我们将看到如何使用dlib从图像中提取人脸嵌入并将其可视化。 在python笔记本中运行代码以生成嵌入。 #Run下面的命令以可视化tensboard。 将logdir路径替换为您的自定义路径 tensorboard --logdir = /用户/ anshu / meet-up / internship / recognition / face-embeddings / embeddings-logs / --port = 6006

更新：现在可以嵌入预训练的通用句子编码器和BERT句子转换器。阅读。 Top2Vec Top2Vec是用于主题建模和语义搜索的算法。它会自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。训练Top2Vec模型后，您可以： 获取检测到的主题数。 获取主题。 获取主题大小。 获取层次结构主题。 通过关键字搜索主题。 按主题搜索文档。 通过关键字搜索文档。 查找类似的单词。 查找类似的文档。 使用公开模型 有关其工作原理的更多详细信息，请参见。 好处 自动查找主题数。 无需停用词列表。 无需词干/词形限制。 适用于短文本。 创建联合嵌入的主题，文档和单词向量。 内置搜索功能。 它是如何工作的？ 该算法所做的假设是，许多语义上相似的文档都表明了一个潜在的主题。第一步是创建文档和单词向量的联合嵌入。将文档和单词嵌入向量空间后，算法的目标是找到文档的密集簇，然后确定哪些单词将这些文档

Big5-性格React烧瓶 这是一个项目，我们可以在该项目上构建一个React应用并调用端点进行预测。 使用的模型是随机森林回归器和随机森林分类器。 使用myPersonality项目（ ）的数据集对模型进行训练。 模型使用回归模型生成预测的人格得分，并使用分类模型针对每个人格特征生成二元类别的概率。 技术领域 后端烧瓶 前端React 修改后的准备 Create-react-app创建一个基本的React应用程序。 接下来，加载了引导程序，该引导程序使我们可以为每个屏幕尺寸创建响应式网站。 在App.js文件中，添加了带有textarea和Predict按钮的表单。 将每个表单属性添加到状态，并在按下Predict按钮时，将数据发送到Flask后端。 将样式添加到页面的App.css文件。 Flask应用程序具有POST终结点/预测。 它接受输入值作为json，将其转换为数组，并使

CodeSnippetSearch CodeSnippetSearch是一个Web应用程序和一个Web扩展，允许您使用自然语言查询和代码本身搜索GitHub存储库。 它基于使用PyTorch和项目中的数据的单词代码搜索实现的神经袋。 模型培训代码受到CodeSearchNet存储库中基线（Tensorflow）实现的极大启发。 当前，支持Python，Java，Go，Php，Javascript和Ruby编程语言。 有用的论文： 型号说明 模型结构 项目结构 code_search ：一个带有脚本的Python包，用于准备数据，训练语言模型并保存嵌入 code_search_web ：CodeSnippetSearch网站Django项目 serialized_data ：在训练期间存储中间对象（文档，词汇表，模型，嵌入等） codesearchnet_data ：来自CodeSe

情境化主题模型 上下文化主题模型（CTM）是一系列主题模型，这些主题模型使用语言的预训练表示形式（例如BERT）来支持主题建模。有关详细信息，请参见论文： Bianchi，F.，Terragni，S.，Hovy，D.，Nozza，D.，＆Fersini，E.（2021）。具有零镜头学习功能的跨语言情境主题模型。 EACL。 Bianchi，F.，Terragni，S.和Hovy，D.（2020年）。预培训是一个热门话题：上下文化文档嵌入可提高主题一致性 具有上下文嵌入的主题建模 我们的新主题建模系列支持许多不同的语言（即，HuggingFace模型支持的一种），并有两个版本： CombinedTM将上下文嵌入与旧的单词组合在一起，以使主题更连贯； ZeroShotTM是完成任务的理想主题模型，在该模型中，您可能在测试数据中缺少单词，并且，如果经过多语言嵌入训练，则可以继承多语言主题模型

弹性蛋白 Elasticsearch插件，用于在密集的浮点和稀疏布尔向量上进行相似性搜索。 文献资料 如果您想为Elastiknn做出贡献，请参阅developer-guide.md。 社区 如果您有疑问，错误等，请在上。 用户数 您正在使用Elastiknn吗？ 如果是这样，请考虑提交拉取请求以在下面列出您的组织。 ：使用Elastiknn进行数百万个图像集中的反向图像查找 建物 建造 地位 Github CI构建 Github发布版本 发行版 神器 释放 快照 资料下载 Elasticsearch插件zip文件 Elastiknn的Python HTTP客户端 具有精确和近似向量相似性模型的Java库 带Lucene查询和Elastiknn中使用的构造的Java库 Elastiknn JSON API的Scala案例类和圆形编解码器 基于elastic4s的Elast

站点 小号ELF-细心BiLSTM-ÇRF瓦特第I和T ransferredËmbeddings为因果关系提取。 arXiv论文链接： : 免费访问链接： : （论文中的表6似乎没有被正确编辑...） 强调 提出了一种新颖的因果关系标记方案以服务于因果关系提取 嵌入的嵌入大大减轻了数据不足的问题 自我注意机制可以捕获因果关系之间的长期依赖关系 实验结果表明，该方法优于其他基准 抽象的 从自然语言文本中提取因果关系是人工智能中一个具有挑战性的开放性问题。 现有方法利用模式，约束和机器学习技术来提取因果关系，这在很大程度上取决于领域知识，并且需要相当多的人力和时间来进行特征工程。 在本文中，我们基于新的因果关系标记方案，将因果关系提取公式指定为序列标记问题。 在此基础上，我们提出了一种以BiLSTM-CRF模型为骨干的神经因果提取器，称为SCITE（自注意力BiLSTM-CRF传递嵌

SIFRank_zh 这是我们论文的相关代码原文是在对英文关键短语进行抽取，这里迁移到中文上，部分管道进行了改动英文原版在。。 版本介绍 2020/03 / 03——最初最初版本本版本中只包含了最基本的功能，部分细节还有待优化和扩展。 核心算法 预训练模型ELMo +句向量模型SIF 词向量ELMo优势：1）通过大规模预训练，较早的TFIDF，TextRank等基于统计和图的具有更多的语义信息； 2）ELMo是动态的，可以改善一词多义问题； 3）ELMo通过Char -CNN编码，对生隐词非常友好； 4）不同层的ELMo可以捕捉不同层次的信息 句子矢量SIF优势：1）根据词频对词向量进行平滑逆频率变换，能更好地捕捉句子的中心话题； 2）更好地过滤通用词 最终关键焦点识别 首先对句子进行分词和词性标注，再利用正则表达式确定确定名词短语（例如：形容词+名词），将名词作为前缀关键字 最终关键利率

图分类用变压器 这一计划规定，在描述了我们U2GNN执行，我们充分利用了变压器自重视网络，构建一个先进的聚合函数学习图形表示。 用法 消息 17-05-2020：更新Pytorch（1.5.0）实施。 要求 Python 3.x Tensorflow 1.14 张量2张量1.13 Networkx 2.3 Scikit学习0.21.2 训练 U2GNN$ python train_U2GNN_Sup.py --dataset IMDBBINARY --batch_size 4 --ff_hidden_size 1024 --fold_idx 1 --num_neighbors 8 --num_sampled 512 --num_epochs 50 --num_timesteps 4 --learning_rate 0.0005 --model_name IMDBBINARY_bs

word_embeddings层词向量初始化可以参考的资源，txt文件分别有50、100、200、300维，从程序中直接读取就好