大章鱼的小学术之心-CSDN博客

原创 python使用jpype导入多个Jar的异常问题

在使用Jpype导入多个Jar包时，采用以下代码在linux系统执行时会抛出异常。jar_path1 = './lib/A.jar'jar_path2 = './lib/B.jar'jar_path = "-Djava.class.path=%s;%s"%(jar_path1,jar_path2)TypeError: Class com.XXX.XXX.XXX is not found这个异常源于linux系统和windows系统间隔符的问题。采用以下加载方法顺利解决问题jpype.sta

2022-02-21 17:29:36 884

原创 drools 踩坑指南——ResourceFactory实例化resource时返回null

背景为了提供代码的可维护性，项目组选择了drools规则引擎，想将代码中规则的部分抽出来。然而，写的代码在test测试通过之后，导出Jar包执行却报错了。报错信息如下：builder.add(ResourceFactory.newFileResource(f), ResourceType.DRL);空指针异常问题定位在读源码，并按步实现之后，发现是 serviceInstance.get(KieResources.class);返回结果为null。// builde

2022-01-25 20:03:58 1320

原创 tacotron论文解读

tacotron论文解读参考链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/101064153tacotron是第一个端到端TTS模型输入：raw text输出：mel-spectrogram图(梅尔频谱图)利用Grilffin-Lim声码器将mel-spectrogram转为wav名词解释1. mel-spectrogram 梅尔倒谱图在音频、语音信号处理领域们需要将信号转换成对应的语谱图(spectrogram)，将语谱图上的数据作为信号的特征。语谱图的横轴x为时间，

2022-01-08 20:00:33 1900

原创 Neo4j常用命令及数据迁移

添加节点、属性、关系CREATE (Jenny:Person {name:‘Jenny’, born:19989, height:165, weight:52, interest:“TV”})CREATE (Season:Person {name:‘Season’, born:1998})CREATE (Season)-[:Classmate]->(Jenny)查询match (p:Person{name:‘Jenny’}) return pmatch (p:Person) where p

2021-03-26 15:45:22 196 2

原创近两年NLP结合上下文的回复生成论文整理(含原文地址及数据集地址)

论文调研author:Zhang Yudate:2019/11/06范围：近两年的ACL/NAACL/AAAI/EMNLP 关键字：context/generation/response1. A Working Memory Model for Task-oriented Dialog Response Generation来源：ACL 2019 主题：生成式的任务型多轮对话作者...

2019-11-06 17:11:59 3422 1

原创语音识别数据集及性能评测指标WER

语音识别LibriSpeech ASR corpusLibriSpeech 数据集共将近1000个小时的数据集。分为clean和other两类。具体见链接。WER评价指标WER means " word error rate"对于语音识别的预测结果，需要对此结果进行替换删除、插入某些词使之和标注词序列完全相同。修改的总词数比上标注词序列的个数即为WER，此项指标越低越好。具体计算公式...

2019-06-30 17:06:07 4864

原创 Linux Ubuntu 安装virtuoso与使用采坑指南

1 安装这篇文章说的十分详细了1.2 启动命令安装完成后，默认路径为 /usr/local/var/lib/virtuoso下面会有好几个文件，看文件名便知道作用启动服务 virtuoso -t然后查看日志，没问题的话就可以通过页面访问也可以 virtuoso-t -fd 直接把日志打印出来1.3 数据导入上面那篇文章导入的方法我没有尝试。我想通过isql工具进行导入。我的数据...

2019-03-17 17:23:54 3726 1

原创准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

今天迷瞪的实验室讨论了半天这玩意。写个博客来增强一下老年人的记忆吧。首先，常见的评价指标有：准确率精确率召回率F1-Measure评价指标的意义及计算方法1 准确率给定的测试数据集，判断对的样本个数，占总样本个数的比例。2 TP FN FP TN含义precision,recall和f1-measure之前,我们需要先需要定义TP,FN,FP,TN四种分类情况.TP ...

2018-11-24 19:51:53 972

转载论文浅尝 | Complex Embeddings for Simple Link Prediction

读完Knowledge Graph Embedding with Iterative Guidance from Soft Rules的大致思想后，好奇为什么要用复数来表示一个向量，就想看另一篇论文：Complex Embeddings for Simple Link Prediction然后发现，有个博客很好的说了这个事，我就转过来以后学习博客：论文浅尝 | Complex Embed...

