勵(lì)志當(dāng)最強(qiáng)課代表的我來給大家總結(jié)總結(jié)??????

Python錯(cuò)誤的解決方法做成了一個(gè)詞典？

視頻內(nèi)容:

1??前言??

2??效果展示??

3??實(shí)現(xiàn)方法???

視頻內(nèi)容:

1??前言??

能不能有這樣一種工具可以讓我們像查閱詞典一樣，一步到位的找到錯(cuò)誤信息和場景對應(yīng)的解決方案，而不用經(jīng)歷繁瑣的搜索閱讀博客的過程

2??效果展示??

得到一個(gè)報(bào)錯(cuò)信息和解決方案的知識庫。之后，又做了一個(gè)頁面，可以在頁面中輸入遇到的錯(cuò)誤信息，程序會從知識庫中找到所有可能的解決方案進(jìn)行展示。

在頁面中設(shè)置了場景這一輸入框，可以將遇到錯(cuò)誤時(shí)的編程場景填寫進(jìn)去，如 pip 安裝、讀取文件等。

如果填寫了這一項(xiàng)，則程序在從知識庫中獲取到解決方案后，只會挑選符合場景的條目進(jìn)行展示。

3??實(shí)現(xiàn)方法???

問題主要出在詞匯編碼這一步驟上。詞匯編碼的初始參數(shù)是隨機(jī)的，但這并沒有充分反映出每個(gè)詞匯的真實(shí)含義，例如報(bào)錯(cuò)和出錯(cuò)，這兩個(gè)詞的含義很接近，編碼結(jié)果理應(yīng)也很接近。但在隨機(jī)生成參數(shù)的編碼方式下，二者編碼得到的向量卻可能存在巨大差異。

技術(shù)文章中存在大量具體的代碼錯(cuò)誤信息庫名稱、版本號等，這些具體內(nèi)容對于錯(cuò)誤信息的提取往往作用較小。

如果能將這些具體內(nèi)容替換成幾個(gè)固定的標(biāo)簽，也能給詞匯編碼帶來精簡的效果。

修改了詞匯編碼步驟的方法，先用 N gram 方法對詞匯進(jìn)行編碼，作為初始參數(shù)，再執(zhí)行 brlstm 加 CRF 的流程，并適度對英文內(nèi)容進(jìn)行精簡，這樣它的準(zhǔn)確率就能明顯高于關(guān)鍵詞判別法。構(gòu)建了知識庫之后再輸入一條錯(cuò)誤信息時(shí)，程序就能從知識庫中找到所有可能解決方法。之后再通過一些算法找到多次出現(xiàn)的公共子串，很可能就是解決方案的核心要點(diǎn)了。