本文介绍一种称之为BERT的新语言表征模型，意为来自变换器的双向编码器表征量(BidirectionalEncoder Representations from Transformers)。不同于最近的语言表征模型(Peters等，2018; Radford等，2018)，BERT旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征。因此，预训练的BERT表征可以仅用一个额外的输出层进行微调，进而为很多任务(如问答和语言推理)创建当前最优模型，无需对任务特定架构做出大量修改。
在以前的文章中，我们讨论过Transformer并不适合时间序列预测任务。为了解决这个问题Google创建了Hybrid Transformer-LSTM模型，该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。
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视频活动定位（Video activity localisation）因其在自动定位未修剪和非结构化视频中，根据语言描述定位最显著视觉片段方面的实际价值，获得了越来越多的关注。对于监督模训练，必须对一个句子对应视频段的开始和结束时间进行时间标注。这种标注不仅代价非常大，而且对模糊性和主观注释偏差也很敏感。
1. 分词（Word Cut） 英文：单词组成句子，单词之间由空格隔开 中文：字、词、句、段、篇 词：有意义的字组合 分词：将不同的词分隔开，将句子分解为词和标点符号 英文分词：根据空格 中文分词：三类算法 中文分词难点：歧义识别、未登录词 中文分词的好坏：歧义词识别和未登录词的识别准确率 分词工具：Jieba，SnowNLP，NlPIR，LTP，NLTK 2. 词性标注（POS Tag） 词性也称为词类或词汇类别。用于特定任务的标记的集合被称为一个标记集 词性：词类，词汇性质，词汇的语义
在我的上一篇博客中，我深入地介绍了RAG以及它是如何用LlamaIndex实现的。然而，RAG在回答问题时经常遇到许多挑战。在本博客中，我将解决这些挑战，更重要的是，我们将深入研究提高RAG性能的解决方案，使其可用于生产环境。
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
距离首次从人脑中解码语言至今已有十年之久，但解码语言的准确性和速度仍然远远低于自然语言。本研究展示了一种通过解码皮层脑电获得高准确率、高自然程度语言的方法。根据机器翻译的最新进展，我们训练了一个递归神经网络，将每个句子长度下诱发的神经活动序列编码为一个抽象的表达，然后逐字逐句地将这个抽象表达解码成一个英语句子。对每个参与者来说，数据包括一系列句子（由30-50个句子多次重复而来）以及约250个置于大脑皮层的电极记录到的同步信号。对这些句子的解码正确率最高可以达到97%。最后，本研究利用迁移学习的方法改进对有限数据的解码，即利用多名参与者的数据训练特定的网络层。本研究发表在Nature neuroscience杂志。
谷歌作为全球最大搜索引擎公司，发布过很多有趣项目。近日，谷歌又上线了一个名为“Semantic Experiences”（语义体验）的网站，包含了Talk to Books和“Semantris“两个项目，前者是一款基于人工智能的书籍搜索引擎，用户不用像以往的搜索方式，键入书名，作者等关键词，而是可以用书中的某个句子搜索到目标书籍，而后者是一个基于机器学习驱动的单词联想游戏。这两项功能是基于自然语言文本的理解，而语义理解正是人工智能技术发展的重要方向，谷歌希望通过这两个项目让普通人也能感受最新语义理解和自然语言处理技术的强大能力。此外，谷歌还发布了论文《Universal Sentence Encoder》，详细地介绍了这些示例所使用的模型。并提供了一个预训练语义 TensorFlow 模块。
weblogic@pmtest:/if [ “PS1” ]; then echo test is ok; fi test is ok
“Across the Great Wall, we can reach every corner in the world”。 这是1987年从中科院计算机所发往世界的第一封电子邮件。“越过长城，走向世界”。 如果说评选互联网带给生活的最大影响，电子邮件一定可以位列前三。有趣的是，电子邮件并不算是互联网的产物。它甚至于诞生于Internet之前。电邮是从一些早期的文本传输技术上自然的进化出来，很难将电子邮件的诞生归于单一的某个发明人。电邮带来了很多便利，它可以将文本或者多媒体文件即时传送到互联网上的任何一
css代码的规范整理 1、缩进用四个空格。 2、在每个声明块的左花括号之前添加一个空格。 3、声明块的右花括号应单独设置。 4、每个声明语句：之后插入一个空格，前面没有空格。 5、所有的声明句子都以分号结束，不能省略不写。 实例 /* bad */ .mod-example { padding-left: 15px } /* good */ .mod-example { padding-left: 15px; } 以上就是css代码的规范整理，希望对大家有所帮助。
句子的语义分析是对句子处理技术更高一级的要求，在信息检索、信息抽取、自动文摘等应用广泛。
PaddlePaddle出教程啦，教程一部分写的很详细，值得学习。 一期涉及新手入门、识别数字、图像分类、词向量、情感分析、语义角色标注、机器翻译、个性化推荐。 二期会有更多的图像内容。 随便，帮国产框架打广告：加入TechWriter队伍，强大国产深度学习利器。https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . .
