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初学者|手把手带你学TextBlob
textblob.wordnet import VERB word = Word('octopus') syn_word = word.synsets for syn in syn_word: print(syn) Synset ('octopus.n.01') Synset('octopus.n.02') # 指定返回的同义词集为动词 syn_word1 = Word("hack").get_synsets(pos=VERB) for syn in syn_word1: print(syn) Synset('chop.v.05') Synset('hack.v.02') Synset('hack.v.03') Synset ('hack.v.04') Synset('hack.v.05') Synset('hack.v.06') Synset('hack.v.07') Synset('hack.v.08') # 查看synset
2.3K10发布于 2019-10-22 - 来自专栏AIUAI
Dataset - Visual Genome 数据集格式
box 的高 —-.phrase str region description phrase 区域描述短语 —-.synsets object array description 的同义词 ——–.synset_name Synset Name & Descriptions File synsets.json.zip 全部的同义词及其描述. Name Type 类型 Description 描述 synset_name str 唯一的同义词名字 synset_definition str 根据 WordNet 的同义词定义 如： { "synset_name": "phonograph_record.n.01", "synset_definition" str synset name ——–.entity_name str string from phrase ——–.entity_idx_start int index where synset starts
2.6K60发布于 2019-02-18 - 来自专栏NLP/KG
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用
BabelNet是一个多语百科词典，由BabelNet synset组成，每个BabelNet synset包含表达相同意思的各种语言的同义词。 下面这篇工作为一些BabelNet synset标注了义原，这里的查询功能基于其标注结果实现。 Initializing BabelNet synset Dict succeeded! BabelNet synset信息查询 通过以下API可以对BabelNet synset中丰富的信息（中英同义词、定义、图片链接等）进行查询。 ('黄色')) [{'synset': bn:00113968a|yellow|黄, 'sememes': [yellow|黄]}, {'synset': bn:00101430a|dirty|淫秽的,
39810编辑于 2023-12-18 - 来自专栏AI小白入门
初学者|手把手带你学TextBlob
textblob.wordnet import VERB word = Word('octopus') syn_word = word.synsets for syn in syn_word: print(syn) Synset ('octopus.n.01') Synset('octopus.n.02') # 指定返回的同义词集为动词 syn_word1 = Word("hack").get_synsets(pos=VERB) for syn in syn_word1: print(syn) Synset('chop.v.05') Synset('hack.v.02') Synset('hack.v.03') Synset ('hack.v.04') Synset('hack.v.05') Synset('hack.v.06') Synset('hack.v.07') Synset('hack.v.08') # 查看synset
2.9K30发布于 2019-10-08 - 来自专栏NLP小白的学习历程
文本处理工具 - TextBlob
('octopus.n.01'), Synset('octopus.n.02')] >>> Word("hack").get_synsets(pos=VERB) # 只查找 该词作为 动词 的集合 ，参数为空时和synsets方法相同 [Synset('chop.v.05'), Synset('hack.v.02'), Synset('hack.v.03'), Synset('hack.v.04' ), Synset('hack.v.05'), Synset('hack.v.06'), Synset('hack.v.07'), Synset('hack.v.08')] You can access the definitions for each synset via the definitions property or the define()method, which can also take >>> octopus = Synset('octopus.n.02') >>> shrimp = Synset('shrimp.n.03') >>> octopus.path_similarity(
3.4K21发布于 2020-11-12 - 来自专栏机器学习、深度学习
CNN模型 int8量化实现方式（二）
input_mean=128 --input_std=128 --input_layer="Mul:0" --output_layer="softmax:0" --labels="/tmp/imagenet_synset_to_human_label_map.txt 128 --input_layer="Mul:0" --output_layer="softmax:0" --labels="/home/zhangjun/tensorflow/tmp/imagenet_synset_to_human_label_map.txt input_mean=128 --input_std=128 --input_layer="Mul:0" --output_layer="softmax:0" --labels="/tmp/imagenet_synset_to_human_label_map.txt 128 --input_layer="Mul:0" --output_layer="softmax:0" --labels="/home/zhangjun/tensorflow/tmp/imagenet_synset_to_human_label_map.txt
