那么如何生成好的对抗样本，并以此作为训练数据提升nLP模型的鲁棒性呢？...对于一个句子，将每个单词分别替换成[MASK]后，输入到BERT中预测得分，选择得分和原始完整句子得分相差最大的单词。...如下图所示，原始输入的每个单词都可以根据sememes获取到一些同义词，这些同义词就作为后续构造对抗样本的搜索空间。 第二个模块是基于PSO的最优对抗样本搜索。...optimization score，记录每个例子走到现在位置最高的optimization score，以及所有例子走到现在位置最高的optimization score（全局最优点）； Terminate...下面的实验结果就很好的验证了这点，引入对抗样本后，模型在对抗测试集（Adv）上效果提升，但是在对比测试集（Rev）上效果反而下降。
第二个数据集是标准词库，主要包含标准词和同义词，下面是数据展示： 图2 标准词库数据展示 第一个字段是标准词，上面知识问答库中拓展问中方括号词就是这里的标准词；第二个字段是同义词，是和标准词语义相同的词...最初的v1版本是将标准问作为一个候选文本数据集，用验证集中的query和候选文本数据集去计算语义相似度，将相似度得分最高的作为模型预测的标准问，然后和验证集提供的标准问计算准确率。...扩展之后的候选集如下所示： 图5 v2版本扩展候选集 通过这种方式使得候选集更加丰富，然后使用v1实验中效果最好的simbert模型获取文本语义embedding，验证集上的准确率提升到了57.1%...为了更好的使用同义词数据集，将拓展问中的中括号的标准词用同义词替换从而增加了候选数据集，使用simbert模型同时设置最大相似度阈值的测试集效果为59.3%，可见通过同义词扩展候选数据集效果并没有提升。...通过这种方案测试集最终效果提升到了67.14%，超过初赛冠军的得分66.1%，到这里优化告一段落。
每天分享一个编程技巧，如何能够掌握。能坚持学下去，一年365天，不费吹灰之力，就可以真正学会365个编程技巧。如果一天分享365个，就不一定能够全部掌握。
下面是四川成都大熊猫基地学员原创教程 作者 so_zy, 2020-10-14 写此文档的缘由：在做GSEA分析时，由于研究的是非模式生物，从Broad Institue开发的MSigDB没有找到合适的预设基因集...require(stringr))install.packages('stringr') library(stringr) 2.查询大熊猫在KEGG数据库中的缩写 #获取KEGG数据库收录的所有物种的清单...3.获取大熊猫的KEGG通路及基因集 aml_path <- keggLink("pathway","aml") #得到字符型向量。元素名为基因id，元素为通路名....4.获取用于GSEA的基因集数据框 #数据整理，将向量转变为数据框,作为GSEA的基因集 aml.kegg <- data.frame(term=unname(aml_path),gene=names(...<- aml.kegg # 其中这个 genelist 来源于自己的大熊猫转录组数据分析后的基因排序的向量哦。
Reputation Level可以设置当前的community在不同的分数展示不同的等级，Reputation Points可以设置怎样才可以得分，得几分，比如回答问题得5分，写帖子得2分等等。...当我们在global search处搜索内容时，如何设置哪些表的数据搜索出来，如何设置auto complete，如何针对同义词的搜索可以获取到更准确的结果，这点对于community user非常重要...如何针对同义词进行搜索，比如 email to case 有些人会写成 email 2 case 或者email too case，如何在后两者输入情况下可以把第一个检索出来也尤为重要。 1....当我们双击搜索结果列表区域，会弹出一个来设置搜索哪些表的数据作为结果集。 ?...那在后台数据库中可能存储的是look for，我们在使用search / fetch / find关键字搜索时，理论上存储的look for也应该是我们需要找的数据，我们如何来实现同义词的操作呢？