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。
EMNLP2021 Findings上有一篇名为TSDAE: Using Transformer-based Sequential Denoising Auto-Encoder for Unsupervised Sentence Embedding Learning的论文，利用Transformer结构无监督训练句子编码，网络架构如下所示
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这里我们就要注意了，在scanf 中使用%s来输入字符串时，它会从第一个非空白字符开始读取，直到遇到空白字符就停止读取。也就是说我们这里不能使用scanf来直接读取含有空白的字符串。
对于命名实体识别任务，现有的模型基本已经能够达到很好的结果。近期，在ICLR 2018上提出了使用active learning，可以在少量数据集下得到较优结果（可以参见专栏文章）。除此之外，本文提出了使用联合学习的方式提升序列标注的结果，虽然效果没有超过使用额外信息的模型，但是在已有的不使用额外信息的模型中可以达到state-of-the-art的结果。
是的，但是其实我更愿意说它是分隔符。在C语言中我们就经常使用逗号，看似逗号是非常平凡的分隔符，但是它关联到一个你必须知道但可能未曾思考的小知识： 理论上，每条语句（分号结束），最终都会转换成一个值。
次优的嵌入模型、低效的分块以及缺乏元数据过滤可能会影响LLM响应的相关性。以下是应对方法。
Sphinx是一个开源搜索引擎，允许全文搜索。众所周知，它能非常有效地对大数据进行搜索。要编制索引的数据通常来自非常不同的来源：SQL数据库，纯文本文件，HTML文件，邮箱等。
今天给大家介绍2019年6月发表在ACL上的论文“Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction”，该工作由新加坡科技设计大学StatNLP研究小组完成。该研究提出了一种以全依赖树作为输入的注意力引导图卷积网络（AGGCN）模型。该模型充分利用了依赖树中的信息，以便更好地提取出相关关系。
在自然语言处理任务中，词向量技术是将自然语言中的词转化为稠密的向量，语义相似的词会有相似的向量表示。Word2Vec等传统的词向量预训练模型都是静态且上下文无关的，不能很好的处理同一个词不同语义。Google发表的论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》提出了BERT模型解决了这样的问题。作为刷新GLUE榜单11项NLP任务（句子关系判断，分类任务，序列标注任务等）成绩的预训练模型，BERT不仅沿袭将词向量和下游任务结合在一起实现上下文相关的优点，并且通过masked语言模型实现了真正的深度双向模型。同时BERT不仅能更好的处理sentence-level的任务，在token-level的语言任务上也达到了不错的效果。BERT不仅带来了研究的热潮，它对NLP任务的影响也在持续发酵中。
论文 | Hike: A Hybrid Human-Machine Method for Entity Alignmentin Large-Scale Knowledge Bases
在AlphaGo大胜李世石、柯洁之后，人工智能越来越火，智能问答也是其中必不可少的一环。智能问答一般用于解决企业客服、智能资讯等应用场景，实现的方式多种多样，包括简单的规则实现，也可以基于检索实现，还可以通过encoder-decoder框架生成，本文通过几种常见的问答技术，概要介绍了达观数据智能问答相关原理研究。 1 基于规则的智能问答 基于规则的智能问答通常是预先设置了一系列的问答规则，在用户输入一个问题时，去规则库里匹配，看是否满足某项规则，如果满足了就返回该规则对应的结果。如规则库里设置“*你好
在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中，Google AI团队新发布的BERT模型，交出了一份惊人的成绩单。
今天我们来讲一讲记忆化搜索和树这个数据结构。记忆化搜索是对搜索算法的一个优化，涉及到记忆化搜索的题目都或多或少有一点技巧。至于树，它的定义非常简单，也有非常多的应用。同时它自己也在查找和排序中有自己的用武之地（例如二叉搜索树）。因此树的内容比较多也比较杂，我们可能没有办法一节给它说明白，也希望大家具备一些耐心～
文本顺滑（Disfluency Detection）的目的是删除自动语音识别（ASR）结果中的不顺滑的词，从而得到更自然和通顺的句子。
我做了一个简单的概率模型来生成流行音乐。通过客观标准，我可以说模型产生的音乐听起来比其他深度学习技术制作的音乐更像是流行音乐。我是怎么做到的？我这样做的部分原因是，我认为流行音乐的核心：和声与旋律之间的有统计关系。
vim里操作的是寄存器，不是系统剪贴板，默认我们使用d删除或者y复制的内容都是放到了“无名寄存器”。 比如交换字符小技巧：可以使用x将一个字符放到无名寄存器，然后p将无名寄存器里的内容进行粘贴，可以达到交换字符位置的一个目的。
默认情况下，python3源文件以UTF-8编码，所有字符串都是unicode字符串。同时可以指定源文件的不同编码 文件开头加上
1、右上角的 工具栏 能够 执行(SHIFT + F10) / 调试(SHIFT + F9) 代码
Note. The following section is an informative description of the behavior of some current visual user agents when formatting paragraphs. Style sheets allow better control of paragraph formatting.
