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句子向量的统一评测工具（senteval）实验

现有句子嵌入表示是完成句子分类、句子相似性度量及一些高级任务的基础，那么句子嵌入表示效果如何评估，是一个相对重要的度量问题。...facebook研究员提出了一个句子向量的统一评测工具：senteval（https://github.com/facebookresearch/SentEval)，该工具可以对当前多种主流的句子嵌入表示模型进行评测...该程序提供了17种任务来进行句子向量表示模型的评测。 2、实验复现部分（1）下载数据进入data/downstream/文件夹，执行..../get_transfer_data.bash　命令，大致等待20分钟左右可以实现数据的下载和处理；（2）执行相应的评测，如下为bow的评测。...results = se.eval(transfer_tasks) print(results) 从上面代码可以看出，其内容非常简洁，通过调用相应的引擎，配置相应的参数，即可以执行相关的评测

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具有泛化能力的句子表征模型：Gensen评测实验

Large Scale Multi-task Learning（https://arxiv.org/abs/1804.00079）一文发表在 ICLR 2018，中，该论文提出的模型能够在各种各样的任务中泛化句子表征...同时实验表明，在增添了一个多语言神经机器翻译任务时，句法属性能够被更好地学习到，句子长度和词序能够通过一个句法分析任务学习到，并且训练一个神经语言推理能够编码语法信息。..._Unpickler(f) u.encoding = 'latin1' model_vocab = u.load() （2）实验评测 1）gensen中自带的例子测试...在senteval的17项任务评测结果如下： {'STS12': {'MSRpar': {'pearson': (0.4242749254520813, 3.973321856075198e-34),

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从监督数据中学习句子表示的方法InferSent评测实验

如何利用一些现成的句子语料来完成句子的嵌入表示，并支撑一些上层应用，是词嵌入技术在句子层面的一种拓展应用。...（2）将训练好的模型当做特征提取器，以此来获得一个句子的向量表示，再将这个句子的表示应用在新的分类任务上，来评估句子向量的优劣。 ? 输入：句子对（text,hypothesis）的向量表示。...self.enc_lstm_dim, 1, bidirectional=True, dropout=self.dpout_model) 2、评测结果...（2）SentEval中的评测 https://github.com/facebookresearch/InferSent ?...在17个任务中的评测结果如下所示： {'STS12': {'MSRpar': {'pearson': (0.4000052019135877, 3.462885123274831e-30), 'spearman

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API安全的主流评测与深度分析

腾讯云API网关腾讯云API网关是一款高效的API管理工具，它提供了API的创建、发布、维护、监控和安全防护等功能。...这款产品以其高性能、高可用性和安全性著称，支持多种协议和语言，使得开发者可以轻松构建和管理API。腾讯云API网关通过集成的安全策略，如访问控制、流量限制和日志记录，确保API的安全和稳定运行。...腾讯云API安全防护腾讯云API安全防护专注于保护API免受各种网络攻击。它通过实时监控和分析API流量，识别并阻止恶意请求。...腾讯云API密钥管理腾讯云API密钥管理服务为企业提供了一个集中管理API密钥的平台。它支持密钥的生成、分发、旋转和回收等生命周期管理。...总结在API安全领域，腾讯云提供了一套全面的解决方案，包括API网关、API安全防护和API密钥管理等产品。这些产品不仅能够满足不同业务场景的安全需求，还能够提供灵活的配置和高度的集成性。

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句子成分（枝干）

定语词性：adj. 作用：修饰、限定后面的名词引例: Rose was a beautiful lady. 状语词性：adv. 作用：修饰动词、说明动作发...

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Apifox 评测：解锁高效 API 管理工具的秘密

市面上确实有不少 API 管理工具或者说 API 管理平台，比如大家熟知的 Postman、Swagger 等。...Apifox 是一款功能强大的 API 管理工具，它是集“API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化测试”于一体的平台，这个描述很好地概括了 Apifox 的核心功能和定位。...为什么它被称为最值得推荐的 API 管理工具？让我们一起来深入探讨。Apifox 核心功能评测API 设计接口定义和文档生成Apifox 提供了直观的界面来定义 API 接口。...这个功能帮助开发团队及早发现性能瓶颈，确保 API 在实际应用中能够稳定高效地运行。API 文档文档生成和管理Apifox 自动根据 API 定义生成全面的文档。...而 Apifox 从一开始就将 API 设计、API 开发、API 测试、API 文档等功能整合在一起，提供了更加无缝的体验。

