自然数编码在特征工程中的作用是什么？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YgNbwUJHKiMuCekhoZ9cEzgxnZc/aa自然数编码：定义了一个函数 label\_encode ，用于将分类特征（对象类型）转换为整数编码。 特征和标签准备：. 对于所有的特征列（ cols ），如果它们的数据类型是对象 ...
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What are the Limitations of Data Cleaning Methods? - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PUq0wlU5riCMgckPLKucXxykncd/ab在进行数据分析时，我们需要将这些分类变量转换为数值形式，以便于计算机进行处理。常见的数据编码方法包括独热编码和标签编码等。独热编码是将每个类别都转换为一个 ...
中文命名实体识别的计算设备与数据整理
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YpuuwA6q0iBQEWkFo5tcwV9rnje/a5本文使用hfl/rbt3模型[2]，参数量约3800万。基本思路为使用一个预训练模型从文本中抽取数据特征，再对每个字的数据特征做分类任务，最终得到和原文一一对应的标签序列（BIO）。
标签在文本分类中如何发挥作用？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YjlBwYTR8iwOavk9chAchIcxnAd/ac需要注意的是，在使用Transformer 和LSTM 等序列模型进行文本分类（如情感分析）时，标签并不是放在影评数据序列的末尾作为最后一个要预测的词汇。相反，标签是独立于文本序列的 ...
视觉编码器在多模态模型中如何优化？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SECDwGMH7i6DfXkDvOtcvbokn9e/am这里从分类的角度给大家一个关于损失函数的理解，可以把每一行/列看作是个一个N 分类问题，其中分类的标签就是真实图文组合所在位置(也就是对角线)，比如第一行的label ...
101N0302 MLP Python 核心代码（numpy版）解读 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/BzgYwExHeiLhy2kK30Nced2Nn5d这是因为在分类问题里，标签一般用独热编码表示，比如$[0,0,1,0] $ 代表类别为2 的标签（下标从0 开始）。这份代码的 targest 变量里同样也存储着每一个样本对应的标签 ...
标签平滑如何用于多标签分类模型正则化？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PYwywFGzEi5tt5kB8rHcdwiPnCe/abF.cross_entropy · 对input_soft进行log运算，记为input_soft_log · 对input_soft_log与真实值target进行处理. 先将target先进行one-hot编码，我们有.
原理-浅析多模态大模型的前世今生 - 飞书
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/SECDwGMH7i6DfXkDvOtcvbokn9e... 分类问题，其中分类的标签就是真实图文组合所在位置(也就是对角线)，比如第一 ... 图像编码器12 层，文本编码器6 层，多模态编码器6 层；其实右侧是将一个12 层的 ...
中文句子关系推断中编码工具的输出是什么？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Keqrw2nWniisGJkNWBEcFf7Lnjg/ad... 分类介绍。句子关系推断数据集样例如下所示 ... collate_fn(data)函数中的data表示一个batch的数据，每条记录包括句子对和标签，该函数功能为编码一个batch文本数据。
利用OpenAI 嵌入进行回归与分类 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/M5C9wX65mi9OWCkc8JHcFIkFnXf/a5分类（其中文本字符串按其最相似的标签分类）. 嵌入是浮点数的向量（列表）。两个 ... 嵌入也可以用作ML 模型中的分类特征编码器。如果分类变量的名称有意义且数量 ...