すべての問題

次の配列があります（数字は説明のためのプレースホルダーです）：

ここで同じ番号を持つ 9 つの要素 (3x3 領域) ごとに合計されるように、次元を縮小したいと思います。したがって、12*12 配列は 4x4 配列になるはずです。

私はここで他の答えを探していましたが、適応した1D配列の何かを見つけました。ただし、期待どおりに機能していません。

望ましい結果を達成するための正しいことは何ですか?

以下のように、Test クラスと別のデータ プロバイダー クラスがあります。私のテスト クラスは extendsAbstractTestNGSpringContextTestsであるため、テスト クラスに変数を挿入できます。しかし、データ プロバイダー クラス内に変数を挿入しようとすると、機能しません。（私はそれを拡張しようとさえしました AbstractTestNGSpringContextTests）。デバッグ中に、テスト クラスのインスタンス化中にのみオートワイヤリングが発生していることがわかりました。

次に、属性をに設定してそれをやろうとしましたITestContext

上記の方法は機能しますが、回避策のように見えます。またITestContext、すべてのデータ プロバイダー メソッドにパラメーターを追加する必要があります。

だから、私は知りたいです

1. データ プロバイダー クラス内でインジェクションが可能かどうか。
2. これを行うためのより良い方法はありますか？(before クラス メソッドと同様に、すべてのデータ プロバイダー メソッドに渡す必要がないように、データ プロバイダーで使用できる before メソッドはありますかITestContext)

私はアプリケーションに取り組んでおり、自然言語処理を使用してテキストから一般的なカテゴリを推測したいと考えています。自然言語処理 (NLP) の初心者です。

Google Natural Language API は、「/Arts & Entertainment」、「/Hobbies & Leisure」などの合理的な高レベルのコンテンツ カテゴリ セットを使用してこれを行います。

https://cloud.google.com/natural-language/docs/categories

オープンソースを使用してこれを行うことを望んでおり、ウィキペディアの高レベル分類などの一般的なカテゴリを使用したいと考えています。

https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Main_topic_classifications

fasttext は良い選択肢のようですが、トレーニングに使用するコーパスを見つけるのに苦労しています。私はウィキペディアの単語ベクトル ファイルを確認し、ウィキペディアの完全なダウンロードを取得できますが、fasttext のカテゴリでタグ付けされた記事を取得する簡単な方法がわかりません。

いくつかのテキストが与えられたときに高レベルの一般的なカテゴリを識別できるオープン ソース ツールはありますか? または、使用できるトレーニング データセットはありますか?