1.9K40发布于 2019-05-26 - 来自专栏NLP/KG
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用
BabelNet是一个多语百科词典，由BabelNet synset组成，每个BabelNet synset包含表达相同意思的各种语言的同义词。 Initializing BabelNet synset Dict succeeded! BabelNet synset信息查询通过以下API可以对BabelNet synset中丰富的信息（中英同义词、定义、图片链接等）进行查询。 BabelNet synset关系查询你还可以查询BabelNet同义词集相关的同义词集。 ('黄色'))[{'synset': bn:00113968a|yellow|黄, 'sememes': [yellow|黄]}, {'synset': bn:00101430a|dirty|淫秽的,
38610编辑于 2023-12-18 - 来自专栏人工智能头条
干货 | “后 Word Embedding 的”热点会在哪里？
Motivation 是将 lexicon relations （比如 synset 等等同义词啊这些的 relation 作为 additional information）去“supervised” synset，一组同义词，由多个与不同 word 有关的 lexeme 组成；lexeme，不知道中文叫啥，反正既有一词多义的意思，也有一词多种形态的意思（syntactic）。 word->lexeme->synset->lexeme->word。 Constraints: 1) 公式（1），一个 word 由多个 lexeme 组成；2) 公式（2），一个 synset 也由多个 lexeme 组成；3) 公式（25），相关联的 synset 应该有相近的 embedding，这个 constraints 用于解决 word 没有 synset 或者只有一个 synset word 时的问题。
1.3K20发布于 2018-06-05 - 来自专栏SnailTyan
Linux的tar命令
drwxrwxr-x 0 muli muli 0 12 21 2015 model/ -rw-rw-r-- 0 muli muli 31691 12 17 2015 model/synset.txt 134383 12 17 2015 model/Inception-7-symbol.json 解压文件 $ tar -xvf inception-v3.tar.gz x model/ x model/synset.txt /test x model/ x model/synset.txt x model/Inception-7-0001.params x model/preprocessing.py x model/Inception
4K10发布于 2019-05-25 - 来自专栏深度学习与计算机视觉
深度学习与机器学习中开源图片数据库汇总
其中包括超过20000个synset(s)，synset是近义词的合集，synsnet可以理解为ImageNet整理的标签。 WordNet 主要有3个主概念 Synset, WordSense 和 Word。而ImageNet就是应用了synset这个概念，只是ImageNet目前只有名词。 我们在ImageNet搜索一个synset的时，左侧可以看到他的层次结构WordNet，在Download中提供了URLs的下载地址。
2.7K50发布于 2018-01-02 - 来自专栏数据派THU
独家 | 快速掌握spacy在python中进行自然语言处理（附代码&链接）
._.wordnet.synsets() [Synset('withdraw.v.01'), Synset('retire.v.02'), Synset('disengage.v.01'), Synset ('recall.v.07'), Synset('swallow.v.05'), Synset('seclude.v.01'), Synset('adjourn.v.02'), Synset('bow_out.v .02'), Synset('withdraw.v.09'), Synset('retire.v.08'), Synset('retreat.v.04'), Synset('remove.v.01')] lemmas_for_synset.extend(s.lemma_names()) enriched_sent.append("({})".format("|".join(set( lemmas_for_synset)))) else: enriched_sent.append(token.text) print(" ".join(enriched_sent
3.9K20发布于 2019-10-29 - 来自专栏机器之心
机器之心实操 | 亚马逊详解如何使用MXNet在树莓派上搭建实时目标识别系统
'synset.txt' --params-url 'http://data.mxnet.io/models/imagenet/squeezenet/squeezenet_v1.1-0000.params 'http://data.mxnet.io/models/imagenet/synset.txt' 如下所示，输出确实将「猫」作为最佳的标签： [(0.57816696, 'n02123045 tabby ‘synset.txt’ 然后我们会看到抓拍图片的快速预览，然后我们的模型会执行并返回预测的目标标签。 ": "synset.txt","prefix": "resnet-18","label_name": "softmax_label","params_url": "http://data.mxnet.io 我们不需要下载一个新的 synset。因为这两个模型都是用于挑战 ImageNet 任务而构建，所以我们试图识别的物体都是一样的。
2.1K90发布于 2018-05-09 - 来自专栏机器学习、深度学习
caffe学习笔记2-caffe命令行训练与测试
caffemodel Test分类单个输入图像 利用训练好的模型，预测结果,5个输入参数（train_val.prototxt + caffemodel + mean.binaryproto + synset_words.txt bvlc_reference_caffenet.caffemodel \ data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto \ data/ilsvrc12/synset_words.txt bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto data/ilsvrc12/synset_words.txt
