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RSS订阅原创 Task 5 Cypher 介绍及Neo4j 图数据库查询
Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 5 Neo4j 图数据库查询一、 Neo4介绍二、 Neo4j 介绍3.1 Cypher 介绍3.2 Neo4j 图数据库 查询四、 基于知识图谱的问题系统 主体类 AnswerSearching 框架介绍五、 代码分模块介绍运行结果：参考资料一、 Neo4介绍Neo4j是一个世界领先的开源图形数据库，由Java编写。图形数据库也就意味着它的数据并非保存在表或集合中，而是保存为节点以及节点之间的关系；Neo4j的数据由下面3部分构成：节点、边和属性
2021-01-12 09:43:20
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原创 Task 4 用户输入-＞知识库的查询语句
Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 4 用户输入->知识库的查询语句一、引言二、什么是问答系统？2.1 问答系统简介2.2 Query理解2.2.1 Query理解介绍2.2.2 意图识别2.2.3 槽值填充三、任务实践四、 主体类 EntityExtractor 框架介绍五、命名实体识别任务实践5.1 命名实体识别整体思路介绍5.2 结合代码介绍5.2.1 构建 AC Tree5.2.2 使用AC Tree进行问句过滤5.2.3 使用 相似度进行实体匹配六、意图识别任务实践6.1
2021-01-12 09:42:33
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原创 Task 3 Neo4j简介及图数据库导入数据
目录Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 3 Neo4j图数据库导入数据目录一、引言二、Neo4j简介2.1 基本概念2.2 索引2.3 Neo4j的优势2.4 环境部署2.4.1 运行环境2.4.2 neo4j安装及使用三、Neo4j 数据导入3.1 数据集简介3.2 数据导入3.2.1 Neo4j 账号密码设置3.2.2 导入 数据3.3 知识图谱展示3.4 主体类 MedicalGraph 介绍3.5 主体类 MedicalGr
2021-01-12 09:40:32
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原创 Task 2 基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍
目录Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 2 基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍目录一、引言二、运行环境三、搭建知识图谱四、启动问答测试参考资料一、引言该项目主要分为两部分：第一部分：搭建知识图谱。该部分的具体讲解将在 Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 3 Neo4j图数据库导入数据进行介绍；第二部分：启动问答测试。构建一个简单的基于 知识图谱 的对话系统，该部分的具体讲解将在 Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 4 用
2021-01-11 21:42:26
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原创 Task 1 知识图谱介绍
Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 1 知识图谱介绍目录Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 1 知识图谱介绍目录一、知识图谱简介1.1 引言1.2 什么是知识图谱呢？1.2.1 什么是图（Graph）呢？1.2.2 什么是 Schema 呢？1.3 知识图谱的价值在哪呢？二、怎么构建知识图谱呢？2.1 知识图谱的数据来源于哪里？2.2 信息抽取的难点在哪里？2.3 构建知识图谱所涉及的技术？2.4、知识图谱的具体构建技术是什么？
2021-01-11 13:29:57
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原创 推荐系统之GBDT+LR
GBDT+LR简介前面介绍的协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐， 忽视了用户自身特征， 物品自身特征以及上下文信息等，导致生成的结果往往会比较片面。 而这次介绍的这个模型是2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型， 该模型利用GBDT自动进行特征筛选和组合， 进而生成新的离散特征向量， 再把该特征向量当做LR模型的输入， 来产生最后的预测结果， 该模型能够综合利用用户、物品和上下文等多种不同的特征， 生成较为全面的推荐结果， 在CTR点击率预估场景下使用较.