2018-10-14 08:49:38 4693

原创 Knowledge Graph Embedding with Iterative Guidance from Soft Rules 论文笔记

现在做的事需要得到一个knowledge embedding.找到了今年的一篇新论文，并且以Java实现，源码在GitHub上现成的。动机在NLP中，word 可以比映射成一个低维向量来表示这个词。同理的，在knowledge base中，实体和关系也可以表示到连续的向量空间中。本文考虑的问题是如何将知识库的分布式表示和逻辑规则结合起来，提出了一个新的表示学习方法 RUGE(Rule-Guid...

2018-10-11 18:45:13 2268 1

原创 David Silver深度强化学习-1-学习笔记

最近需要学习POMDP相关的东西，奈何需要学习的东西较多。之前没接触过强化学习，找了个视频找了本书看。将一下东西记录下来吧。视频地址：David Silver强化学习课程参考博客：https://www.leiphone.com/news/201608/If3hZy8sLqbn6uvo.htmlhttps://blog.csdn.net/u013745804/article/detail...

2018-09-26 18:23:14 615

原创 python3 安装pyltp 错误汇总及解决方案

费尽心思安装pyltp 因为没找到编译好的whl文件，不断出错，记录下错误让后来人绕一绕吧，我佛慈悲1、缺少C++14.0编译环境：https://download.microsoft.com/download/5/f/7/5f7acaeb-8363-451f-9425-68a90f98b238/visualcppbuildtools_full.exe下载安装就完事2.本来以为完事大吉，...

2018-09-18 16:37:48 4639 1

转载 word2vec总结之skip-gram

看了很久的词向量的内容，打算将skip-gram，CBOW和glove一一总结一下。网上的资料也很齐全，本文主要的参考资料是知乎作者天雨栗的[知乎专栏](https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078) 这个总结也就是瞎比总结一下，多一些自己的理解吧。主要分为三个部分：结构训练过程实现这次的分享主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译、...

2018-08-28 14:14:44 1719

原创吴恩达序列模型第二周作业笔记之词向量

吴恩达序列模型第二周主要讲了word embedding 和情感分类，把作业整理一下以加深印象。作业csdn很多人上传，不过有些没有data文件很烦，我自己也上传了一版word Embedding1.对词向量进行操作作业目标：Load pre-trained word vectors, and measure similarity using cosine similar...

2018-08-25 14:52:49 692 4

原创循环序列模型总结之LSTM

长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）上期总结了基础RNN的相关内容，LSTM作为基于RNN的1 . LSTM 的宏观认识LSTM作为RNN的变种，主要在于单元内部结构添加了门的概念（）有其自身的优势和不足：优点：能够捕捉列中更深层次的联系,如下方两句话，唯一的差别只是cat的单复数问题。在传统的rnn模型中，无法在如此长的间隔中捕捉c...

2018-08-21 13:37:59 448

翻译一个基于事务的口语对话管理系统体系结构

AN AGENDA-BASED DIALOG MANAGEMENT ARCHITECTURE FOR SPOKEN LANGUAGE SYSTEMS一个基于事务的口语对话管理系统体系结构ABSTRACT对话管理可以被用来解决两类具体问题： 1. 提供一个连贯的整体结构来使一轮对话得到扩展和提升。 2. 正确的管理交替主动型的对话行为。（即在对话过程中，既允许用户根据自己的目标主...

2018-08-20 11:23:54 1236

原创循环序列模型总结之RNN

学完了吴恩达的序列模型第一周的课，之前也用过各种库，但是对模型内部了解不深，宏观认识也不够，就总结一下以加深印象。循环序列模型及应用场景分类传统的神经网络模型往往需要相同维度的输出和输入，而在自然语言处理中，句子或词语的构成往往长短不一；此外由于语言的先后顺序对于语义的理解十分重要，所以采用循环序列模型能够更好的捕捉词语先后顺序的联系。不同的RNN类型在下面的命名实体识别例子中...

2018-08-20 11:19:34 1147