自然语言处理课程设计资源。自然语言处理课程设计之LSTM模型训练中文语料。使用Bi-LSTM模型训练中文语料库，并实现根据已输入中文词预测下一个中文词。train.py：进行训练的源代码。model.py：模型的类定义代码。cnpre.py：用于保存自定义的Dataset。dotest.ipynb：进行测试的jupyter notebook文件，在可以使用两个模型参数进行句子生成。 自然语言处理是计算机科学和人工智能领域中一个重要的分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言，从而实现人机之间的有效沟通。随着深度学习技术的发展，长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），因其在处理和预测序列数据方面的出色性能而广泛应用于自然语言处理任务中。LSTM能够捕捉长距离依赖关系，并通过其独特的门控机制解决传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。 中文语料库的构建对于中文自然语言处理至关重要。由于中文语言的特点，如没有明显词界限、语句结构复杂等，中文处理在很多方面要比英文更加困难。因此，训练一个能够有效理解中文语料的LSTM模型需要精心设计的语料库和模型结构。Bi-LSTM模型是LSTM模型的一种变体，它利用正向和反向两个LSTM进行信息处理，可以在一定程度上提高模型对于文本语义的理解能力。 在本课程设计中，通过使用Bi-LSTM模型训练中文语料库，学生可以学习到如何准备数据集、设计和实现网络结构、以及训练模型的整个流程。学生将学习如何处理中文文本数据，包括分词、去停用词、构建词向量等预处理步骤。这些步骤对于提高模型训练的效果至关重要。 课程设计中包含了多个关键文件，每个文件都承担着不同的角色： - train.py：这是一个Python脚本文件，负责执行模型的训练过程。它会读取准备好的中文语料库，设置模型参数，并运行训练循环，输出训练结果和模型参数。 - model.py：在这个Python文件中，定义了Bi-LSTM模型的类。这包括模型的网络架构，例如输入层、隐藏层、输出层以及如何组织这些层来构建完整的模型结构。这个文件为训练过程提供了模型的蓝图。 - cnpre.py：这个文件用于保存自定义的Dataset类。在PyTorch框架中，Dataset是一个抽象类，需要被继承并实现特定方法来定制数据集。在自然语言处理任务中，这通常包括加载文本数据、分词、编码等预处理步骤。 - dotest.ipynb：这是一个Jupyter Notebook文件，用于测试模型的性能。通过这个交互式的文档，用户可以加载训练好的模型，并使用自定义的句子生成模型参数进行测试。这使得实验者能够直观地看到模型对特定输入的处理效果和生成的句子。 通过本课程设计，学生将掌握如何运用Bi-LSTM模型在中文语料上进行训练和预测，这不仅能够加深对自然语言处理技术的理解，而且能够提高解决实际问题的能力。同时，通过实践操作，学生还能学习到如何调试和优化模型性能，以达到最佳的预测效果。 自然语言处理课程设计之LSTM模型训练中文语料为学生提供了一个实践平台，让他们能够在实际操作中了解和掌握最新的自然语言处理技术和深度学习模型。通过对Bi-LSTM模型的训练和测试，学生不仅能够学会如何处理复杂的中文文本数据，而且能够加深对语言模型及其在自然语言处理中应用的认识。这样的课程设计对于培养学生解决实际问题的能力、提升理论与实践相结合的技能具有重要意义。

本项目使用了word2vec的中文预训练向量 模型分别有BiLSTM-attention和普通的LSTM两种 1、在Config中配置相关参数 2、然后运行DataProcess.py，生成相应的word2id，word2vec等文件 3、运行主函数main.py，得到训练好的模型，并保存模型 4、运行eval.py，读取模型，并得到评价 5、模型准确率平均85%左右

多算法模型（BI_LSTM GRU Mamba ekan xgboost）实现功率预测。包括数据处理、特征工程、模型训练、模型推理和结果输出，最终结果以 JSON 格式返回。可灵活替换模块和数据集。实现轻松上手，快速训练快速推理。项目代码如下 data/ │ ├── data_process1.py # 数据预处理代码 ├── data_process.csv # 预处理数据文件 └── 91-Site_1A-Trina_10W.csv # 原始数据文件 inference/ │ ├── myprocessor.py # 推理主代码入口 ├── logs/ # 日志文件路径 │ └── logging.log # 推理日志文件 ├── config/ # 配置文件路径 │ └── config.yaml # 推理配置文件 ├── output/ # 推理输出路径 │ └── ...