2020-10-30 23:33:32
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原创 推荐系统之Wide&Deep
推荐系统之Wide&Deep1. 点击率预估简介2. FM它不香吗3. Wide & Deep模型的“记忆能力”与“泛化能力”4. 操作流程5. 代码实战6. 深度学习推荐系统的发展7. 课后思考8. 参考资料9. 源码链接1. 点击率预估简介点击率预估是用来解决什么问题？点击率预估是对每次广告点击情况作出预测，可以输出点击或者不点击，也可以输出该次点击的概率，后者有时候也称为pClick.点击率预估模型需要做什么？通过上述点击率预估的基本概念，我们会发现其实点击率预估问题就是一
2020-10-27 20:36:01
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原创 推荐系统之矩阵分解和FM
推荐系统之矩阵分解和FM一、矩阵分解1. 隐语义模型与矩阵分解2. 隐语义模型3. 矩阵分解算法的原理4. 矩阵分解算法的求解5. Basic SVD6. 编程实现7. 课后思考8. 参考资料9. 源码链接二、FM1. FM模型的引入1.1 逻辑回归模型及其缺点1.2 二阶交叉项的考虑及改进2. FM公式的理解3. FM模型的应用4. 代码实践4.1 调包实现**电影评分数据集实战**分类任务实战4.2 从零实现5. 课后思考6. 参考资料7. 源码链接一、矩阵分解1. 隐语义模型与矩阵分解协同过滤算
2020-10-25 20:36:12
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原创 推荐系统之协同过滤概述
1. 协同过滤算法协同过滤（Collaborative Filtering）推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。所谓协同过滤， 基本思想是根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品(基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向， 并预测用户可能喜好的产品进行推荐)，一般是仅仅基于用户的行为数据（评价、购买、下载等）, 而不依赖于项的任何附加信息（物品自身特征）或者用户的任何附加信息（年龄， 性别等）。目前应用比较广泛的协同过滤算法是基于邻域的方法， 而这种方法主要有下面两种算法：
2020-10-22 20:22:02
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原创 推荐系统概述
1. 推荐系统简介What用户：推荐系统是一种帮助用户快速发现有用信息的工具公司：推荐系统是一种增加公司产品与用户接触,购买等行为概率的工具Why用户：在用户需求并不十分明确的情况下进行信息的过滤,与搜索系统相比,推荐系统更多的利用用户的各类历史信息猜测其可能喜欢的内容公司：解决产品能够最大限度地吸引用户,留存用户,增长用户黏性,提高用户转化率,从而达到公司商目标连续增长的目的.本质上是一种实现将用户-商品-公司之间利益最大化的手段.Who从上面的1和2可以..
2020-10-19 20:30:32
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原创 《A Lexicon-Based Graph Neural Network for Chinese NER》思维导图笔记
A Lexicon-Based Graph Neural Network for Chinese NER基于词典的图神经网络解决中文命名实体识别作者: Tao Gui , Yicheng Zou等单位:复旦大学发表会议及时间: EMNLP2019思维导图细节一：图的构造与聚合细节二：基于循环的图更新实验结果分析另外，这篇博客写的也不错，可以参考EMNLP2019: A Lexicon-Based Graph Neural Network for Chines
2020-10-15 20:36:19
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原创 LR-CNN 核心代码
CNN-Based Chinese NER with Lexicon Rethinking基于LR-CNN的中文命名实体识别作者: Tao Guil , Ruotian Ma1等单位:复旦大学、Video++发表会议及时间: IJCAI 2019基于LR-CNN的中文命名实体识别模型结构首先输入字符信息，经过CNN1，CNN2，和Bigram词信息用Attention进行融合，之后经过CNN3，和Trigram词信息进行融合，CNN4类似，最后输出最顶层Attention。这是属于一个模块，然
2020-10-15 11:00:47
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原创 《CNN-Based Chinese NER with Lexicon Rethinking》思维导图笔记
CNN-Based Chinese NER with Lexicon Rethinking基于LR-CNN的中文命名实体识别作者: Tao Guil , Ruotian Ma1等单位:复旦大学、Video++发表会议及时间: IJCAI 2019思维导图细节一：CNN融合字符与词级别特征通过attention机制融合词信息将每层CNN学到的不同gram的词用多尺度CNN融合细节二：Rethinking机制通过增加权重和降低权重的方式寻找最优分词路径重点：实验设
2020-10-14 21:16:10
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原创 《Chinese NER Using Lattice LSTM》思维导图笔记
这是一篇经典的中文命名实体识别论文，Chinese NER Using Lattice LSTM基于网格LSTM的中文命名实体识别作者: Yue Zhang* and Jie Yang*单位:新加坡科技设计大学发表会议及时间: ACL 2018本文将这篇论文进行详细分析论文导图对于思维导图中的细节一和细节二，细节一:融合字符与词级别特征细节二:从 LSTM 到 Lattice LSTM实验结果及分析...
