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不做文盲画家！谷歌魔改「文本编码器」：一个小操作让图像生成模型学会「拼写」

许多早期的神经语言模型直接在字符上进行操作，而不使用多字符的token作为标记。...为此，研究人员首先孤立地研究了当下文本编码器的拼写能力，从实验结果可以发现，尽管character-blind文本编码器很受欢迎，但它们没有收到关于其输入的字符级构成的直接信号，导致其拼写能力有限。...研究人员将任何被选入开发集或测试集的词排除在训练集之外，因此评估结果总是针对被排除的词。...这个结果似乎是反直觉的，因为模型通常在数据中频繁出现的例子上表现最好，但是由于subword词汇的训练方式，频繁出现的词通常被表示为一个单一的原子标记（或少量的标记），事实上也是如此：在英语前1%的桶中...，87%的词被T5的词汇表示为一个子词标记。

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破译「罗塞塔石碑」要几十年？华裔MIT博士开发新系统，快速解密「死语言」

它矗立在橱窗里，古老、神秘，沉默不语，但身上密密麻麻的字，却记载着古埃及的历史。...但另外2种看不懂，连拿破仑都想方设法破译上面的文字。 之后，一个叫商博良的「语言天才」历时约20年，终于破译了上面的其他文字。原来，这三种语言写的是同一件事。...巴斯克语 是一种使用于巴斯克地区（西班牙东北部的巴斯克和纳瓦拉两个自治州，以及法国西南部）的孤立语言。 作为西欧唯一的孤立语言，巴斯克语与现存语言是否有关争议很大。...根据这些映射，已知词汇表y中的一个标记y根据潜在对齐变量a被转换为丢失语言中的标记x。最后，所有生成的标记以及未匹配的跨越中的字符被连接起来，形成丢失的碑文。...例如，电话[b]可以表示为voiced，stop和labial嵌入的连接 虽然给定的语言很少添加或删除一个音，但某些音替换可能会发生。

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    【干货】NLP中的迁移学习教程来啦！（238页PPT下载）

    经典的监督机器学习范式是基于对使用单个数据集的任务的单个预测模型的孤立学习。这种方法需要大量的训练示例，并且对于定义明确、范围狭窄的任务效果最好。...了解一个任务/数据集，然后迁移到另一个任务/数据集 预训练： word2vec GloVe skip-thought InferSent ELMo ULMFiT GPT BERT 适应： 分类 序列标记...问答 预培训任务和数据集 未标记数据和自我监督： 易于收集的大型语料库：维基百科、新闻、网络爬虫、社交媒体等。...、提取性问答） 结构化预测（如解析） 生成（例如对话、总结） 具体示例——词向量 单词嵌入方法（例如word2vec）每个单词学习一个向量 主题：从单词到语境中的单词 主题：从单词到语境中的单词 词向量...词向量可以跨上下文汇集，但通常比其他方法更好。

    1.2K20

    异常检测怎么做，试试孤立随机森林算法（附代码）

    选自blog.paperspace 作者：Dhiraj K 机器之心编译 参与：李诗萌、一鸣 异常检测看似是机器学习中一个有些难度的问题，但采用合适的算法也可以很好解决。...监控网络中的异常活动，可以及早防止入侵。 接着了解一下机器学习中的孤立森林算法。 什么是孤立森林 孤立森林是用于异常检测的机器学习算法。这是一种无监督学习算法，通过隔离数据中的离群值识别异常。...但孤立森林算法不同于这一原理，首先它不会定义「正常」行为，而且也没有计算基于点的距离。 一如其名，孤立森林不通过显式地隔离异常，它隔离了数据集中的异常点。...通常，小提琴图包含箱图中所有数据——中位数的标记和四分位距的框或标记，如果样本数量不太大，图中可能还包括所有样本点。 ? 工资的小提琴图。 为了更好地了解离群值，可能还会查看箱图。...可以定义阈值，根据异常分数，如果分数高于预定义的阈值，就可以将这个数据点标记为异常。

    2.5K30

    人工智能提升知识管理的5种方式

    这些集中式存储库存储着有价值的信息，从故障排除指南和常见问题解答到最佳实践和程序文档。知识库确保信息不会孤立在各个团队或部门内，而是可以在整个组织中访问。...每个已解决的工单都包含可以防止未来问题并简化流程的见解。 人工智能可以调查这些工单，提取必要的信息，并自动生成详细的知识文章。...智能分类和标记知识 人工智能可以分析知识库中的内容，并根据主题、关键字和相关性自动对其进行分类和标记。这确保了信息被组织得井井有条，并使用户更容易找到他们需要的内容。...自动化解决方案步骤的文档记录 这可能还很遥远，但鉴于人工智能和相关技术发展速度之快，很难不考虑如何利用它们进一步提升知识管理。...在 IT 支持和故障排除方面，人工智能理论上可以记录解决问题的操作序列，生成详细脚本，并创建全面的知识文章。这种自动化捕获了复杂的流程，并将它们转化为可访问的知识资产。