平时我们获取一个程序集或者类型的 Attribute 是非常轻松的，只需要通过 GetCustomAttribute 方法就能拿到实例然后获取其中的值。...但是，有时我们仅为反射加载一些程序集的时候，获取这些元数据就不那么简单了，因为我们没有加载目标程序集中的类型。 本文介绍如何为仅反射加载的程序集读取 Attribute 元数据信息。...Desktop\Walterlv.Extension.dll"; var assembly = Assembly.ReflectionOnlyLoadFrom(extensionFilePath); 获取程序集的...Attribute（例如获取程序集版本号） Assembly.GetCustomAttributesData() 得到的是一个 CustomAttributeData 的列表，而这个列表中的每一项都与普通反射中拿到的特性集合不同...} 比如我们要获取这个程序集的版本号，正常我们写 assembly.GetCustomAttribute().Version，但是这里我们无法生成
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 首先，国外英文的情感分析已经取得了很好的效果，得益于英文单词自身分析的便捷性与英文大量的数据集 WordNet。...我们通过使用哈工大整理的同义词词林来获取词典的同义词，需要一提的是第一版的同义词林年代较为久远，现在也有哈工大整理的同义词林扩展版。...使用的链接在这里：哈工大同义词林扩展版 使用代码编写时也可以利用Python的Synonyms库来获取同义词。...具体方法我们可以添加情感种子词，来计算分好词的语料中各个词语与情感种子词的互信息度与左右熵，再将互信息度与左右熵结合起来，选择出与情感词关联度最高的TopN个词语，将其添加到对应的情感词典。...这里A = [买, 有, 丢] 后面就是具体的实现了，这里的难点就在如何获得这些概率值，就博主看到的用法有：利用搜索引擎获取词汇共现率即p(x,y)、利用语料库获取各个词出现概率 最后我们只需要将这三步获得的情感词典进行整合就可以了
通过回顾这些系统随时间演变的过程，我们能够更深刻地理解现今所采用的各种解决方案是如何设计出来的，以及它们是如何有效解决实际问题的。 1. 早期的Ranking 早期的搜索引擎，相对简单且但功能有限。...然而，由于它们的计算成本很高，因此从一开始就在大型数据集上使用它们将花费太长的时间。因此，它们只应用于在第一阶段检索到的较小文档集。 这种两阶段方法由于兼顾了效率和准确性而被广泛使用。...通过首先检索较小的文档集，系统避免了神经网络的高计算成本，同时仍然受益于它们在Reranking中的高精度。 4....选择: 选择得分最高的文档作为最终答复。...，对它们进行评分，并根据这些评分选择最高的文档。
这篇文档优先介绍在SDK热更中遇到到的第一个比较头疼的特殊的问题：如何获取应用在当前设备上的so对应的指令集。...so，我们只需要保证我们下发的so和应用当前加载的so是同一个指令集就可以解决这个问题 此时核心诉求就变成了怎么获取当前加载的so对应的指令集。...具体方案 进一步分解，获取当前加载的so对应的指令集就进一步细化为两个问题： 怎么找到当前加载的so 怎么根据当前加载的so，获取他的指令集 接下来的内容将会介绍一下我们在解决这两个问题的时候尝试过的一些方法...，获取他的指令集 最开始以为找到应用最终加载的so是一件麻烦的事，结果最后发现找到so了然后确定so对应的指令集也一样是一件烦人的事情。...并没有，有些游戏在集成so的时候使用了prebuild的方式，所以会出现SDK的so被NDK再一次优化导致md5发生了变化，这样后台就会查询不到对应的指令集，无法提供匹配的so热更新，对于这个问题，又该如何解决呢
Solr会通过以下四个步骤对内容和查询进行文本分析： 确定文本相似的词 理解并匹配同义词 移除a、the、of这类不重要的词 基于内容与查询词的匹配程度来计算得分，并按照得分排序，确保最佳结果排在前面。...二、Slor倒排索引的基本机构 假设我们有若干图书，我们来看下如何将索引中的词项映射到文档。...三、Solr之复杂查询 本节较少分析查询如何使用索引找到匹配的文档。...一旦发现重叠的文档集，就会通过另一项倒排索引特征：词项位置（它会记录词项在文档中的相对位置），利用词项位置来确定最终结果集。 ?...它会计算每个文档的相关度得分，并从最高分到最低分对搜索结果进行排序。本节介绍相关度得分的计算方法及影响得分的因素。 默认相似度 solr的相关度得分是基于Similarity类的。