2020-10-13 10:19:16
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原创 《Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs》 思维导图笔记
Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs发表于2016年，下面以思维导图的形式做出了笔记
2020-10-11 09:36:50
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原创 CSDN博客中调整图片的尺寸大小
在写博客的过程中我们经常会遇到所导入的图片尺寸过大的情况，下面是解决方法： 这是所插入的一副图片，可以看出图片的尺寸很大，下面有图片的代码信息，我们只需要将其中的https://img-blog.csdnimg.cn/20201011091332925.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JvY2tfeQ==,size_16,co
2020-10-11 09:28:31
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转载 通俗易懂的理解BiLSTM-CRF模型中的CRF层
最通俗易懂的BiLSTM-CRF模型中的CRF层介绍本文转载自知乎最通俗易懂的BiLSTM-CRF模型中的CRF层介绍本文翻译自GitHub博客上的原创文章，结尾有原文链接。文章没有晦涩的数学公式，而是通过实例一步一步讲解CRF的实现过程，是入门CRF非常非常合适的资料。概述该文章系列包括以下内容：概念介绍 — 基于 BiLSTM-CRF模型中的命名实体识别任务中的CRF层解释例子详解 — 用一个玩具的例子详细解释CRF是如何工作的Chainer实现 — 用基于Chainer包的代码实现CRF层背景知
2020-10-07 15:22:14
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原创 论文笔记：Learning Named Entity Tagger using Domain-Specific Dictionary
Learning Named Entity Tagger using Domain-Specific Dictionary使用特定领域词典学习命名实体标记深度神经模型的最新进展使我们能够构建可靠的命名实体识别（NER）系统，而无需手工制作功能。但是，这样的方法需要大量的手动标记的训练数据。人们一直在努力通过远程监督（结合外部词典）来代替人类注释，但是生成的嘈杂标签对学习有效的神经模型提出了重大挑战。在这里，我们提出了两种神经网络模型，以适应字典中嘈杂的远程监控。首先，在传统的序列标记框架下，我们提出了.
2020-10-02 10:38:33
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原创 CLUENER 细粒度命名实体识别baseline：BiLSTM-CRF
文章目录数据类别标签类别定义 & 标注规则数据下载地址数据分布数据字段解释数据来源baseline：BiLSTM-CRF运行参考命名实体识别(NameEntity Recognition) 是信息提取的一个子任务，其目的是将文本中的命名实体定位并分类为预定义的类别，如人员、组织、位置等。它是信息抽取、问答系统和句法分析等应用领域的重要基础技术，是结构化信息抽取的重要步骤。目前可公开访问获得的、高质量、细粒度的中文NER数据集较少，其中（CLUE）基于清华大学开源的文本分类数据集THUCNEWS，
2020-09-28 21:16:06
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原创 零基础入门金融风控 Task5 模型调参结果融合
Task5 模型融合Tip:此部分为零基础入门金融风控的 Task5 模型融合部分，欢迎大家后续多多交流。赛题：零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之贷款违约预测项目地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/introductio
2020-09-27 18:48:15
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原创 零基础入门金融风控 Task4 建模与调参
文章目录Task4 建模与调参4.1 学习目标4.2 内容介绍4.3 模型相关原理介绍4.3.1 逻辑回归模型4.3.2 决策树模型4.3.3 GBDT模型4.3.4 XGBoost模型4.3.5 LightGBM模型4.3.6 Catboost模型4.3.7 时间序列模型(选学)4.3.8 推荐教材：4.4 模型对比与性能评估4.4.1 逻辑回归4.4.2 决策树模型4.4.3 集成模型集成方法（ensemble method）4.4.4 模型评估方法4.4.5 模型评价标准4.5 代码示例4.5.1 导
2020-09-24 20:31:41
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原创 pip本地安装第三方库方法
在安装第三方库时经常会遇到网络不好或者其他安装失败的情况，以安装xgboost为例，这时候就需要用其他方法，本文介绍一种本地安装方法。首先打开网址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs接下来按ctrl+F查找我们需要安装的第三方库，然后根据python的版本下载对应的安装包，并且也分32位和64位的，假如我的python版本是3.7的话，下载xgboost-1.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl接下来打开cmd命令行界面
2020-09-24 19:38:18
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原创 Bi-LSTM+CRF用于序列标注
本文将介绍Bi-LSTM+CRF的相关问题，第一部分介绍Bi-LSTM+CRF用于序列标注的经典论文，第二部分介绍其中的一些细节。文章目录一、Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging1 Introduction2 Models2.1 LSTM Networks2.2 Bidirectional LSTM Networks2.3 CRF networks2.4 LSTM-CRF networks2.5 BI-LSTM-CRF networks3 T
2020-09-23 16:22:14
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原创 Windows下查看GPU（NVIDIA）的使用情况
文章目录方法1：smi方法2：gpustat有两种方法：方法1：sminvidia-smi.exe -l 1启动命令行，输入 nvidia-smi.exe -l 1，此时每隔一秒钟刷新一次界面，前面是 显存使用/显存总大小，后面是GPU使用率。方法2：gpustatpip install gpustat使用方法https://github.com/wookayin/gpustat...
