孟宝亮 的文章

我的文章PaddleNLP 数据增强函数

PaddleNLP 库提供了非常简便的文本数据增强实现，主要包括： 并且 WordSubstitute 和 WordInsert 还支持 4 种替换和插入方法：...

我的文章交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

多分类交叉熵是我们经常使用的一种损失函数，这篇文章总结下关于多分类交叉熵的一些小点，主要有： 1. 整数标签 其中： 示例代码： 程序输出结果： 2. 浮点数标...

我的文章HanLP 使用

HanLP 是一个强大的自然语言处理（NLP）工具包，提供了中文处理及多语言支持，涵盖了分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等多个 NLP 任务。它基于深度学...

我的文章Neo4j 构建关系图谱

数据来源：http://www.openkg.cn/dataset/personrelationgraph，该数据集仅仅用来做学习之用。构建的过程主要包括两步：...

我的文章Neo4j 图数据库编程

py2neo 库提供了简便操作 Neo4j 数据库的接口。下面主要是对于结点、标签、属性、关系等操作的一些例子。 1. 结点操作 结点操作主要包括添加、删除、查...

我的文章R-BERT（Relation-BERT）

模型架构来自论文：https://arxiv.org/pdf/1905.08284.pdf，文章内容主要来自对这篇 Paper 的学习。Relation Cla...

我的文章文本数据增强 – 马尔科夫链

很多资料表明，通过文本数据增强也能够增强模型的分类性能。本篇文章总结几种文本数据增强的方法： 马尔科夫链文本增强 百度回译数据增强 EDA 数据增强 1. 数据...

我的文章基于候选区的卷积神经网络（R-CNN）

提到目标检测，我们几乎都是从 R-CNN 开始，这篇文章就对 R-CNN 做一个简单的了解。要内容来自 Paper 《Rich feature hierarch...

我的文章二分类交叉熵损失函数（BCELoss）

PyTorch 中提供了 BCELoss 和 BCEWithLogitsLoss 两个用于计算二分类交叉熵损失的函数。两者的区别如下： BCELoss 要求输入...

我的文章高效的预训练 ELECTRA 语言模型

ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accur...

我的文章《C++ 播放器》（一）主窗口

我的文章多标签分类性能评估方法

多标签分类是指每个样本可以被分配到多个类别中，即：可以拥有多个标签。比如：某条新闻既可以是军事类新闻、也可以是政治类新闻。 在评估多标签分类模型时，我们使用的是...

我的文章潜在语义分析（Latent Semantic Analysis）

主题模型（Topic Model） 是以非监督的方式对文档的隐含语义结构（Latent Semantic Structure）进行聚类的统计模型。它主要被用于自...

我的文章使用 PCA 实现图像压缩

我们知道 PCA 能够对信息（矩阵）进行压缩，图像数据也是矩阵形式，所以 PCA 也能够实现对图像数据压缩。 程序输出结果： 上面代码中，我们设置保留原始图像 ...

我的文章文本数据增强 – EDA

在 《Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classifica...