关系分类是自然语言处理领域的一项重要任务，能够为知识图谱的构建、问答系统和信息检索等提供技术支持.与传统关系分类方法相比较，基于神经网络和注意力机制的关系分类模型在各种关系分类任务中都获得了更出色的表现.以往的模型大多采用单层注意力机制，特征表达相对单一.因此本文在已有研究基础上，引入多头注意力机制（Multi-head attention），旨在让模型从不同表示空间上获取关于句子更多层面的信息，提高模型的特征表达能力.同时在现有的词向量和位置向量作为网络输入的基础上，进一步引入依存句法特征和相对核心谓词依赖特征，其中依存句法特征包括当前词的依存关系值和所依赖的父节点位置，从而使模型进一步获取更多的文本句法信息.在SemEval-2010任务8数据集上的实验结果证明，该方法相较之前的深度学习模型，性能有进一步提高.

BI-LSTM-CRF用于方面提取-情感提取 数据->通过BDCI 2017基于主题的文本情感分析的训练数据修改的数据集： ://www.datafountain.cn/#/competitions/268/intro，最后访问时间2018/5/13 train.csv->培训文件大小：13652 dev.csv->开发文件大小：2000 test.csv->测试文件大小：2000 pre_data.py->生成用于随机嵌入和label2tag的字典 model.py-> BI-LSTM-CRF / BI-LSTM / LSTM-CRF / LSTM-CRF的实现 main.py->主文件 conlleval_rev.pl-> SINHAN NER任务的评估手稿 conlleval.py->此任务的评估指标，可用于序列标记任务

一层双向lstm，，用平安银行做的股票预测。注：以20天的数据为一组，预测第21天的股票值，反向计算中只用到了第20天的隐藏层输出，其他的并未用到，体现不出双向lstm的结构性能。所以弃用，换用情感分析数据集从新做。

当前基于油中溶解气体分析(DGA)的变压器故障诊断方法往往仅考虑单一时刻数据点，容错性差，难以充分挖掘在线监测数据的时序信息。提出一种考虑变压器油特征参量序列间复杂关系的基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络的变压器故障诊断方法。首先构建了变压器油特征参量序列，基于序列数据构建了Bi-LSTM变压器故障诊断模型。工程实际中不同变压器油特征参量序列长短不一，需通过排序、分组填充对模型输入进行重构改进，然后对超参数进行优化。基于同一自建数据库对比所提方法与其他方法，结果表明：经过数据重构后所提方法的准确率可达91.9 %；当特征指标数量减少约2/3时，所提方法的准确率仅下降约1%，而其他方法的准确率平均下降约6 %；当采样数据存在10%的随机错误时，所提方法诊断准确率仅下降2%~6 %，且通过改变隐藏层的数量可得到改善。

针对中文文本自动校对提出了一种新的基于Seq2Seq和Bi-LSTM结合的深度学习模型。与传统的基于规则和概率统计的方法不同，基于Seq2Seq基础结构改进，加入了Bi-LSTM单元和注意力机制，实现了一个中文文本自动校对模型。采用F0.5与GLEU指标评价，通过公开的数据集进行不同模型的对比实验。实验结果表明，新模型能有效地处理长距离的文本错误以及语义错误，Bi-RNN以及注意力机制的加入对中文文本校对模型的性能有显著提升。

需要调用的模块及整体Bi-lstm流程 import torch import pandas as pd import numpy as np from tensorflow import keras import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data import TensorDataset import gensim from sklearn.model_s

时间序列异常检测 该存储库包含Sanket Mishra，Varad Kshirsagar，Rohit Dwivedula和Chittaranjan Hota题为“基于注意力的Bi-LSTM用于时间序列数据异常检测”的论文的开源代码。 型号图 * 提议的模型与现有和先前的最新模型的比较 根据平均F分数： 数据集 我们的模型 深度防盗 工作组 AdVec 天际线 NumentaTM 努门塔 KNN CAD HTM Java 人工无异常 0 0 0 0 0 0 0 0 0 人工的异常 0.402 0.156 0.013 0.017 0.043 0.017 0.012 0.003 0.017 realAdExchange 0.214 0.132 0.026 0.018 0.005 0.035 0.040 0.024 0.034