我们由标准语料库中词汇的共现频率着手，运用局部共享信息，以确定词汇特征的原始长度。我们的得分 ? 随后定义目标词w和特征f: ?...，并对所获取的语义对比信息进行分类。...我们使用Roth和Schulte im Walde (2014)文章中描述的英语数据集（黄金标准资源），该数据集包含600个形容词词对（300个反义词词对和300同义词词对），700个名词词对（350个反义词词对和...该数据集包含999个词对（666个名词词对，222个动词词对和111个形容词词对），建立该数据集旨在评估各种模型在捕捉词对相似度方面，而非词对相关性方面的性能。...表格3：识别反义词任务中的AUC得分 我们计算在3.2描述的数据集中所包含的词对的相似度余弦值，以区分反义词与同义词，然后运用ROC曲线(AUC)下方的区域评估dLCE模型与SGN和mLCM模型的性能对比结果
我们的用意是想涉及到”Elasticsearch” 或者 “Lucene”的文档的相关性得分会比那些没有涉及到的文档的得分要高，也就是说这些文档会出现在结果集更靠前的位置。...所有的匹配查询都是should子句，所以为什么不把翻译者的子句放在和title以及作者的同一级？ 答案就在如何计算得分中。...要获得最适合的结果，你必须对你的数据有足够的了解，并且知道如何使用合适的工具。...我们期望同时出现在title字段和body字段的文档比只在一个字段出现搜索词的文档的得分更高，但是，显示并非如此。你需要记住的是：dis_max查询只是简单地使用单个匹配得分最高的查询而已。...它会按照下面计算得分： 先获得最匹配的得分 用tie_breaker乘以每个匹配语句的得分 把它们加在一起，然后标准化 通过tie_breaker，所有的匹配语句都会计算，并且最匹配语句得分最高 tie_breaker
拼写纠错在问答系统、搜索引擎中作为入口模块，对用户体验的提升有很重要的作用，同样也可以扩展到同义词查找等相关领域。...候选句子打分：构造的候选中语言模型获得最高分，且得分大于阈值，则为纠正后的结果。 论文[3]提出了一种自动构建中文拼写检查系统的方法。...如果没有候选句分数比原句的分数更高或者与原始评分相比得分不高于预先定义的阈值，则认为没有错误。否则，得分最高的候选句即为纠错结果。 ...要注意的是对于相应的领域需要引入自定义领域词典，使得分词器能识别领域专有名词，提高分词准确率。 （2）困惑集替换，生成候选句 -在对原句分词之后，每个单个字符被认为是发生错误的候选。...否则，得分最高的候选句即作为纠错结果输出。 3.实验结果 使用语言模型结合困惑集的方法，能解决错字（包括字音字形相似的字）和错词的纠正。部分纠错结果如下： ?
3.1 个性化问题 餐饮商家可以较低成本的自定义生产，个性化程度较高，同一个菜品在不同商家的命名可能不同，需要大量的同义词聚合，而同义词的召回是最大的难点（如何将潜在的同义词挖掘出来进行标注）。...图3 语义匹配 主动学习的方式是先利用基础模型，圈定一批待标注的相似样本，交与外包标注，将标注正确的样本补充至已有同义词中，标注错误的样本作为负例加入训练集，用于模型的优化迭代。...的标准名；在此基础上，利用BERT向量化模型，生成商品名和标准名的向量表示，通过计算Jaccard字面距离以及Cosine向量相似度，获取其中综合得分最高的标准名。...图5 BERT向量化模型 4.2.2 图像匹配 由于菜品名称长度有限及商家命名不规范，会导致仅从菜品名称中获取的信息有限，而无法建立到标准名的匹配。...噪声挖掘方法首先通过Metric-Learn的方法，学习获得每个类别的聚类中心，及类内样本与聚类中心距离的均值、方差、中位数，对其进行排序挖掘出类内离散度较大的类别；再借助分类模型在验证集上的预测、O2U-Net
但是对于文本数据，这种技术现在应用的还很少，所以在本文中我们将介绍如何使用Python的nlpag库进行文本扩充。...单词的扩充技术包括用同义词替换单词，插入或删除单词，甚至改变句子中单词的顺序。...这些方法的调用基本都类似，所以我们只使用1-2个来进行举例。 1、同义词 nlpaaug的SynonymAug()根据WordNet/PPDB同义词替换相似的单词。...这些分数表明了一个词在一篇文章中的重要性。 TF-IDF得分低的单词被认为与文本的意思不太相关，更有可能被其他得分低的单词所取代。这种技术创造了不改变原始文本含义的变体。...LAMBADA技术的灵感来自LAMBADA数据集，该数据集由书籍中的段落组成，其中最后一个单词被删除。目标是预测缺失的单词，这需要对上下文有深刻的理解。
