tokenization

python深度学习——深度学习用于文本和序列1

将文本分解而成的单元（单词、字符或n-gram）叫作标记（token），将文本分解成标记的过程叫作分（tokenization）。
换种方式生活·2020-08-25 01:28

NLP(04)_英文文本处理与spaCy

0.英文Tokenization(标记化/分词)文本是不能成段送入模型中进行分析的，我
Pei_tian·2020-08-24 04:07

DL4J中文文档/语言处理/Tokenization

什么是分词?分词是将文本分解成单个单词的过程。单词窗口也是由词组成。Word2Vec还可以输出文本窗口，这些文本窗口包括用于输入神经网络中的训练示例，如本文所见。示例下面是一个用DL4J工具进行分词的例子：//带有词形还原，词性标注，句子分割的分词TokenizerFactorytokenizerFactory=newUimaTokenizerFactory();Tokenizertokenize
bewithme·2020-08-23 23:29

Bert源码解析--训练集生成

这一部分的源码主要实现在create_pretraining_data.py和tokenization.py两个脚本里。
修改资料-昵称·2020-08-23 23:13

Mach-O运行时优化

App运行理论编译器做了什么预处理符号化(Tokenization)宏定义的展开#include的展开语法和语义分析将符号化后的内容转化为一棵解析树(parsetree)解析树做语义分析输出一棵_抽象语法树
Nicole_coder·2020-08-23 09:56

Mach-O运行时优化

App运行理论编译器做了什么预处理符号化(Tokenization)宏定义的展开#include的展开语法和语义分析将符号化后的内容转化为一棵解析树(parsetree)解析树做语义分析输出一棵_抽象语法树
Nicole_coder·2020-08-23 09:01

数据清洗经验

英文原文：ParsingRawData平时习惯了在某些特定的数据集合上做实验，简单的tokenization、预处理等步骤就足够了。但是在数据越来越大的年代，数据清洗越来越重要，也越来越复杂。
Philip Guo·2020-08-22 02:04

python在cmd命令行出现ModuleNotFoundError解决方法

笔者的python项目文件夹架构如下笔者在run_classifier.py文件中导入了modeling.py、optimization.py和tokenization.py中的类，导入代码段如下：fromBERTlearning.BertTextClassification.modelingimportBertM
酸辣螺丝粉·2020-08-21 07:11

前端面试系列-浏览器渲染原理

然后将这些字符串通过词法分析转换为标记（token），这一过程在词法分析中叫做标记化（tokenization）。
weixin_34194702·2020-08-16 16:50

Java源码-一个简单的分词器（Tokenizing Telephone Numbers）

不过，完成下面这个练习后，分词（tokenization）对我而言亲和了许多，说白了，就是字符串拆分。
预见未来to50·2020-08-12 16:12

改进JAVA字符串分解的方法

这个过程称为Tokenization，实际上就是把字符序列转换成应用程序能够理解的多个标记。虽然StringTokenizer用起来很方便，但它的功能却很有限。这个类只是简单地在输入字符串中查找分隔
passren·2020-07-30 15:17

文本分析入门（一）

Tokenization：将文本转化为tokens的过程Tokens：在文本里的展示的单词或实体Textobject：一个句子、短语、单词或文章文本分析也好，平时做的数据挖掘也好，开始都是需要数据预处理
青木长风·2020-07-28 08:52

从零开始写个编译器吧 - 单词化简述（Tokenization）

Tokenizer的作用即是将字符序列翻译成Token（单词）的一个过程，这一过程称之为单词化（Tokenization）。很容易理解单词化这一步骤在整个编译过程
zjxiaolu·2020-07-12 20:43

bert中的tokenization流程.

bert中tokenization运行流程之我见.菜鸟,内容不一定对.1.validate_case_matches_checkpoint(do_lower_case,init_checkpoint):
yedaffon·2020-07-12 14:12

Bert 代码详细解读——tokenization.py

参考资料：https://mp.weixin.qq.com/s/hzPQHz9Si01ODdvU3i02ow在tokenization文件里共有3个class和11个函数1.defvalidate_case_matches_checkpointdefvalidate_case_matches_checkpoint
Zhen大虾·2020-07-12 10:06

斯坦福NLP笔记3 —— Word tokenization

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>判断一句话中有多少个词——types和token两种不同的计数标准例句1：Idouhmain‐mainlybusinessdataprocessinguh和main‐mainly我们不好认为他是否是一个词，于是main被称为一个fragment，main被称为一个filledpause例句2：Seuss’scatinthehatisdiffer
weixin_33843947·2020-07-12 08:00

spark Tokenization的用法

声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents博主简介：风雪夜归子（Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MeachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注Kaggle数据挖掘竞赛平台，对数据、MachineLearnin
风雪夜归子·2020-07-12 03:27

bert-tokenization代码学习

#coding=utf-8#Copyright2018TheGoogleAILanguageTeamAuthors.##LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicensea
borayolo·2020-07-11 23:24

