import torch import torch.nn as nn import torch.autograd as autograd import torch.functional as F data = [("我 的 家 乡 在 哪 里".split(), "CHINESE"), ("Give it to me".split(), "ENGLISH"), ...
1.Training on GPU
import torch import torch.nn as nn import torch.autograd as autograd import torch.optim as optim #how to validate cuda available if torch.cuda.is_available(): print('cuda is on') else: pri...
5.Word2Vec
最简单的word2vec训练方式： # import modules & set up logging import gensim #build for sentences list sentences = [['first', 'sentence'], ['second', 'sentence']] # train word2vec on the two sentences mod...
4.Similarity and Queries
import logging logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO) from gensim import corpora,models,similarities import os if os.path.exists('./model/di...
3.Topic and Transformations
import logging logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO) from gensim import corpora,models,similarities import os if os.path.exists('./model/dict...
2.Corpora and Vector Spaces
import logging logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO) # 加载语料库 documents =[line.split('$$$')[0] for line in open('../data/corpus.txt','r').re...
1.Introduction
Gensim提供对计算机和调用者友好，自动从文档中抽取语义主题的免费Python库。 Gensim处理原始数据、非结构化文本数据。Gensim中使用的算法包括潜在语义分析、潜在狄利克雷分布和随机预测，通过训练文档中的词的共现分布情况发现文本语义结构。这些算法是非监督的，在使用的时候不需要输入额外的数据，只需要输入语料即可。 一旦这些语料的统计分布模式确定，即可以比较不同文档之间的主题相似度。...
3.Cypher
1.Pattern Neo4j中的图由节点（Node）和关系（Relation）组成，节点和关系也可以具有属性。节点代表的是实体，比如概念、事件、地点和事物。关系将节点连接起来。 节点和关系是图的基本单元，但是真正让图表示复杂知识的是连接起来的节点和关系构成的patterns。单一的节点和关系仅仅只能携带少量的信息但是pattern却可以携带或表示复杂的信息。 Cypher是Neo4j的...
2.Neo4j相关概念
1.Neo4j graph database 一个简单的Neo4j数据库的样子如下所示： 它包含节点person和movie，关系ACTED_IN和DIRECTED，以及它们的属性name，born，title，released。 2.Node： 最简单的一个Node就像下面的样子： 它包含一个值为Forrest Gump的属性title。 下面再新建2个节点并分别添加2个属...
1.Install Neo4j
1.下载neo4j 2.解压之后运行： sudo ./bin/neo4j console 3.登录后台 打开浏览器：http://localhost:7474/browser/（默认账户密码：neo4j neo4j） 4.运行自带的示例 自带电影的例子（点击Favorities->Get some data->右上角Run按钮） 5.添加python支持...