[all]' # 也可以加上[all]⼀次性安装所有模块，包括gradio 等依赖库 2.1 定义第⼀个工具：word_helper_tool功能：根据用户提供的单词，获取一个具体的单词描述、翻译以及例句...⽤户的提供的单词，获取⼀个具体的单词描述、翻译以 及例句的⼯具" input_type: Type[ToolParameterView] = ChatWithEBInputViewouptut_type...，以下⾯的格式输出（其中单词翻译需要是中⽂，其他为英语）" ":\n:\n:\n:\n"response = await self.llm.chat([HumanMessage...⽼师，当⽤户给你⼀个单词的时候，请你专业⽽通俗的返回英语的"llm = ERNIEBot(model="ernie-4.0", system=SYSTEM_MESSAGE...: str = Field(description="待添加的单词的详细释义,含有") class AddWordOutput
1.2w词，精简释义覆盖基本全部词汇 [x] 提供多语言识别翻译功能接口 [x] 不断完善的例句库，涵盖四六级和考研英语例句 [x] 详实的单词分类，针对不同需求，提供单词记背需要 [x] 单词例句以组件形式呈现...，方便小程序引入使用 [x] 提供第三方插件API供调用，可自定义展现形式 功能预览 插件提供部分可以直接调用的组件或功能页 单词册 & 单词详情 image.png image.png...，可以由外部页面直接引入使用 顶部查词栏 引入方式 { "usingComponents": { "nav-search":"plugin://edict-plugin/nav-search..." } } 使用方式 Props 参数 说明 类型 navshow 是否展示该组件 Boolean Events 参数 说明 类型 wordselect 单词选择事件，可与词句功能页组合使用 Event...: 2021-04-20 请求重定向整合，优化了数据获取速度 缓存数据获取 bug fixed 提供了几个可供小程序调用的接口 1.6.1 发布时间：2021-03-15 部分单词查询 404 情况的处理
词向量技术的应用极为广泛，几乎涵盖了自然语言处理的所有领域，从基础的词性标注、命名实体识别到复杂的机器翻译、情感分析等任务，词向量都发挥着不可或缺的作用。...二、词向量的技术演进 词向量技术的发展是自然语言处理领域进步的一个缩影。从最初的One-hot编码到现今的上下文敏感型词嵌入，每一步技术的演进都极大地推动了机器对自然语言理解能力的提升。...\n") 在这段代码中，我们首先加载了Google的预训练Word2Vec模型，该模型包含300维的词向量。然后，我们将示例句子中的每个词转换为小写，并分割为单词列表。...这些向量不仅可以捕捉词之间的语义和语法关系，还可以在许多NLP任务中被有效地使用，如文本分类、情感分析等。...与以往的词向量模型不同，ELMo考虑了词在特定上下文中的含义，为同一词在不同语境下生成不同的向量表示。这种动态特性使得ELMo在多项自然语言处理任务中展现出了卓越的性能。