某公司在面试结束后，创建了一个依次包含字符串 'Allen' 和 'Tom' 的列表offer_list，作为通过面试的名单。
本文首先介绍了强化学习的概念和相关知识，以及与监督学习的区别，然后就强化学习在自然语言处理应用中的挑战和优势进行了讨论。
在本章中我们将来学习 Python 的基础语法，让你快速学会 Python 编程。
在生成式人工智能中，所谓的“温度（Temperature）”是指提高的熵。下面解释了这是什么意思，以及为什么提高温度可能导致更多的幻觉。
在 2015 年 12 月 30 日举行的南卡罗来纳州竞选会上，川普说出了上面这些话。这些「川普主义」的言论使得特朗普的粉丝更加喜欢他，但也使他成为其他人的笑柄。
reverse-words-in-a-string 一、描述 151. 翻转字符串里的单词 给定一个字符串，逐个翻转字符串中的每个单词。 说明： 无空格字符构成一个单词。 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格，但是反转后的字符不能包括。如果两个单词间有多余的空格，将反转后单词间的空格减少到只含一个。 进阶： 请选用 C 语言的用户尝试使 ,意思是说原地反转。 输入: " hello world! " 输出: "world! hello" 解释: 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格，但
为了获得更多民众的支持，美国总统演讲/发推时使用的语言通常都很「接地气」，而现任总统唐纳德·特朗普则更以「口无遮拦」著称。由于「推特狂魔」已经为我们准备了大量训练数据，现在让我们尝试一下如何使用循环神经网络来模仿总统特朗普的语言风格。
“ ChatGPT 的 Transformer 神经网络架构，以及海量的数据训练让它能够像人类一样进行写作。”
摘要： Naive Bayes分类器的解释有很多，但是基于一个小例子来解释的不多，本文就是基于一个简单通俗易懂的小例子来解释Naive Bayes分类器。 最简单的解决方案通常是最强大的解决方案，而朴素贝叶斯就是一个很好的证明。尽管机器学习在过去几年取得了巨大的进步，但朴素贝叶斯已被证明不仅简单，而且快速、准确、可靠。它已经成功地用于许多项目中，而且它对自然语言处理（NLP）的问题的解决提供了很大的帮助。 朴素贝叶斯是利用概率论和贝叶斯定理预测样本类别（如新闻或客户评论）的概率算法。它们是概率性的，这意
Transformer架构在机器学习领域（尤其是NLP里）是一项热门研究，为我们带来了许多重要成果，比如：GPT-2、GPT-3等写稿机器人；第一代GPT及其性能更优越的“继任者”BERT模型，在众多语言理解任务中以前所未有的数据利用效率获得了最准确的结果，而且几乎不需要调整任何参数，也就是在过去花费一个月做的事情、现在只需要花费30分钟，还达到了更好的效果；以及AlphaStar等。
2017年谷歌大脑在《注意力是你所需要的一切》一文中解释了Transformer 。本文是随着自然语言处理领域的发展而来的。许多最先进的NLP模型都是以Transformer 为基础建立的。
BART和MASS都是2019年发布的，面向生成任务，基于Transformer神经翻译结构的序列到序列模型。分别由Facebook 和微软亚洲研究院提出。他们都对encoder输入的屏蔽(mask)方式进行了改进，并且在生成任务的效果也都比之前有了不少提升。让我们花10分钟来一起来看看这两个模型吧。 两个模型都是以Transformer的神经翻译模型作为基础结构，而Transformer的encoder-decoder结构（图 1）的具体讲解可以参考上一篇文章。
if 语句会判断括号中的条件是否成立，如果成立则执行 if 语句中的代码块，否则跳过代码块继续执行。
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