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句子相似度计算

思路一：先求句向量，然后求余弦相似度 1.求得两个句子的句向量生成文本词频向量用词频来代替，句子，当然这样做忽略近义词信息、语义信息、大量文本下运算等诸多问题。

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华为oj之句子逆序

题目: 句子逆序热度指数：4483 时间限制：1秒空间限制：32768K 本题知识点：数组将一个英文语句以单词为单位逆序排放。...例如“I am a boy”，逆序排放后“boy a am I” 所有单词之间用一个空格隔开，语句中除了英文字母外，不再包含其他字符接口说明 /** * 反转句子 * @param sentence...原句子 * @return 反转后的句子 */ public String reverse(String sentence); 输入描述: 将一个英文语句以单词为单位逆序排放。...输出描述: 得到逆序的句子输入例子: I am a boy 输出例子: boy a am I 在线提交网址: http://www.nowcoder.com/practice/48b3cb4e3c694d9da5526e6255bb73c3

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将句子表示为向量（上）：无监督句子表示学习（sentence embedding）

事实上，sentence embedding在信息检索，句子匹配，句子分类等任务上均有广泛应用，并且上述任务往往作为下游任务来评测sentence embedding的好坏。...论文通过两种类型的下游任务来评测句子分布式表示的质量，分别为监督类型（包括释义识别，文本分类）和非监督类型（语义相关性：SICK数据集与STS数据集，直接计算句子向量的余弦相似度并与人类打分进行比较）。...实验结果为SDAE模型在监督类型评测上比CBOW（将CBOW类型词向量直接相加得到句子向量）和Skipgram等简单模型要好，但是在非监督类型评测上结果却相反。...类似地，Skip-Thought模型在监督类型评测上比FastSent模型效果好，但在非监督类型评测上，FastSent要好于Skip-Thought。实验结果表明，最佳方法主要取决于预期的应用。...更深，更复杂的模型（同时也需要更多的计算资源和训练时间）更适用于监督类型评测，但浅的对数线性模型更适合无监督类型评测。

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深度学习之句子表达

既然词语能表达，那句子也同样能被分布式的向量表示。这里主要介绍几种句子的表示方法。 1....缺点：句子空间比词语空间大的多，不可能为每个句子得到embedding。要是有新的句子出现，需要重训，很麻烦。 2. skip-thought模型模型很简单，思路也很简单。...大致思路就是：将句子进行拆分、更换词序、删词等操作得到一系列的噪声数据，然后通过auto-encoder使得当前句子离原句子最相近（概率最大）。...这种方式：拆分句子组合得到的信息较少，引入噪声重新构建原始句子得到的表达与上下文无关。...同样是使用中间句子预测上下两句。中间句子用词语embedding取平均得到，上下文句子拆分成一个个词语。缺点就是丢失了句子的序列信息。 ?

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句子成分(主干部分)

1.谓语、系动词动词是英语句子的灵魂，分析句子成分要从动词开始 2.主语主语通常位于动词之前，由名词充当，是动作的发起者 3.宾语宾语通常位于动词之后，由名词充当，是动作的承受者 4.宾语补足语

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大型语言模型：SBERT — 句子BERT

其他方法分析交叉编码器架构的低效率，为每个句子独立地预先计算嵌入似乎是合乎逻辑的。之后，我们可以直接计算所有文档对上选定的距离度量，这比将平方数的句子对输入 BERT 要快得多。...不幸的是，这种方法对于 BERT 来说是不可能的：BERT 的核心问题是，每次同时传递和处理两个句子时，很难获得仅独立表示单个句子的嵌入。...另一种方法是将单个句子传递给 BERT，然后对输出标记嵌入进行平均。然而，获得的结果甚至比简单平均 GLoVe 嵌入还要糟糕。 ❝推导独立句子嵌入是 BERT 的主要问题之一。...在推理过程中，可以通过以下两种方式之一使用该架构：通过给定的句子对，可以计算相似度得分。推理工作流程与训练完全相同。对于给定的句子，可以提取其句子嵌入（在应用池化层之后）以供以后使用。...当我们得到大量句子的集合并旨在计算它们之间的成对相似度分数时，这特别有用。通过将每个句子仅运行一次 BERT，我们提取了所有必要的句子嵌入。