英文中有两个词 ——“interpretable” 和 “explainable”，可以用来表达可解释性这个概念，但那是否完全一致呢？...单词内容（Word-content）：是否可以根据句子嵌入来预测句子中是否包含某个单词？ 单词顺序（Word-order）。给定句子嵌入和两个单词，能否确定两个单词的顺序？...但这是否意味着这些表示形式对语言结构进行了编码，还是仅仅是探针学习了语言任务？可以使用语言任务准确性来有意义地比较模型各层的语言属性吗？一个足够深层次的探针模型可以记忆语言信息。...图 9 图片出处：EMNLP-2019 从图 9 可以看出，词性预测的控制任务将为某组单词单独分配某种单词类型（或标识），并且根据单词类型预测词性标注（完全忽略编码表示）。...图 11 图片出处：TACL 2020 图 11 显示了在不同示例语句的语法指导下生成的释义。我们可以仔细的观察并探究该模型是如何从示例句子的语法中获得指导的。
： 公式1在语音识别和机器翻译系统中对判定一组词序列是否为相应输入序列的正确生成结果有着极为重要的作用。...在一个给定的机器翻译系统中，针对各个短语或句子的翻译任务，软件通常被要求生成一组替代词序列（例如：“我已经”；“我曾有”；“我有”；“被我已经”；“被我占有”）以及它们的得分以判定它们是否能组成最优的翻译序列...公式3中表现出来的关系集中于基于上下文中固定窗口内容（例如：n个前缀词范围）对后续词的预测。在某些情况下，仅仅抽取n个前缀词作为窗口范围可能不足以很好地捕捉上下文信息。...简对___说你好” 上面的两个例子中，依据上下文，在空白处大部分都知道答案为“约翰”。第二个人在上下文中出现的相对词距对RNN模型中预测下一个词为“约翰”是非常重要的。...对于语料集中词距较远的词，它将大大降低模型的学习质量并且梯度还会不断衰减；这就是剃度弥散问题。 如果想要获取梯度消失问题的实际问题，你可以访问下面的实例网站。
为了实现这一目标，它遵循一个包含若干步骤的过程： 将文本划分为更小的单元，如句子或单词。 对文本进行分词，即为每个单词分配一个唯一标识符。...为每个单词标注其命名实体，如人物、地点、组织等。 3、NLP 的应用案例 NLP 是许多现代实际应用中机器智能的驱动力。 机器翻译是一个示例应用场景。我们有可以将一种特定语言翻译成另一种语言的系统。...谷歌翻译就是一个例子。驱动机器翻译的技术基于NLP算法。 此外，另一个热门的应用案例是垃圾邮件检测。大多数流行的电子邮件服务提供商使用垃圾邮件检测器来确定收到的邮件是否为垃圾邮件。...它提供了各种用于 NLP 任务的工具和模块，如分词、词形还原、词性标注等。 CogComp NLP 可以作为命令行工具或 Java API 使用。...它们有助于创建可以从内容中检测情感、实体和其他类型信息的组件。组件是用 Java 或 C++ 编写的。
可以看出，输入「大家好」之后，英法日韩四语都给出了相应的翻译，并在下方附上该词语的相关双语例句。 ? 而德、葡、西、俄四语，虽然也可以得到翻译结果，但是拓展内容较少，数据丰富度方面仍然需要加强。...同样的，搜索西班牙语词汇 feliz 和俄语词汇 ребенок，也能成功翻译，但拓展内容依旧不多。 3. 使用和体验 以英汉翻译为例，输入单词 friend，下方会出现一定数量的候选词。...划到最下方，点击「查看更多」，即可浏览更多关于该词汇的例句。 其他语言翻译的使用步骤类似，但可能部分语种或部分词汇的相关资料较为少一些。 4....总结 总的来看，「网易有道词典」小程序设计简洁，易操作，可以满足大多数人随手查单词，了解释义的情况，基本可以让人清楚了解翻译内容的意思。...但是，德、葡、西、俄四语的内容需要进一步的丰富，便于人们对翻译内容加深认识。 下次，遇到不懂的单词，就可以用「网易有道词典」随手查询了。 ?