2020-09-23 09:40:39
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原创 零基础入门金融风控 Task3 特征工程处理
文章目录Task3 特征工程3.1 学习目标3.2 内容介绍3.3 代码示例3.3.1 导入包并读取数据3.3.2特征预处理缺失值填充时间格式处理对象类型特征转换到数值类别特征处理3.3.3 异常值处理检测异常的方法一：均方差检测异常的方法二：箱型图3.3.4 数据分桶3.3.5 特征交互3.3.6 特征编码labelEncode 直接放入树模型中逻辑回归等模型要单独增加的特征工程3.3.7 特征选择FilterWrapper （Recursive feature elimination，RFE）Embe
2020-09-21 20:34:24
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原创 零基础入门金融风控 Task2 数据分析
文章目录1 导入数据分析及可视化过程需要的库2 读取文件3 总体了解4 查看数据集中特征缺失值，唯一值等总结：5 查看特征的数值类型有哪些，对象类型有哪些总结：6 变量分布可视化根据y值不同可视化x某个特征的分布6 时间格式数据处理及查看7 掌握透视图可以让我们更好的了解数据8 用pandas_profiling生成数据报告总结此部分为零基础入门金融风控的 Task2 数据分析部分，带你来了解数据，熟悉数据，为后续的特征工程做准备，欢迎大家后续多多交流。赛题：零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之
2020-09-16 08:58:02
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原创 零基础入门金融风控 Task1 赛题理解
文章目录赛题概况数据概况预测指标分类算法常见的评估指标对于金融风控预测类常见的评估指标赛题流程数据读取及分类指标代码示例数据读取pandas分类指标评价计算示例评分卡经验总结赛题概况本题是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第四场 —— 零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛。 赛题以金融风控中的个人信贷为背景，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。项目地址：https://github.com/datawhalech
2020-09-14 21:28:51
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原创 论文阅读：A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
这是一篇2020年发的命名实体识别的综述性论文，从NER的语料库，定义，评估指标，到深度学习中的NER的技术都有涉及到。A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition1 INTRODUCTIONNER的演变开展这项调查的动机本次调查的贡献2 BACKGROUND2.1 What is NER?2.2 NER资源：数据集和工具2.3 NER评估指标2.3.1 Exact-match Evaluation(精确匹配评估)2.3.2 Relaxed-
2020-09-11 09:54:11
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原创 文本分类算法比较
本文对常用文本分类算法进行了比较，第一部分包括Rocchio算法，boosting，bagging,，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，k最近邻和支持向量机。另外还包括决策树、条件随机场、随机森林和深度学习算法。第二部分将文本分类技术与标准进行了比较：体系结构、作者、模型、新颖性、特征提取、细节、语料库、验证措施和每种技术的局限性。每个文本分类技术（系统）都包含一个模型，该模型是分类器算法，还需要一个特征提取技术，即将文本或文档数据集转换为数字数据。还列出了用于评估系统的验证措施。文章目录文本分类算法文本分类
2020-09-07 14:04:02
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原创 特征提取技术比较
ModelAdvantagesLimitationWeighted Words （BOW）易于计算 使用它轻松计算2个文档之间的相似度 提取文档中最具描述性的术语的基本指标 使用未知词（例如，语言中的新词）它不捕获文本中的位置（语法） 它没有捕获文本中的含义（语义） 常用字词会影响结果（例如“ am”，“ is”等）TF-IDF易于计算 使用它轻松计算2个文档之间的相似度 提取文档中最具描述性的术语的基本指标 通用字词不会因IDF而影响结果（例如**“ a...
2020-09-07 13:44:44
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原创 论文阅读：Text Classfication Algorithms：A Survey（二）
论文阅读：Text Classification Algorithms: A Survey这是一篇关于文本分类的综述性文章，发表于2019年，由于文章篇幅较长，所以分开来写，这是第二部分，本次介绍第四、五章，包对现存分类技术的比较和分类任务的评估指标。第一三部分链接，下面开始~Text Classfication Algorithms：A Survey（二）4. Existing Classification Techniques4.1. Rocchio Classification4.2. Bo.
2020-09-07 13:23:47
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原创 论文阅读：Text Classfication Algorithms：A Survey（三）
论文阅读：Text Classification Algorithms: A Survey这是一篇关于文本分类的综述性文章，发表于2019年，由于文章篇幅较长，所以分开来写，这是第三部分，本次介绍第六七八章，包对对文本分类的讨论，应用和结论。第一二部分链接：下面开始~Text Classfication Algorithms：A Survey（三）6. Discussion6.1. Text and Document Feature Extraction6.2. Dimensionality Re.
