2017年，Vaswani 等人在 NLP 领域顶级会议上发表了论文《Attention Is All You Need》，提出了 NLP 历史上里程碑的模型——Transformer。Transformer 创造性地抛弃了经典的 CNN、RNN 结构，仅使用 attention 机制和全连接网络搭建，在序列到序列（Seq2Seq）任务上取得了良好效果。自 Transformer 始，attent

最基础爬虫——Python requests+bs4爬取UIBE教务处1.使用工具1.Python 3.x2.第三方库 requests,bs43.浏览器2.具体思路UIBE教务处网站开放程度较高，无反爬虫措施，只需要使用最基础的爬虫手段即可。使用requests库获取网页源码，使用bs4中BeautifulSoup库进行网页解析，定位到目标元素即可。首先得到教务处网站url为：http://jw

本文为学习 DataWhale 开源教程《深入浅出 Pytorch》第四章所做学习笔记，基于实战教程，实现了使用 LSTM 模型的中文微博情感分析全过程。

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Word2Vec 是自然语言处理、文本表示学习的典型模型，首次提出了 CBOW、Skip-gram 等目前仍在沿用的词向量学习思想。本文主要阅读并总结了 Word2Vec 原始论文《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》，对该论文及其提出的 Word2Vec 模型基本原理、复杂度计算、多维语义相似度测试标准进行了一

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在 Linux 服务器运行爬虫有时可以取得奇效，但在 Linux 服务器环境（即无图形化界面）下配置爬虫环境、代理 IP 与常见的 Windows 环境有着较大区别。本文为对在 Linux 服务器上配置 selenium 及 Google Chrome 环境并基于代理 IP 运行爬虫的经历记录，针对一些笔者遇到的坑提供了解决方案，供读者参考。