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    机器学习中有哪些形式简单却很巧妙的 idea？

    但检测效果可以说是state of the art....对一个空间进行二分，早划分「孤立」出来的就是很可能异常的。「孤立」指的是这一边只有这一个数据点。因为是二分，我们可以构建一颗二叉树。...word2vec的思想可以简单的归结为一句话：利用海量的文本序列，根据上下文单词预测目标单词共现的概率，让一个构造的网络向概率最大化优化，得到的参数矩阵就是单词的向量。...而对于一个单词，先作one-hot，乘以参数矩阵，就得到了单词的向量表示，一图胜千言： ?...更加细致的negative sampling和hierarchical softmax都是针对训练问题的优化，但这一思想的本质就是很简单优雅。

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    nature mental health：基于默认模式网络有效连接早期检测痴呆

    这一关联提示，自我报告社交孤立程度较高的个体更可能展现出DMN有效连接的“痴呆样”模式。为了探究社交孤立是否仅为认知障碍的早期信号，我们构建了认知能力的综合评分，并检验其与社交孤立的相关性。...为了进一步验证该模型的生物学合理性，我们排除了22个普遍病例及其220个匹配的对照，并重复了中介分析。...通过添加反映早期神经功能障碍的邻近标记，可能会增强无症状个体中抗淀粉样蛋白疗法的合理使用。我们的研究结果表明，有效连接可能是理想的候选标记，因为它们不仅可用于预测谁会患上痴呆，还能预测未来的诊断时间。...其成本高昂，且在头部过度运动的情况下信号质量可能会下降，这在我们自己的分析中得到了体现，即高排除率。...使用UKB数据集的另一个重要问题是，病例和对照的标记依赖于临床医生编码，而非标准化诊断标准。这可能导致疾病症状在诊断前阶段已经存在，从而限制了将其作为真正临床前生物标志物的评估能力。

    12010

    异常检测怎么做，试试孤立随机森林算法（附代码）

    在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。 本文内容包括： 介绍异常检测； 异常检测的用例； 孤立森林是什么； 用孤立森林进行异常检测； 用 Python 实现。...监控网络中的异常活动，可以及早防止入侵。 接着了解一下机器学习中的孤立森林算法。 什么是孤立森林 孤立森林是用于异常检测的机器学习算法。这是一种无监督学习算法，通过隔离数据中的离群值识别异常。...但孤立森林算法不同于这一原理，首先它不会定义「正常」行为，而且也没有计算基于点的距离。 一如其名，孤立森林不通过显式地隔离异常，它隔离了数据集中的异常点。...通常，小提琴图包含箱图中所有数据——中位数的标记和四分位距的框或标记，如果样本数量不太大，图中可能还包括所有样本点。 工资的小提琴图。 为了更好地了解离群值，可能还会查看箱图。箱图一般也称为箱线图。...可以定义阈值，根据异常分数，如果分数高于预定义的阈值，就可以将这个数据点标记为异常。

    1.1K40

    AAAI 2018 | 中科大提出新型连续手语识别框架LS-HAN，帮助「听」懂听障人士

    连续 SLR 的常见方案是将句子分解成孤立的单词识别问题，这需要进行时域分割。时域分割并不简单，因为存在多种过渡动作，很难检测。而且时域分割作为预处理步骤，如果分割不准确就会导致后续步骤中出现错误。...此外，标注每个孤立的片段非常耗时。 受利用长短期记忆（LSTM）网络进行视频描述生成的启发，研究者使用分层注意力网络（HAN，LSTM 的扩展）绕过时域分割，考虑结构信息和注意力机制。...但是，HAN 可以根据输入视频和前一个单词来优化生成下一个单词的概率，但忽略了视频和句子之间的关系（Pan et al. 2015）。因此，它会遇到是否稳健的问题。...目前，手语识别（SLR）存在两个子问题：逐词识别的孤立手语识别，翻译整个句子的连续手语识别。现有的连续手语识别方法利用孤立 SLR 作为构造块，还有额外的预处理层（时域分割）、后处理层（句子合成）。...更糟糕的是，孤立 SLR 方法通常需要对句子中的每个单词分别进行标注，严重限制了可获取训练数据的量。

    1.7K101

    如何在Ubuntu 16.04上使用MySQL全文搜索提高搜索效果

    一种是通过结果的相关性分数进行过滤，另一种是使用IN BOOLEAN从结果中排除特定单词并指定搜索项之间的最大距离。 使用相关性分数 结果的相关性得分量化了搜索项的匹配程度，其中0表示根本不相关。...以下命令运行相同的查询，但添加了两件事： 它通过添加仅显示具有非零相关性分数的行WHERE MATCH (title,content,author) AGAINST ('traveling to parks...还有另一种模式，IN BOOLEAN它允许您从搜索中排除特定单词，定义输入中单词相隔多远的范围，以及更多。 要从查询中省略术语，请使用减号运算符IN BOOLEAN。...author: Ethan 1 row in set (0.01 sec) 这是有效的，因为减号运算符告诉DMS标记具有相关性分数为0的排除词的任何文档。在此模式下仅显示具有非零相关性分数的结果。...例如，一组科学论文可以很好地使用3的小字间隙，但搜索论坛帖子可能会有8或更高的差距，这取决于您希望结果的宽度或范围。 结论 在本指南中，您使用了MySQL中的全文搜索功能。

