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医药知识图谱自动问答系统实现,包括构建知识图谱、基于知识图谱的流水线问答以及前端实现。实体识别(基于词典+BERT_CRF)、实体链接(Sentence-BERT做匹配)、意图识别(基于提问词+领域词词典)。
使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果
基于梅尔频谱的信号分类和识别
使用 python 对垃圾邮件数据进行单词统计,把文章变成词向量。实现多项式朴素贝叶斯算 法函数。用该函数训练数据,得到各类对应特征的条件概率向量和各类先验概率,并对测试 集数据进行分类。该模型在测试集上有 93%正确率
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