译者|朱先忠​审校|孙淑娟​本文将展示各种流行机器学习模型和嵌入技术对马其顿餐厅评论情感分析的有效性，探索并比较几种经典的机器学习模型以及包括神经网络和Transformers在内的现代深度学习技术。实验表明，采用最新OpenAI嵌入的微调Transformers模型和深度学习模型远远优于其他方法。​虽然用于自然语言处理的机器学习模型传统上侧重于如英语和西班牙语等流行语言；但是，在不太常用语言的发展方面其相关机器学习模型的研究与应用要少得多。另一方面，随着新冠肺炎疫情导致电子商务的兴起，马其顿语等不太常见的语言也通过在线评论产生了大量数据。这为开发和训练马其顿餐厅评论情感分析的机器学习模型提供

译者|朱先忠​审校|孙淑娟​本文将展示各种流行机器学习模型和嵌入技术对马其顿餐厅评论情感分析的有效性，探索并比较几种经典的机器学习模型以及包括神经网络和Transformers在内的现代深度学习技术。实验表明，采用最新OpenAI嵌入的微调Transformers模型和深度学习模型远远优于其他方法。​虽然用于自然语言处理的机器学习模型传统上侧重于如英语和西班牙语等流行语言；但是，在不太常用语言的发展方面其相关机器学习模型的研究与应用要少得多。另一方面，随着新冠肺炎疫情导致电子商务的兴起，马其顿语等不太常见的语言也通过在线评论产生了大量数据。这为开发和训练马其顿餐厅评论情感分析的机器学习模型提供

在理解装饰器的概念前，我们首先看一下function和innerfunction在python中的含义。function与innerfunctionfunction：在python中，function就像其他对象一样，可以当做参数或返回值。innerfunction：一个函数A（innerfunction）定义在另一个函数B中。函数A就叫做innerfunction。#函数用做参数defhello():print("hello")defwelcome():print("Welcome")defsay_something(func):func()#函数add在函数cal中定义，并且用做返回值de

在理解装饰器的概念前，我们首先看一下function和innerfunction在python中的含义。function与innerfunctionfunction：在python中，function就像其他对象一样，可以当做参数或返回值。innerfunction：一个函数A（innerfunction）定义在另一个函数B中。函数A就叫做innerfunction。#函数用做参数defhello():print("hello")defwelcome():print("Welcome")defsay_something(func):func()#函数add在函数cal中定义，并且用做返回值de

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在学习《第一行代码：Android篇》时，做书中的Demo，案例是：打开app/build.gradle文件，在dependencies闭包中添加如下内容：dependencies{compilefileTree(dir:'libs',include:['*.jar'])compile'com.android.support:appcompat-v7:24.2.1'compile'com.android.support:percent:24.2.1'testCompile'junit:junit:4.12'}此时，AndroidStudio已经帮助检查出是过时了：经过上网查阅，找到报错原因：由

在学习《第一行代码：Android篇》时，做书中的Demo，案例是：打开app/build.gradle文件，在dependencies闭包中添加如下内容：dependencies{compilefileTree(dir:'libs',include:['*.jar'])compile'com.android.support:appcompat-v7:24.2.1'compile'com.android.support:percent:24.2.1'testCompile'junit:junit:4.12'}此时，AndroidStudio已经帮助检查出是过时了：经过上网查阅，找到报错原因：由

Transformer具体就是属于Sequence-to-Sequence的模型，而且输出的向量的长度并不能够确定，应用场景如语音辨识、机器翻译，甚至是语音翻译等等，在文字上的话例如聊天机器人、文章摘要等等，在分类问题上如果有问题是一些样本同时属于多个类也可以用这个的方法来求解。只要是输入向量，输出向量都可以用这个模型来求解。那么Seq2seq的大致结构如下：也就是有一个Encoder和一个Decoder，将输入的向量给Encoder进行处理，处理后的结果交给Decoder，由Decoder来决定应该输出一个什么样的向量。Encoder以上便是Encoder的作用，输入一排向量，输出也是一排向

Transformer具体就是属于Sequence-to-Sequence的模型，而且输出的向量的长度并不能够确定，应用场景如语音辨识、机器翻译，甚至是语音翻译等等，在文字上的话例如聊天机器人、文章摘要等等，在分类问题上如果有问题是一些样本同时属于多个类也可以用这个的方法来求解。只要是输入向量，输出向量都可以用这个模型来求解。那么Seq2seq的大致结构如下：也就是有一个Encoder和一个Decoder，将输入的向量给Encoder进行处理，处理后的结果交给Decoder，由Decoder来决定应该输出一个什么样的向量。Encoder以上便是Encoder的作用，输入一排向量，输出也是一排向