56420发布于 2019-05-26 - 来自专栏GiantPandaCV
【从零开始学深度学习编译器】一，深度学习编译器及TVM 介绍
##################################################################### # Look up synset name # ------- ------------ # Look up prediction top 1 index in 1000 class synset. synset_url = "".join( [ Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_synsets.txt", ] ) synset_name = "imagenet_synsets.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module="data") with open(synset_path) as f: synsets = f.readlines() synsets = [x.strip() for x in synsets] splits =
2.9K10发布于 2021-03-25 - 来自专栏机器之心
资源 | 从VGG到ResNet，你想要的MXNet预训练模型轻松学
wget http://data.dmlc.ml/models/imagenet/synset.txt -O synset.txt 让我们来看看 VGG-16 符号文件的第一行。 我们可以在 synset.txt 文件中查看这些类别。 ! head -10 synset.txt import mxnet as mx import numpy as np import cv2, sys, time # You can easily install data', (1,3,224,224))]) mod.set_params(arg_params, aux_params) return mod 我们还需要加载存储在 synset.txt def loadCategories(): synsetfile = open('synset.txt', 'r') synsets = [] for l
1.5K40发布于 2018-06-08 - 来自专栏GiantPandaCV
【从零开始学深度学习编译器】番外二，在Jetson Nano上玩TVM
是网络输出类别的下标和真实名字对应的文件，这里也加载进来： synset_url = "".join( [ "https://gist.githubusercontent.com "596b27d23537e5a1b5751d2b0481ef172f58b539/", "imagenet1000_clsid_to_human.txt", ] ) synset_name = "imagenet1000_clsid_to_human.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module= "data") with open(synset_path) as f: synset = eval(f.read()) 然后利用我们之前介绍过的relay.frontend.xxx接口将Gluon module.get_output(0) # get top1 result top1 = np.argmax(out.numpy()) print("TVM prediction top-1: {}".format(synset
2.1K30发布于 2021-07-01 - 来自专栏机器学习、深度学习
caffe 的命令行训练与测试
caffemodel Test分类单个输入图像 利用训练好的模型，预测结果,5个输入参数 （train_val.prototxt + caffemodel + mean.binaryproto + synset_words.txt bvlc_reference_caffenet.caffemodel \ data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto \ data/ilsvrc12/synset_words.txt bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel \ data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto data/ilsvrc12/synset_words.txt
1.7K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏深度学习与计算机视觉
深度学习开源图片数据库汇总
其中包括超过20000个synset(s)，synset是近义词的合集，synsnet可以理解为ImageNet整理的标签。 WordNet 主要有3个主概念 Synset, WordSense 和 Word。而ImageNet就是应用了synset这个概念，只是ImageNet目前只有名词。 我们在ImageNet搜索一个synset的时，左侧可以看到他的层次结构WordNet，在Download中提供了URLs的下载地址。
3.2K30编辑于 2022-05-07 - 来自专栏全栈程序员必看
谷歌图片识别在线_图像识别库
准备synset_words.txt文件 synset_words.txt是用来将物体的类别序号进行对应的文件，在识别过程中，我们先是得到序号，然后根据这个序号找到对应的物体种类。 , 224)) #输入模型的图片要是224*224的图片 #分类标签文件 imagenet_labels_filename = caffe_root +‘models/bvlc_googlenet/synset_words.txt
5.7K20编辑于 2022-09-21 - 来自专栏数据饕餮
NLTK For Python3版本变化说明
Synset.definition → Synset.definition() sem.relextract: mk_pairs() → _tree2semi_rel(), mk_reldicts
82520发布于 2019-01-14
腾讯云开发者
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