WSD是指识别出有多个义项的目标词汇在上下文中的含义，是NLP中一个重要并且具有NP-hard复杂度的任务，不仅可以帮助机器更好地识别词汇语义，还对机器翻译、文本理解等下游任务起到辅助作用。...之后由于数据集是从BabelNet中收集的，文中则定义了好的和坏的释义集，并且统计了多大比例的释义被标注者添加（OG）；多大比例被移除（RG）和两句例句使用同一释义的比例（SL），统计量如下： 2、除了准确率...它们在五类语言上的分类结果参考下图： 从准确率上可以看出，DeepL的性能要显著得比其它方法更好。...在细粒度分析歧义的新指标上，也有类似的趋势： 之后，文章还探讨了很多有意思的语言学分析，比如，是否动词要比名词更难翻译？编码器是否真的可以去歧义等等？有兴趣的读者可以找来文章细细阅读。...具体而言，如下图，EXTEND架构首先将输入的上下文和所有的候选项拼接在一起，模型的输出则是目标选项的起始和终止的单词索引。
通过人设模版可以有效给AI”洗脑“，这体现的是结构化的表达。但想要AI实现精准控制多分支，实现千人千面的功能，就得使用参数化表达了。...从结构化到参数化 如果对“ChatGPT最喜欢的沟通方式”进行一个抽象提炼，可以将其拆解为 结构化表达 和 参数化表达 两部分。...参数化表达就是 用机器容易理解的公式来压缩表达，减少赘述，最终让变量影响输出，实现一个模板从1到N的复用。...用户用任何语言输入单词，请按以下模版输出单词相关信息： ## 单词： 用表格输出：**单词**，音标，词性（abbr），词根，释义（中、英） ## 例句： 列表输出/num组*英文例句*(中文翻译).../help：输出支持的指令指引 `rules` - 正确按输出模版渲染 markdown - 用户学习日语时，/word 的音标使用含数字音调的罗马音音标，如：**雨**：あめ①，音标：ame - 假如单词有多个词性
当我们的历史数据包含标签（例如，下图中的「鸭子」和「不是鸭子」）时，我们可以使用监督学习。另一方面，如果数据中没有包含标签，这应该使用非监督学习。非监督机器学习方法旨在总结或压缩数据。...通过使用该词汇表，可以将每个句子表示为一个由 0 和 1 组成的向量，向量元素的取决于词汇表中的某个词是否出现在该句子中。...下图显示了使用 BoW 方法在五个归一化处理后的句子上创建的矩阵的一个示例。 例句 根据上面的句子创建的 BoW 特征矩阵 为了给词汇表添加更多的上下文信息，可以将词（token）组合在一起。...根据例句创建的 TF-IDF 特征矩阵 高级策略 虽然基于技术的方法可以被用来表征单词序列（n-gram），但它们并不能捕获单词的语义上下文，而这正是许多 NLP 应用的核心。...我们可以使用词嵌入将单词表转化为向量，这样一来具有相似上下文的单词的距离就相近。
」)，Self-attention层能帮助当前节点不仅仅只关注当前的词，从而能获取到上下文的语义。...Decoder也包含Encoder提到的两层网络，但是在这两层中间还有一层Attention层，帮助当前节点获取到当前需要关注的重点内容。...这个位置向量的具体计算方法有很多种，论文中的计算方法如下： 其中 pos 是指当前词在句子中的位置， 是指向量中每个值的 index，可以看出，在偶数位置，使用正弦编码，在奇数位置，使用余弦编码。...Encoder就是用来给input一个比较好的embedding，使用self-attention来使一个词的embedding包含了上下文的信息，而不是简单的查look-up table。...对于某个序列 ，self-attention模块可以直接计算 的点乘结果，而RNN系列的模型就必须按照顺序从 计算到 .