图像内容“野餐”的搜索结果 在这篇文章中，我们将基于机器学习中的技术描述图像内容搜索方法背后的核心思想，然后讨论如何在 Dropbox 现有的搜索基础架构上构建高效的实现。...s=f(q, j) 有了这个函数以后，当用户进行搜索时，我们将在所有图像上运行这个搜索，然后返回得分高于一个阈值的图像（按得分排序）。...看看今天的图像分类效果如何： 图像分类器对一张典型的未分类照片的输出结果 图像分类使我们能够自动了解图像中的内容，但是仅凭这一点还不足以实现搜索。...当然，如果用户搜索的是“海滩（beach）”，我们可以返回该类别得分最高的图像；但如果他们搜索的是“海岸（shore）”该怎么办？...我们可以整理出一个大型的同义词和近义词字典以及单词之间的层次关系，但这种方法很快就会变得笨重难用，尤其是在我们还要支持多种语言的情况下。 词向量 因此我们要重构问题。
结果是，有33.3%的问题需要同义词替换，9.1%的问题需要一些常识，64.1%的问题需要对句子结构做一些变换，13.6%的问题需要通过多个句子进行推理。 但这些问题所需的“推理”，其实也都不难。...我们知道，人类在这个阅读理解数据集上，EM分数是82.304，F1得分是91.221。不过，这个“人类代表”的分数究竟是怎么算出来的呢？...就算是从文章中选择短语来回答，选择的内容长度也不一样。 Goldberg说，人类的“错误”，大部分都“错”在了选择的内容边界不一样，如果让几个人投票选出支持率最高的答案，人类的得分就会大幅提高。...这个数据集2016年10月发布时，斯坦福的团队自己也建了个逻辑回顾模型，在SQuAD上的F1得分是51%。...经过科研界一年多的折腾，前三名的EM得分已经全数超过80，F1得分也在向90分逼近，在这个数据集上全面超越人类指日可待。 最后，为了给人类增强信心，我们挑了几个AI出错的地方。
通过使用包含 10 亿图像的此类数据集训练计算机视觉系统，Facebook 得到了一个历史最高得分——在 ImageNet 上达到了 85.4% 的准确率。...这允许研究人员使用 hashtag 来完成一直以来的目标：基于人们自己标注的 hashtag 获取更多图像。...该方法包括处理每个图像的多个标签（加 hashtag 的用户通常会添加多个 hashtag）、整理 hashtag 同义词、平衡经常出现的 hashtag 和出现频率较低的 hashtag 的影响力。...这是截至目前最高的 ImageNet 基准准确率，比之前最优模型高 2%。...随着训练数据集变得越来越大，对弱监督学习的需求——以及从长远来看，对无监督学习的需求——将变得越来越显著。了解如何弥补噪声大、标注不准确的缺陷对于构建和使用大规模训练集至关重要。
如果我们选择得分最高的分数（例如，得分高于 0.6），则大多数得分将是 8，即便我们能够假定模型在获得了前几对得分后会认为它们的信息量要少于其他可用的数据。...我们仍然面临着寻找得分最高的数据点批次的难题。简单的解决方案是尝试数据点的所有子集，但那是行不通的，因为存在指数级多的可能性。...众所周知，互信息是信息论中的概念，它能捕获数量之间的信息重叠。 当使用 BALD 采集函数选择一个批次的 b 点时，我们选择的是 BALD 采集函数得分最高的前 b 个点，这是该领域的标准做法。...为了理解 BatchBALD 采集函数如何更好地解决不受控的场景，我们还尝试了 MNIST 数据集版本，我们将其称为重复的 MNIST 数据集（ Repeated MNIST ）。...我们将 MNIST 数据集简单地重复了3次，并增加了一些高斯噪声，进而展示了 BALD 采集函数如何掉入陷阱中：因为数据集中有太多类似的点，使用得分排在前 b 的单个点是不利于计算的。
在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本，或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果。...这个方法需要依赖额外的训练样本，来训练生成模型，和以上方案相比这个方案成本最高，虽然文本丰富程度最高，但不确定性也最高，所以。。。你懂的。。。...音似、形似错字，中文拼音、笔画输入法的错误纠正中文拼音(全写/缩写)：xingfu-幸福， sz-深圳英文字母键盘上相邻字母的替换对实体抽任务，可以对同类型的实体进行替换，这里可以用当前样本的训练集构建实体词典...这里的同义词没有使用词典而是使用了Embedding，获取更丰富的增强文本替换：实体词典构造的部分我在people_daily训练样本之外加入了Cluener，MSRA的样本，随机对实体进行替换换位：有尝试对词进行换位但效果并不好...在BiLSTM-CRF上测试集的Span F1从83.8%->86.8%，比上一章词表增强的各个方案中除了SoftLexicon以外的其他词表增强效果都要好。是不是很赞！
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