我的文章

我的文章 Neo4j 图数据库使用
孟宝亮2025-07-28103503
我们在使用 Neo4j 图数据库时，经常会接触到结点、关系、属性、标签等概念。结点是描述对象的实体，类似于面向对象中一个实例化出来的对象。对象内部的实际数据我们...
我的文章 R-BERT（Relation-BERT）
孟宝亮2025-07-28127102
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 Neo4j 图数据库编程
孟宝亮2025-07-28107603
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 Neo4j 构建关系图谱
孟宝亮2025-07-28148401
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 HanLP 使用
孟宝亮2025-07-28148200
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...
我的文章交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）
孟宝亮2025-07-28224901
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 PaddleNLP 数据增强函数
孟宝亮2025-07-28102003
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：...
我的文章高效的预训练 ELECTRA 语言模型
孟宝亮2025-07-28149802
ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accur...
我的文章二分类交叉熵损失函数（BCELoss）
孟宝亮2025-07-28272700
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...
我的文章基于候选区的卷积神经网络（R-CNN）
孟宝亮2025-07-28124101
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...
我的文章文本数据增强 – 马尔科夫链
孟宝亮2025-07-28108904
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...
我的文章文本数据增强 – 回译
孟宝亮2025-07-28113603
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...
我的文章文本数据增强 – EDA
孟宝亮2025-07-2898803
在《Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classifica...
我的文章使用 PCA 实现图像压缩
孟宝亮2025-07-2899102
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 ...
我的文章潜在语义分析（Latent Semantic Analysis）
孟宝亮2025-07-28125502
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...

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我的文章 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

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我的文章 高效的预训练 ELECTRA 语言模型

我的文章 二分类交叉熵损失函数（BCELoss）

我的文章 基于候选区的卷积神经网络（R-CNN）

我的文章 文本数据增强 – 马尔科夫链

我的文章 文本数据增强 – 回译

我的文章 文本数据增强 – EDA

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