Eudic（欧路词典）是一款流行的英语学习工具软件，用户可以通过它来查找单词的意思、发音、例句以及相关用法等信息。...除了基本的词典功能，Eudic还提供了很多特色功能，比如单词卡片、批量翻译、生词本、在线同步等等。用户可以根据自己的学习需求来选择适合自己的功能。...Eudic欧路词典 for Mac(英语学习工具) 图片Eudic（欧路词典）有以下几个主要特点：强大的词典功能：Eudic包含了多本权威的英语词典，用户可以通过它查找单词的意思、发音、例句、同反义词等信息...多样化的特色功能：Eudic具有许多特色功能，如单词卡片、批量翻译、生词本、在线同步等，可以帮助用户更好地学习英语。...简洁易用的界面：Eudic的操作界面简洁明了，功能分类合理，用户可以轻松地进行单词查询或者使用其他功能。离线查询功能：Eudic支持离线查询，用户可以下载所需词典并在没有网络连接时使用它们。
1 、全面支持最新Retina屏幕，更加的词典阅读体验，尽展清晰精美细节2、智能词典: 支持单词模糊搜索、拼写校正、联机词典3、文章、短句翻译4、单词、整句发音朗读5、鼠标取词、划词翻译6、包含生词本、...：Mdict、林格斯、Babylon等扩充词库3、同义词、反义词库4、完整收入权威WordNet英英词典，包含10万条英英解释5 、50万条常用例句库，不需联网也能搜索例句6、文章短句翻译功能四、LightPeek...快速查词、全文翻译朗读工具1、对整篇文件进行翻译2、优化的发音引擎，既可以单词发音，还能进行整句的朗读3 、将发音内容保存至iPod 或 iPhone五、强大的扩充功能1、提供海量扩充词库，覆盖多个语种...2、下载词库支持断点续传，节约下载时间3、可以导入金山词霸、有道词典的生词本4、提供免费词库编辑器，自行制作导入Windows系统中的词库同步。...易于使用的时间跟踪功能，具有干净直观的界面
模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。...模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本期收录模型速览 模型 SOTA！...在测试期间，当选择一个单词w进行解码时，同时考虑NMT模型给出的条件概率和价值网络预测的长期价值。 在传统的强化学习中，价值函数描述了遵循某种策略π可以从状态s中获得多少累积奖励。...人们观察到，注意力模型中覆盖的上下文越多，翻译的结果就越好。因此，构建一个上下文覆盖模块来衡量编码器-解码器框架中使用的信息覆盖率。在上下文层和编码状态上使用均值池化能提供一些有效的知识。...模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及API等资源。
接着将每个问题做一个初步的定位，缩小回答时的搜索范围，最后从知识体系和场景中取得答案。 英特团队按照句式结构找了些例句放进去，为后一步的句式分类准备好训练集。...蕴含关系 蕴含关系，是为了评价从一段文字中得到的推论是否符合原文的本意，我们这里用蕴含关系来做答案中是否包含着问题的判断，其实就是求某种语义上的相似性或相关性。 下面举个例子。...然而使用回复库不能处理没出现过的情况，因为它们没有合适的预定义回复。同样，这些模型不能重新利用提上下文中的实体信息，如先前对话中提到过的名字。...我们先来理解下Seq2Seq结构：Seq2Seq由编码器和解码器组成，输入的单词以序列化的方式传入编码器，最终得到表示一句话的上下文特征向量；解码器接收特征向量以及每次的输出单词，做序列化的解码，输入和输出以终止...凭借英特的经验，对于普适性的对话模型可以从两类途径获取：一是从电视剧中获取相关数据；二是从微博、QQ聊天记录中获取相关数据。
腾讯翻译君 大家在平常做阅读理解的时候，经常会碰到长得各种各样的词汇，腾讯翻译君在这方面可是个狠角色。...点开首页，可以选择中英文即刻进行中英互译，主界面不仅为我们提供了简明释义与发音，还将我们查询过的单词，都自动保留在了主页。这样下一次点开的时候，还可以快速回顾之前的生词。...「腾讯翻译君」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/3410/ 扇贝单词极速版 所有撇开词汇量谈技巧的都是耍流氓！...诚然这是一款让人意外的小程序，它不仅保留了扇贝单词的核心功能，又很好的发挥了它用完就走的工具特性。 点开主页登录后，制定每日学习计划，就可以开始学习了。扇贝背单词不仅人性化，而且也符合科学规律。...取名为晨读，当然最特色的模块就是「练发音」和「来朗读」了。我们可以无限跟读每日内容，培养语感，还可以和网友 pk 次数，督促自己每天坚持。每天读完文章别忘了做笔记哦。