移动支付-数据令牌化（tokenization）

通常，大家熟悉的令牌是指人们携带的物理实体(通常在钥匙链上)，它可以生成一次性密码，用在多因素身份验证系统中。但这并不是我们在令牌化技术中谈到的令牌。令牌化技术中使用的令牌是指用于取代敏感数据的字母数字代码，令牌化技术(例如ApplePay和很多较新的POS系统中使用的技术)使用这些代码来代替零售商记录中的信用卡号码。在正确部署的情况下，这种技术可以确保信用卡号码不会接触零售商的系统，帮助其减少P
6um1n·2020-07-11 03:44

文本向量化及词袋模型 - NLP学习（3-1）

分词（Tokenization）-NLP学习（1）N-grams模型、停顿词（stopwords）和标准化处理-NLP学习（2）之前我们都了解了如何对文本进行处理：（1）如用NLTK文本处理库将文本的句子成分分成了
asdv78901·2020-07-11 02:24

分词（Tokenization） - NLP学习（1）

自从开始使用Python做深度学习的相关项目时，大部分时候或者说基本都是在研究图像处理与分析方面，但是找工作反而碰到了很多关于自然语言处理（naturallanguageprocessing：NLP）的问题，所以决定花点时间学习并且写下来，希望那些跟我一样同时在学习NLP的朋友能有一些帮助，学习过程中以英文为文本标准，后期会尝试用中文，并且将相关的信息补进来博客文章中。刚开始学习哪里讲得不好，多海
asdv78901·2020-07-10 16:37

第五章 Elasticsearch Text analysis 文本分析

第五章ElasticsearchTextanalysis文本分析摘要概述Tokenization标记化Normalization正常化Customizetextanalysis自定义文本分析Textanalysisconcepts
wei_bo_cai·2020-07-08 12:49

java.util.StringTokenizer

这个过程称为Tokenization，实际上就是把字符序列转换成应用程序能够理解的多个标记。虽然StringTokenizer用起来很方便，但它的功能却很有限。这个类只是简单地在输入字符串中查找分隔
shendeguang·2020-07-08 05:24

Tensorflow英文垃圾邮件分类

data_helpers.pyimportnumpyasnpimportreimportitertoolsfromcollectionsimportCounterdefclean_str(string):"""Tokenization
平常心19-3-21·2020-07-08 01:00

用scikit-learn的三种词袋（BoW）生成方法为机器学习任务准备文本数据

文本必须先进行分词（tokenization）操作，然后进行特征提取，即向量化（vectorization）操作，将分词后的词编码成整形或浮点数据作为机器学习算法的输入。
Leo_Xu06·2020-07-04 06:53

自然语言处理（NLP）常用算法入门笔记

文章目录前言一、文本数据处理基础1.1、数字特征和分类特征1.2、文本处理步骤1.2.1、分割（Tokenization：文本—>单词/字母）1.2.2、one-hot编码1.2.3、词嵌入（wordembedding
工程 小猿·2020-07-04 05:43

【信息检索导论】第2章 词项词典及倒排记录表

第2章词项词典及倒排记录表Tokenization是指将原始的字符流转换为一个个词条的过程。语言学预处理在于建立词条的等价类。
和梦无·2020-07-02 02:14

bert 源码解读

一、目录结构1.预训练三个模块||—create_pretraining_data.py构建预训练数据||—run_pretraining.py跑预训练文件||—tokenization.py各语言分词
listwebit·2020-06-29 20:07

英文文本分类（CNN）

网络结构参照如下图：数据预处理阶段：importnumpyasnpimportreimportitertoolsfromcollectionsimportCounterdefclean_str(string):"""Tokenization
我的天空足够你跳舞·2020-06-29 03:40

人工智能：python 实现 第十章，NLP 第一天 入门介绍及使用stemming还原词汇

tokenization：分词Stemming：基于规则Lemmatization：基于字典两者区别：词形还原（lemmatization），是把一个任何形式的语言词汇还原为一般形式（能表达完整语义），
Kevinniec·2020-06-25 08:52

自然语言处理 典型场景分析

主要流程：输入数据->tokenization->stopwordfiltering->NegationHanding->stemming->classification->sentimentclasstokenization
CoderSan·2020-06-25 00:07

NLP中的预处理：使用Python进行文本归一化

我们还进行了其他一些归一化技术的研究，例如Tokenization，Sentencizing和Lemmatization。但是，还有其他一些用于执行此重要预处理步骤的小方法，将在本文中进行讨论。
deephub·2020-06-24 12:19

