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通过python来实现"语象观察" “语象观察”是钱刚老师之前在做的一个研究项目，之前曾经在公众号“尽知天下事”（现已被封）上发布。我对这种通过数据来发掘有价值的内容的数据新闻很感兴趣，算是弥补自己文笔不行还想从事新闻传媒的曲线救国道路吧。 不过作为一个对电脑方面感兴趣但很小白的我来说，所有的步骤想起来都很简单，但实操起来无从下手，不过决心还是很坚定的，决定要做到现在基本完成将近10个月。 一步步找问题，找解决办法，和一次次试验。念念不忘，必有回响。目前我已经实现了所有我最初的设想功能。 一：获取人民日报的数据 分析数据，第一步是要获取人民日报的数据。利用爬虫每月爬取人民日报当月内容为txt文件，爬虫这部分代码来源于CSDN用户@机灵鹤，帮助我解决了最难的变成问题，非常感谢。 1、代码如下： import requests import bs4 import os import datet

人卡 :framed_picture: 使用 React.js、Bootstrap 和显示人员信息卡 资源： 。 。 。 。 学分 用 :red_heart: 格洛丽亚·莫拉莱斯

适合的可以拿走

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执业专利代理师数据库，数据更新时间2020年12月

大概五千个人脸数据集，基本都是一些名人，数量不一。 里面两个压缩包 all:是每个名人只有一张图片，放在一个文件里，大概五千多张，jpg格式，大小十几kb（自己处理的） 另外的压缩包是官方的，数量不一，五千多个文件夹 地址：https://www.kaggle.com/atulanandjha/lfwpeople

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用于人际关系分类的R-BERT 本项目采用R-BERT模型：对人物关系进行分类，提升效果明显，在测试集上的F1值达到85％。 数据集 共3901条标注样本，训练集：测试集= 8：2 标注样本：亲戚 1837年6月20日，威廉四世辞世，他的侄女维多利亚即位。 ，其中亲戚为关系，威廉四世为实体1（entity_1 ），维多利亚为实体2（entity_2）。 每一种关系的标注数量如下图： 模型结构 从BERT获得三个向量。 [CLS]令牌向量 实体_1平均向量 平均实体_2向量 将每个矢量传递到完全连接的层。 退出-> tanh-> fc-layer 连接三个向量。 将串联的矢量传递到完全连接层。 辍学-> FC层 完全符合书面条件。 分别平均对entity_1和entity_2隐藏状态向量。 （包括$，＃个令牌） 完全连接层之前的Dropout和