NLP的主要挑战 歧义解析：自然语言充满了歧义，同一句话在不同的上下文中可能有完全不同的含义。 语法复杂性：不同的语言有各自复杂的语法规则，理解这些规则并将其转化为机器可理解的结构是一大挑战。...代码示例 我们可以使用AllenNLP库进行语义角色标注。下面的代码加载了预训练的模型并运用于示例句子。...情感分析方法 基于词典: 使用情感词典，将文本中的单词与其情感评分关联。 机器学习方法: 使用有标签的数据集训练模型，如SVM、随机森林等。...统计语言模型 统计语言模型使用文本的统计特性来生成新的文本。n-gram模型是这种方法的一个例子，其中n表示文本中连续出现的单词数量。...序列到序列模型 序列到序列（Seq2Seq）模型可以用于更复杂的文本生成任务，如机器翻译和摘要生成。以下是使用PyTorch实现Seq2Seq模型的示例。
△ IBM 701 然而，得意洋洋的新闻稿隐藏了一些细节，谁也没有提到，这些翻译的例句经过了精心的挑选和测试，排除了一切歧义。如果用到日常场景中，这个系统不会比一本单词书强多少。...直接机器翻译 ? 这类翻译最为简单，它将为本分成单词，翻译出来，稍微修正一下形态，然后协调句法，让整句话听起来多少像那么回事，就可以了。...一开始是不知道的。最初，机器会认为“Das Haus”和译文中任何一个词都相关，接下来，它遇到更多包含“Das Haus”的句子，逐渐增强这个词和“house”的相关性。...这就是现在大学里机器学习课程的一个典型任务：“字对齐算法”。 要收集每个单词的相关统计数据，机器都需要上百万对例句。这些例子从哪来呢？答案是欧盟和联合国安理会的会议纪要。...这个方法是对句子进行精确的句法分析，确定主谓宾等，然后构建一个句法树。使用这种方法，机器学习在语言之间转换句法单元，并通过单词或短语翻译其余部分。 这将彻底解决字对齐问题。 ?
小程序体验师：佟垚 最近四、六级报名又开始了，不知道你是否又回忆起，被英语支配的恐惧岁月…… 背单词太枯燥？听力太难？口语很烂？很多时候，学不好英语只是因为你缺少好的方法。...「懒虫背单词」摒弃传统的拼读记忆方式，而是通过英文例句、英文解释、中文词义逐层提醒，让用户自我检测对单词的熟悉程度。 与同类小程序相比，懒虫的最大优势在于丰富而不设限的单词书资源。...从初、高中单词到英语专八，从托福雅思到行业英语，甚至能找到你正在学的英语课本。 此外，懒虫还提供了英音、美音相互切换的功能，满足你对不同发音的喜好。...我相信每个人都或多或少使用过网易有道词典的 app，这次不妨试一试它靠谱原装的小程序。 和 app 一样，小程序依然保留了词典释义，结合了最新网络词义的特色单词解释，以及生动的双语例句。...本文由知晓程序原创出品，关注微信号 zxcx0101，在微信后台回复「英语」，获取更多学英语的小程序推荐。
几年来，围绕人工智能翻译有很多炒作。 谷歌和必应等科技巨头已经证明，仅使用一台计算机就可以以几乎人类水平的准确度翻译多种语言的文本。...然而，许多人工智能驱动的解决方案并不擅长在对话或写作作业中进行翻译。情感和文化转移是人工智能翻译人员面临的最大挑战。这就是为什么我们仍然需要人工翻译来解释和理解外语信息的上下文。...例如，许多尖端的人工智能翻译应用程序，如微软翻译、谷歌翻译、Reverso 等，允许其用户翻译超过 70 多种全球语言的语音、文本、对话、相机照片，甚至屏幕截图。...这是一个可以做任何你想做的事情的程序，包括存储你的语言历史。 因此，人工智能不仅可以在几分之一秒内简化查找各种语言中单词的含义。但它有时也使理解和编写不同的人类语言比人类更好。...此外，随着这些方法的不断完善，机器翻译将变得更加准确和高效。此外，神经网络和深度学习允许机器从数据中学习，这基本上可以带来更好的翻译。
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