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我只是想进行非常简单的无监督 HMM 训练nltk http www nltk org 考虑 import nltk trainer nltk tag hmm HiddenMarkovModelTrainer from nltk corpu
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我正在尝试将 openNLP 与 Solr 6 1 0 集成 我配置了架构和 solrconfig 文件 详细信息请参见 wiki 链接 https wiki apache org solr OpenNLP https wiki apach
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我正在运行一个斯坦福核心自然语言处理 http stanfordnlp github io CoreNLP server java mx4g cp edu stanford nlp pipeline StanfordCoreNLPServe
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我正在尝试实现一个接收两张图像的暹罗网络 我加载这些图像并创建两个单独的数据加载器 在我的循环中 我想同时遍历两个数据加载器 以便我可以在两个图像上训练网络 for i data in enumerate zip dataloaders1
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我正在尝试在句子中进行主题提取 以便我能够根据主题获得情感 我在用nltk在 python2 7 中用于此目的 以下面的句子为例 Donald Trump is the worst president of USA but Hillary
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将 pytorch 的 autograd 与 joblib 混合似乎存在问题 我需要并行获取大量样本的梯度 Joblib 与 pytorch 的其他方面配合良好 但是 与 autograd 混合时会出现错误 我做了一个非常小的例子 显示串行
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我正在尝试推断最初在 PyTorch 中构建的 TFLite 模型 我一直在遵循PyTorch 实现 https github com leoxiaobin deep high resolution net pytorch blob 1ee
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如何在PyTorch中批量进行推理 如何并行进行推理以加快这部分代码的速度 我从进行推理的标准方法开始 with torch no grad for inputs labels in dataloader predict inputs in
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我们正在尝试利用现有的 代币化 句子分割 和命名实体标记 同时我们希望使用斯坦福 CoreNlp 额外为我们提供 词性标注 词形还原 和解析 目前 我们正在尝试以下方式 1 为 pos lemma parse 创建一个注释器 Propert
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Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 我正在寻找一个 python 模块 它可以帮助我从英语词典中获取单词的定义 当然有enchant 这可以帮助我检查该单词是否存在于英语中
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我正在尝试使用 torch distributed 将 PyTorch 张量从一台机器发送到另一台机器 dist init process group 函数正常工作 但是 dist broadcast 函数中出现连接失败 这是我在节点 0
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当我在这里提出问题时 自动搜索返回的问题的工具提示给出了问题的前一点 但其中相当一部分没有给出任何比理解问题更有用的文本 标题 有谁知道如何制作一个过滤器来删除问题中无用的部分 我的第一个想法是修剪仅包含某个列表中的单词的任何前导句子 例如
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我正在使用 pytorch 来训练模型 但是在计算交叉熵损失时我遇到了运行时错误 Traceback most recent call last File deparser py line 402 in
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我无法理解 PyTorch 的 LSTM 模块 以及类似的 RNN 和 GRU 的文档 关于输出 它说 输出 输出 h n c n 输出 seq len batch hidden size num directions 包含RNN最后一层的
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我一直致力于测试高棉语 Unicode Wordbreaker 的各种解决方案 高棉语单词之间没有空格 这使得拼写检查和语法检查变得困难 以及从旧高棉语转换为高棉语 Unicode 我得到了一些源代码 现在在线 http www white
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我有 3 个词嵌入 嵌入 1 w11 w12 w13 w14 嵌入 2 w21 w22 w23 w24 嵌入 3 w31 w32 w33 w34 有没有办法通过添加所有三个向量来获得第四个嵌入 并使用所有向量的可训练权重 例如 嵌入 4 w
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我正在使用抱脸变压器 https huggingface co transformers index html使用 PyTorch 打包和 BERT 我正在尝试进行 4 向情感分类并正在使用BertFor序列分类 https hugging
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我正在构建一个玩具模型来获取一些图像并进行分类 我的模型看起来像 conv2d gt pool gt conv2d gt linear gt linear 我的问题是 当我们创建模型时 我们必须计算第一个线性层的大小in features基
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我正在尝试使用以下方法训练 NER 模型spaCy识别位置 人 名和组织 我试图理解如何spaCy识别文本中的实体 但我无法找到答案 从这个问题 https github com explosion spaCy issues 491在 Gi
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我正在尝试在 PyTorch 中屏蔽 强制为零 特定权重值 我试图掩盖的权重是这样定义的def init class LSTM MASK nn Module def init self options inp dim super LSTM
