自回归语言模型（language model）Python实现
自回归语言模型 自回归语言模型是一种计算概率的模型，它可以预测一个给定的单词序列中下一…
标签 NLP
对比学习中常见的数据增强策略
对比学习 对比学习是一种通过对比正反两个例子来学习表征的自监督学习方法。对于自监督对比…
知识图谱应用Github仓库（长期更新）
知识图谱可视化Demo Github: …
基于Embedding的实体对齐前瞻
摘录论文：Sun, Zequn, et al. “A Benchmarking Study of Embedding-based Entity Alignment for Knowledg…
Dedupe去重与实体对齐
简介 Dedupe是一个python库，使用机器学习对结构化数据快速执行模糊匹配，重复数据删除和实体对齐。 …
个人主页信息提取器
简介 从研究人员的主页(HTML)中提取信息，并将信息自动分为三类(您可以添加更多的类)。支持中英文页面。 …
知识图谱综述论文阅读
论文摘要 论文为A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications，发表日…
BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别应用
引言 本文将采用BERT+BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别（Named Entity Recognition 简称NER），即实体识别…
基于知识图谱的问答系统Demo
简介 基于知识图谱的问答系统，即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句，转化为图…
知识融合（实体对齐）笔记
知识融合包括以下几个部分 本体匹配（ontology matching） 侧重发现模式层等价或相似的类、属性或关系…
基于LDA的文本主题聚类Python实现
LDA简介 LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包…
推荐系统摘要
作为一个推荐系统的门外汉，或者说是用户，我觉得推荐系统有以下几个特性。
基于WMD（词移距离）的句子相似度分析MATLAB代码
WMD简介 词移距离（Word Mover’s Distance） WMD MATLAB代…
基于有监督的词移距离（SWMD）简介
声明：本文章为机器学习期末作业一部分
基于WMD（词移距离）的句子相似度分析简介
word2vec word2vec是只有一个隐层的全连接神经网络,对语料中的所有词汇进行训练并生成相应的词向量（Word…
NLP之word2vec简介
简介 Word2vec，是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构…