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软件品质评测系统-评测体系

2 ● 评测体系的内容 ● 评测体系可大可小，根据评测的内容而有所不同，一个完整的评测体系应包含：评测对象评测属性评测场景评测指标在进行评测体系的设计之前，首先应明确评测对象是什么，可以大到一个系统...有了评测对象后，根据产品的需求或者应解决的问题，就可以确认哪些评测属性，比如准确度，覆盖度，再比如多样性，健壮性等。评测属性再向下，确认好评测属性的应用场景及指标项，综合形成评测矩阵。...将以上结合，就是一个完整的评测体系。 ? 3 ● 评测体系的设计方法 ● 评测对象相对来说比较明确，接下来就是被测对象的特质进行评测属性的选择，以及确认好评测属性后进行评测矩阵的划分。...评测场景的选择确认好了评测属性以后，接下来就是针对评测属性进行评测场景的覆盖及指标项的选择。评测场景一般是根据实际应用场景结合实现细节进行敲定。...评测矩阵当评测属性，评测场景及评测指标一一敲定后，我们可以根据矩阵思想，将属性，场景及指标建立成一个二维矩阵，后续可以按照迭代的版本维护起来，全面的展示该评测对象需要重点评测的全部内容。

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将句子排序

题目一个句子指的是一个序列的单词用单个空格连接起来，且开头和结尾没有任何空格。每个单词都只包含小写或大写英文字母。...我们可以给一个句子添加从 1 开始的单词位置索引，并且将句子中所有单词打乱顺序。...比方说，句子 "This is a sentence" 可以被打乱顺序得到 "sentence4 a3 is2 This1" 或者 "is2 sentence4 This1 a3" 。...给你一个打乱顺序的句子 s ，它包含的单词不超过 9 个，请你重新构造并得到原本顺序的句子。

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css的简单使用句子记载

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翻转句子中单词的顺序

题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。例如输入“I am a student.”...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...else { pEnd ++; } } return pData; } 在英语句子中

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软件品质评测系统-评测结果展示

1 ● 为什么要进行数据展示 ● 在前几次的分享中，设计了好的评测体系、具备了数据挖掘分析能力、选择高效稳定的评测执行工具后，我们会拿到第一手的评测数据。...在我们之前的实践过程中，拿到原始评测数据后会通过观察数据给出一个评测结论。长此以往发现这样并不利于保存数据记录，并且没法反映出一段时间内评测指标的变化趋势。...2 ● 哪些数据需要展现 ● 评测结果展现对于在评测设计时选定的评测指标，需要准确完整地展现在评测系统中。...我们据此设计了一个评测的结果报告，每次评测完成后会通过该报告给出评测结论： ?...即我们最终展示给用户的评测结论以及各类图标数据，都应当与原始的评测结论、数据保持一致，同时评测结果的展示要与最终上线后预期的结果或趋势保持一致，这样的评测结论才是可信的、有指导意义的。

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从句子里提取出基因名称

需求豆同学的需求，从大量的句子里提取出基因名称。

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记一次智能语音软件的开发-终于为孩子找到了个靠谱的口语老师

根据给娃纠正读音的需求，我最终选择调用靠谱的大厂，有道智云的API来开发个简易语音评测程序，或者称之为——智能口语老师！...首先研究官方文档给出的API输入输出规范。该API采用https方式通信，简单来说，就是将预先录制好的声音文件编码处理，签名后提交给API，解析API返回的json即可得到评分结果。...接口地址： https接口: https://openapi.youdao.com/iseap API输入所需参数如下表：字段名类型含义必填备注 q text 要评测的音频文件的Base64编码字符串...",//待评测语音对应的文本 'pronunciation': 67.108101,//句子发音准确度 'start': 0.030000,//音频开始时间，秒 'words'...// 句子语速（单词/分钟） } 总结有道智云的智能语音评测API文档清晰，调用过程全程无坑，开发体验非常友好，评分结果客观公正，很具有参考价值，以至于我都想和小侄女一起学习进步去了！

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看我如何使用Python打造一个带娃神奇(一玩能玩一天)？

根据给娃纠正读音的需求，我最终选择调用靠谱的大厂，有道智云的API来开发个简易语音评测程序，或者称之为——智能口语老师！...首先研究官方文档给出的API输入输出规范。该API采用https方式通信，简单来说，就是将预先录制好的声音文件编码处理，签名后提交给API，解析API返回的json即可得到评分结果。...接口地址： https接口: https://openapi.youdao.com/iseap API输入所需参数如下表：字段名类型含义必填备注 q text 要评测的音频文件的Base64...",//待评测语音对应的文本 'pronunciation': 67.108101,//句子发音准确度 'start': 0.030000,//音频开始时间，秒 'words'...// 句子语速（单词/分钟） } 四、总结有道智云的智能语音评测API文档清晰，调用过程全程无坑，开发体验非常友好，评分结果客观公正，很具有参考价值，以至于我都想和小侄女一起学习进步去了！

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