2020-09-07 13:23:17
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转载 图解BERT及ELMo
原文链接：The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)作者：Jay AlammarBERT论文地址：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding前言 2018年可谓是自然语言处理（NLP）的元年，在我们如何以最能捕捉潜在语
2020-09-05 21:23:59
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原创 分类任务中的评价指标
文章目录混淆矩阵准确率本文参考：https://blog.csdn.net/hfutdog/article/details/88085878分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务一般有二分类、多分类和多标签分类。多分类：表示分类任务中有多个类别，但是对于每个样本有且仅有一个标签，例如一张动物图片，它只可能是猫，狗，虎等中的一种标签（二分类特指分类任务中只有两个类别）多标签：一个样本可以有多个标签。例如文本分类中，一个文本可以是宗教相关，也可以是新闻相关，所以它就可以有两个标签。常见的评价指标
2020-09-05 10:42:19
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原创 动手学数据分析：对模型建立和模型评估
第三章 模型搭建和评估经过前面的探索性数据分析我们可以很清楚的了解到数据集的情况import pandas as pdimport numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltfrom IPython.display import Image%matplotlib inlineplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcP
2020-08-28 17:30:24
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原创 动手学数据分析：对数据进行可视化
数据可视化2 第二章：数据可视化开始之前，导入numpy、pandas包和数据2.7 如何让人一眼看懂你的数据？2.7.1 任务一：跟着书本第九章，了解matplotlib，自己创建一个数据项，对其进行基本可视化2.7.2 任务二：可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人数分布情况（用柱状图试试）。2.7.3 任务三：可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人与死亡人数的比例图（用柱状图试试）。2.7.4 任务四：可视化展示泰坦尼克号数据集中不同票价的人生存和死亡人数分布情况。（用折线图试试）（横轴是不同票价
2020-08-25 20:43:14
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原创 动手学数据分析：简单数据重构
数据重构2 第二章：数据重构（上）2.4 数据的合并2.4.1 任务一：将data文件夹里面的所有数据都载入，与之前的原始数据相比，观察他们的之间的关系2.4.2：任务二：使用concat方法：将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up2.4.3 任务三：使用concat方法：将train-left-down和train-right-down横向合并为一张表，并保存这张表为result_down。然后将上边的result_
2020-08-23 22:00:08
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原创 动手学数据分析：数据清洗以及简单特征处理
数据清洗及特征处理2 第二章：数据清洗及特征处理开始之前，导入numpy、pandas包和数据数据清洗简述2.1 缺失值观察与处理2.1.1 任务一：缺失值观察2.1.2 任务二：对缺失值进行处理2.2 重复值观察与处理2.2.1 任务一：请查看数据中的重复值2.2.2 任务二：对重复值进行处理2.2.3 任务三：将前面清洗的数据保存为csv格式2.3 特征观察与处理2.3.1 任务一：对年龄进行分箱（离散化）处理2.3.2 任务二：对文本变量进行转换2.3.3 任务三（附加）：从纯文本Name特征里提取出
2020-08-21 19:32:35
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原创 动手学数据分析：数据载入与初步观察
数据载入及初步观察1 第一章：数据载入及初步观察1.1 载入数据1.1.1 任务一：导入numpy和pandas1.1.2 任务二：载入数据1.1.3 任务三：每1000行为一个数据模块，逐块读取1.1.4 任务四：将表头改成中文，索引改为乘客ID [对于某些英文资料，我们可以通过翻译来更直观的熟悉我们的数据]1.2 初步观察1.2.1 任务一：查看数据的基本信息1.2.2 任务二：观察表格前10行的数据和后15行的数据1.2.4 任务三：判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返回False1.
2020-08-19 14:52:04
1011
原创 论文阅读：Text Classfication Algorithms：A Survey（一）
论文阅读：Text Classification Algorithms: A Survey这是一篇关于文本分类的综述性文章，发表于2019年，由于文章篇幅较长，所以分开来写，本次介绍前三章，包括引言，文本处理，和降维部分。近年来，复杂文档和文本的数量呈指数增长，这些文档和文本需要更深入地了解机器学习方法才能在许多应用中准确地对文本进行分类。许多机器学习方法在自然语言处理方面都取得了超越性的结果。这些学习算法的成功取决于它们理解复杂模型和数据中非线性关系的能力。然而，寻找合适的结构，体系结构和文本分类技.
2020-08-06 19:08:51
1309
2
8份AI知识图谱技能树.zip
2020-10-26
SemEval-2014 Task 4数据集.zip
2020-10-26
Coursera吴恩达深度学习教程中文笔记
2020-10-26
斯坦福大学（吴恩达）机器学习教程笔记
2020-10-26
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