1 藤井美娜 Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型 ##################################################### | section3 ROUGE RIBES word2vec TF-IDF 机器翻译的手法 神经网络 向量化的典型手法 $ from RIBES import RIBESevaluator $ ribes = RIBESevaluator() $ score = ribes.eval([target] $ rouge = RougeCalculator(lang=‘<填en/ja/zh>’) $ Rouge_L score = rouge.rouge_l(target, references) 机器翻译的手法 $ from gensim.models import word2vec $ model = word2vec.Word2Vec(input_data, size=<..>, min_count=<0 码力 | 36 页 | 3.95 MB | 1 年前3- 3 Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型 藤井美娜##################################################### | section3 ROUGE RIBES word2vec TF-IDF 机器翻译的手法 神经网络 向量化的典型手法 $ from RIBES import RIBESevaluator $ ribes = RIBESevaluator() $ score = ribes.eval([target] $ rouge = RougeCalculator(lang=‘<填en/ja/zh>’) $ Rouge_L score = rouge.rouge_l(target, references) 机器翻译的手法 $ from gensim.models import word2vec $ model = word2vec.Word2Vec(input_data, size=<..>, min_count=<0 码力 | 33 页 | 1.67 MB | 1 年前3
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