1. 文本匹配模型汇总ppt

  2. 本ppt汇总最近流行的文本匹配模型,让你一览文本匹配的典型深度学习模型。从简单的双塔模型到复杂的交互模型,做了简单的介绍和总结。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-09-22
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:fallfall2008
  1. 中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——Chinese SNLI MultiNli

  2. 中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——Chinese SNLI MultiNli
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:19922944
    • 提供者:weixin_43639369
  1. 英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——STS

  2. 英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——STS
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:394240
    • 提供者:weixin_43639369
  1. 英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——SICK

  2. 英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——SICK
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:219136
    • 提供者:weixin_43639369
  1. 英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——SciTail

  2. 英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——SciTail
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_43639369
  1. 英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——Quora

  2. 英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——Quora
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:19922944
    • 提供者:weixin_43639369
  1. 英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——MSRP

  2. 英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——MSRP
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:496640
    • 提供者:weixin_43639369
  1. Python cookbook(字符串与文本)在字符串的开头或结尾处进行文本匹配操作

  2. 本文实例讲述了Python在字符串的开头或结尾处进行文本匹配操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:在字符串的开头或结尾处按照指定的文本模式做检查,例如检查文件的扩展名、URL协议类型等; 解决方法:使用str.startswith()和str.endswith()方法 >>> filename='spam.txt' >>> filename.endswith('.txt') True >>> filename.startswith(
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:43008
    • 提供者:weixin_38727980
  1. 文本匹配技术

  2. 概述 本篇博文是智能问答系列的第一篇,纠结半天不知道从何开始,又因文本匹配技术是QA中最核心的技术之一,于是从此开始。 在NLP中,文本匹配技术在各个应用系统中起核心支撑的作用,比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展,并重点介绍文本语义相似度计算技术。 文本匹配任务 在真实场景中,如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统中的召回、排序环节,通常面临的是如下任务:从大量存储的 doc 中,选取与用户输入 query 最匹配的那个 doc。 在搜索引擎中
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38699726
  1. NLP-BasicTask:NLP基础演示:文本分类聚类,情感分析,文本匹配,问答系统-源码

  2. NLP基本任务 NLP基础演示:文本分类聚类,情感分析,文本匹配,问答系统 任务1:文本分类新闻标题分类
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:33554432
    • 提供者:weixin_42103128
  1. nlp_tutorial:NLP超强入门指南,包括各任务sota模型汇总(文本分类,文本匹配,序列标注,文本生成,语言模型),以及代码,技巧-源码

  2. NLP学习指南 本教程致力于帮助同学们快速入门NLP,并掌握各个任务的SOTA模型。 各任务模型列表汇总:,,,(todo), 各任务概述和技巧:,文本匹配,序列标注,文本生成,语言模型 之后就可以开始逐个击破,但也不用死磕,控制好目标难度,先用三个月时间进行第一轮学习: 读懂机器学习,深度学习原理,不要求手推公式 了解经典任务的基准,动手实践,看懂代码 深入一个应用场景,尝试自己修改模型,提升效果 迈过了上面这道坎后,就可以重新回归理论,提高对自己的要求,某种手推公式,盲写模型,拿到比赛Top
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:17408
    • 提供者:weixin_42117485
  1. 文本匹配和分类:从树形结构中挖掘隐式语义知识

  2. 文本匹配和分类:从树形结构中挖掘隐式语义知识
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38666208
  1. 图像文本匹配:图像文本匹配模型动物园-源码

  2. 图像文本匹配模型动物园 目录
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_42100032
  1. textnet-release:TextNet:用于文本匹配的深度神经网络框架-源码

  2. 文字网 TextNet是用于文本匹配任务的深层神经网络框架。 快速开始 制作Makefile.config.example的副本。 cp Makefile.config.example Makefile.config 在Makefile.config设置环境路径。 编译吧! mkdir bin make all -j 16 在json编写您自己的网络配置文件。 您可以在找到示例。 跑! ./bin/textnet [model_file] 特征 构造模型: 资料格式: 依存关系
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:736256
    • 提供者:weixin_42137032
  1. describeshell:将命令行参数与其帮助文本匹配-源码

  2. 将命令行参数与其帮助文本匹配 describeshell是一个工具(具有Web界面),能够解析手册页,提取选项并通过将每个参数与手册页中的相关帮助文本进行匹配来解释给定的命令行。 如何? describeshell由以下组件构建: 手册页阅读器,它将给定的手册页从原始格式转换为html(manpage.py) 分类手册中的每个段落,将其分类为是否包含选项(algo / classifier.py) 选项提取器,用于扫描分类的段落并查找选项(options.py) 将处理的手册页保存到m
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:812032
    • 提供者:weixin_42181888
  1. MatchZoo:促进深层文本匹配模型的设计,比较和共享-源码

  2. 火柴 促进深层文本匹配模型的设计,比较和共享。 MatchZoo是一个通用的文本匹配工具包,它可以方便大家快速的实现,比较,以及分享最新的深度文本匹配模型。 :fire: 新闻: (MatchZoo的PyTorch版本)现已准备就绪。 MatchZoo的目标是为深层文本匹配研究提供高质量的代码库,例如文档检索,问题回答,会话响应排名和释义识别。 借助统一的数据处理管道,简化的模型配置和自动超参数调整功能,MatchZoo灵活易用。 任务 文字1 文字2 目的 释义识别 字符串1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_42099633
  1. TextMatching:用于文本匹配的深度学习方法-源码

  2. 为了什么 了解文本匹配区域中的方法,包括基于关键字的匹配模型和潜在语义匹配模型。 实施经典方法。 分类目录 传统模型(基于特征的模型) 基于关键字的方法 tf-idf模型 词共同费率模型 通过添加语法信息找到最重要的单词 提升模型 线性模型 分解机 语义深度模型 基于表示的模型DSSM,CDSSM 基于交互的模型 这些地区的人 调查 有关语义方法的方法和论文 CIKM 2013词袋模型,基于语义表达的结构,单词哈希+ DNN 2014年WWW,单词哈希+ CNN + DNN CIKM
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:16384
    • 提供者:weixin_42127835
  1. 简单有效的文本匹配pytorch:ACL2019论文“具有更丰富的对齐功能的简单有效的文本匹配”的pytorch实现-源码

  2. RE2 这是ACL 2019论文“具有更丰富的对齐功能的简单有效的文本匹配”的pytorch实现。 原始的Tensorflow实现: : 。 快速链接 简单有效的文本匹配 RE2是用于通用文本匹配应用程序的快速而强大的神经体系结构。 在文本匹配任务中,模型将两个文本序列作为输入并预测它们之间的关系。 该方法旨在探讨在这些任务中什么足以增强性能。 它简化了许多缓慢的组件,这些组件以前被认为是文本匹配中的核心构建块,同时保留了三个关键特征可直接用于序列间对齐:原始的逐点特征,先前的对齐特征和上
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:185344
    • 提供者:weixin_42124497
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