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NLPCDA —— 基于SimBERT的相似文本生成

基于SimBERT的相似文本生成感谢苏神开源的SimBERT,笔者先前简单尝试了SimBERT在相似文本生成的应用。同时结合nlpcda作者开源的代码,所以才有了博客中的demo:NLPCDA——中文数据增强工具。估计是标题不够高大上,或者大家不知道NLPCDA这个工具,阅读量不大。最近,苏神又开源了RoFormer-Sim模型(SimBERT的升级版,简称SimBERTv2),链接:SimBER

#python#深度学习#自然语言处理
Python——可视化神器pyecharts的正确打开方式

Python——可视化神器pyecharts的正确打开方式回家路上,无意中翻到了“python与算法社区”公众号中的一篇文章《pyecharts绘制出的4类惊艳动图》,发现挺有意思。回家尝试了下,效果不错。也踩了一些坑,于是整理下,便于提升自己工作中的图表可视化能力(重点可用于PPT、周报、年终总结报告中)。如果有幸能帮到你,点个赞吧,码字不易。1、Echarts的背景E...

#数据可视化#python
Matlab图片的ROI选择

Matlab图片的ROI选择目标:利用Matlab进行图片的ROI标注,并保存。Matlab代码:clcclear all;close all;%% open a picture[filename, filepath] = uigetfile({'*.jpg;*....

NLPCDA —— 基于SimBERT的相似文本生成

基于SimBERT的相似文本生成感谢苏神开源的SimBERT,笔者先前简单尝试了SimBERT在相似文本生成的应用。同时结合nlpcda作者开源的代码,所以才有了博客中的demo:NLPCDA——中文数据增强工具。估计是标题不够高大上,或者大家不知道NLPCDA这个工具,阅读量不大。最近,苏神又开源了RoFormer-Sim模型(SimBERT的升级版,简称SimBERTv2),链接:SimBER

#python#深度学习#自然语言处理
如何在kaggle上面快速下载数据?

如何在kaggle上面快速下载数据?现在做数据科学工作的,大部分都曾在kaggle上下载过数据集,但是最近kaggle好像搞了个API接口,这样很方便下载数据集,具体步骤如下(参考kaggle数据集下载:https://www.cnblogs.com/yuanzhoulvpi/p/8612893.htm...

NLPCDA——中文数据增强工具

NLPCDA——中文数据增强工具背景:针对一个文本,如何泛化处最相似的topK条文本?Github:NLP Chinese Data Augmentation 一键中文数据增强工具【给原作者点赞????】安装命令:pip install nlpcda个人认为,第9种方案:使用simbert进行相似句生成具有很好的工业价值。原作者的demo如下:from nlpcda import Simbertf

#自然语言处理#人工智能#深度学习 +1
超声图像模拟

CT图像模拟超声图像       最近,因项目前期数据需求,需要将CT图像模拟生成超声图像,那么第一个问题来了,好好的CT图像为什么要模拟生成超声图像呢?超声成像模拟是利用已有的三维医学影像(如CT图像)数据,模拟生成超声成像过程得到虚拟超声成像技术 ,可以广泛应用于超声引导手术、图像处理、超声培训等。如果需要利用神经网络处理超声图像,那么前期的数据增强是不是可以这么做呢?当然这只是我的臆想,比如

Python——sklearn库的安装

Python——sklearn库的安装做个笔记,时间久了,都忘了sklearn库的标准名字——scikit-learn。所以,不要用pip install sklearn应该是pip install scikit-learn真被自己蠢哭了。说明:有的低版本的sklearn库没有"accuracy",版本问题,更新一下包就可以哈。...

#python
NLPCDA——中文数据增强工具

NLPCDA——中文数据增强工具背景:针对一个文本,如何泛化处最相似的topK条文本?Github:NLP Chinese Data Augmentation 一键中文数据增强工具【给原作者点赞????】安装命令:pip install nlpcda个人认为,第9种方案:使用simbert进行相似句生成具有很好的工业价值。原作者的demo如下:from nlpcda import Simbertf

#自然语言处理#人工智能#深度学习 +1
BM3D的学习与Matlab实现

                                        BM3D的学习与Matlab的实现          BM3D是2007年TIP的文章,题目是《Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering》。最近想尝试一下图像去噪,看看能否应用到项目中,顺便测试了一下效果,结果不...

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