Spark ML机器学习：Tokenizer分词器

Tokenization是一个将文本(如一个句子)转换为个体单元(如词)的处理过程。一个简单的Tokenizer类就提供了这个功能。下面的例子展示了如何将句子转换为此序列。  
linweidong·2020-06-24 05:47

转自：数据有意思；数据清洗的经验

http://www.36dsj.com/archives/22737平时习惯了在某些特定的数据集合上做实验，简单的tokenization、预处理等步骤就足够了。
irisat163·2020-06-23 18:24

NLP小白入门python实战-spacy中文包简单测试

将词汇变成标记(token)tokenization。标点符号也应作为标记。预测每个标记的词性把每个单词(以及上下文环境中的一些单词)输入词性分类模型得到词性(名词/动词/形容词等)。
Ruriko7896·2020-06-23 17:03

huggingface的transformers里面的tokenizer的改写

随便截个图，在src文件夹里，有一堆tokenization开头的文件：注意所有的tokenization_xx.py都继承了tokenization_utils.py，里面的PreTrainedTokenizer
摸鱼的辉辉酱·2020-06-22 18:43

NLP之文本预处理

1.分词（Tokenization）Token是符号，包括了单词还有标点符号两种。Tokenization就是把一句话或者一段话分解成单个的单词和标点。
NLP的菜鸡平·2020-06-22 01:14

详解StringTokenizer函数

这个过程称为Tokenization，实际上就是把字符序列转换成应用程序能够理解的多个标记。虽然StringTokenizer用起来很方便，但它的功能却很有限。这个类只是简单地在输入字符串中查找分隔
小陌sdauzyh·2020-06-21 07:09

【算法记事本#NLP-1】最大匹配算法分词

注意这是词元化（Tokenization）算法此方法不适用于无分隔符的字母语言（e.g.：德语、使用假名替代汉字的日语、被取消分词符的英文
Oberon·2020-03-04 19:00

《动手学》：机器翻译及相关技术_课后作业

附代码)链接：https://www.kesci.com/org/boyuai/project/5e43f70f5f2816002ceb6357代码讲解视频链接：伯禹学习平台选择题1.数据预处理中分词(Tokenization
木头杨_88f8·2020-02-17 22:57

StringTokenizer的了解

这个过程称为Tokenization，实际上就是把字符序列转换成应用程序能够理解的多个标记。
TimX·2020-02-08 18:04

区块链周刊(2018-05-20)

0x2.0将迎来下一波通证化(tokenization)并帮助它们自由的流通。
区块链交流·2019-12-25 13:08

解析pytorch_transformer之tokenization_bert.py

pytorch_transformers包含BERT,GPT,GPT-2,Transfo-XL,XLNet,XLM等多个模型，并提供了27个预训练模型。对于每个模型，pytorch_transformers库里都对应有三个类：modelclasses是模型的网络结构configurationclasses是模型的相关参数tokenizerclasses是分词工具，一般建议直接使用from_pret
m0_37531129·2019-09-28 10:04

NLP系列——(2)特征提取

平均词汇长度2.4停用词数量2.5特殊字符数量2.6数字数量2.7大写字母数量三、文本数据的预处理3.1小写转换3.2去除标点符号3.3去除停用词3.4常见词去除3.5稀缺词去除3.6拼写校正3.7分词(tokenization
丶谢尔·2019-05-13 21:33

bert源码详解

BERT源码详解共四部分:1.生成预训练数据：create_pretraining_data.py，tokenization.py’2.bert模型预训练：run_pretraining.py3.bert
hhhhhhhmg·2019-04-23 21:50

自然语言处理(NLP)一些任务的总结

本节总结一下NLP中常见的任务，从一个全局观来看看NLP：NLP任务总结一：词法分析分词(WordSegmentation/Tokenization,ws):在对文本进行处理的时候，会对文本进行一个分词的处理
奔向算法的喵·2019-04-19 13:55

BERT的vocabulary字典

在pytorch-pretrained-BERT/pytorch_pretrained_bert/tokenization.py文件中可以看到BERT使用的vocabulary链接，但是不用特殊的上网方式打不开
街道口扛把子·2019-03-17 09:17

WordPiece

选自https://github.com/google-research/bert中的tokenization.py代码classWordpieceTokenizer(object):"""RunsWordPiecetokenziation
biubiubiu888·2018-12-22 15:31

[Python深度学习]（五）深度学习用于文本和序列

将文本分解成的单元叫做标记(token)，将文本分解成标记的过程叫做分词(tokenization)。本节介绍两种主要方法，对标记one-hot编码与标记嵌入（词嵌入wordembedding）。
gdtop818·2018-12-16 13:04

深度学习：词嵌入（Word Embedding）以及Keras实现

2.文本划分成单元的过程叫做分词过程（tokenization），分成的单元叫做标记（token）。3.文本可以划分为，单词、字符（abcdefg…）、n-gram等等。
ppsppy·2018-12-09 21:37
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