    2.4K40

    一文助你解决90%的自然语言处理问题（附代码）

    本文我们将使用由 CrowdFlower 提供的一个名为「社交媒体中出现的灾难」的数据集，其中： 编者查看了超过 1 万条推文，其中包括「着火」、「隔离」和「混乱」等各种搜索，然后看推文是否是指灾难事件（排除掉用这些单词来讲笑话或评论电影等没有发生灾难的情况...标签 我们已经标记了数据，因此我们知道推文所属类别。正如 Richard Socher 在下文中概述的那样，找到并标记足够多的数据来训练模型通常更快、更简单、更便宜，而非尝试优化复杂的无监督方法。...把文字分成单独的单词来标记解析 3. 删除不相关的词，例如推文中的「@」或网址 4. 将所有字符转换为小写字母，使「hello」，「Hello」和「HELLO」等单词统一 5....例如，我们可以为数据集中的所有单词建立一个词汇表，每个单词对应一个不同的数字（索引）。那句子就可以表示成长度为词汇表中不同单词的一个列表。在列表的每个索引处，标记该单词在句子中出现的次数。...但很可能我们运作模型时会遇到训练集中没有单词。因此，即使在训练中遇到非常相似的单词，之前的模型也不会准确地对这些推文进行分类。

    1.2K30

    如何解决90％的自然语言处理问题：分步指南奉上

    本文我们将使用由 CrowdFlower 提供的一个名为「社交媒体中出现的灾难」的数据集，其中： 编者查看了超过 1 万条推文，其中包括「着火」、「隔离」和「混乱」等各种搜索，然后看推文是否是指灾难事件（排除掉用这些单词来讲笑话或评论电影等没有发生灾难的情况...标签 我们已经标记了数据，因此我们知道推文所属类别。正如 Richard Socher 在下文中概述的那样，找到并标记足够多的数据来训练模型通常更快、更简单、更便宜，而非尝试优化复杂的无监督方法。...把文字分成单独的单词来标记解析 3. 删除不相关的词，例如推文中的「@」或网址 4. 将所有字符转换为小写字母，使「hello」，「Hello」和「HELLO」等单词统一 5....例如，我们可以为数据集中的所有单词建立一个词汇表，每个单词对应一个不同的数字（索引）。那句子就可以表示成长度为词汇表中不同单词的一个列表。在列表的每个索引处，标记该单词在句子中出现的次数。...但很可能我们运作模型时会遇到训练集中没有单词。因此，即使在训练中遇到非常相似的单词，之前的模型也不会准确地对这些推文进行分类。

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    IT硬件故障的主要原因和预防的最佳实践

    虽然硬件故障可能由于多种因素而发生，但下面列出了导致跨网络基础设施硬件故障的一些最常见问题。硬件故障最常见的因素　　●温度峰值：温度异常峰值是大多数硬件故障的主要原因。...3.主动监控和故障排除： 与其在硬件发生故障后寻找解决方案，不如从一开始就采取主动措施防止故障，可以节省大量资源。...这提高了硬件效率并防止硬件问题影响网络。　　5.自动化基本任务：基本维护任务和 L1 和 L2 故障排除操作是重复性的，并且会消耗大量时间和资源。...跟踪网络中所有硬件设备之间的连接对于防止故障导致网络中断至关重要。...使用华汇数据IT综合运营管理平台(ITOM)　　IT综合运营管理平台(ITOM) 一款面向政府,企业,行业用户的it综合运营管理平台,帮助用户改变孤立,分散的it管理,提供一体化,标准化,可视化的it运营管理平台

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    通过数据分析找出Netflix最适合学习英语的电影和电视剧

    例如，你只需要知道最常见的1000个英语单词，就可以理解电影《Bird Box》中94,5%的单词，但你至少需要3000个单词，就可以理解电影《Spelling The Dream》中94.5%的对话。...分析的方法 我用Python做了所有这些分析，下面是我如何准备数据: 分词 Tokenization :为了分析文本中的词汇，我标记了所有由角色说的单词。...数据清理:我删除了在电影或剧集中听不到的单词，比如场景描述和说话者的名字。我还排除了对话中超过3.5%的单词与单词族列表不匹配的文本(它们可能是异常值或损坏的数据)。...词汇级别基于在语料库中发现单词的频率，这意味着这些文本中最常见的单词被标记为级别1。尽管以前的研究已经证明列表是可靠的，但对于这样的列表并不太准确具有多种含义的单词。...例如，单词“ draw”在列表中被标记为1级。之所以会发生这种情况，是因为该词在指代“制作图片”时通常被使用，但如果含义是“拿出攻击某人的武器”或“得出结论”，则可能不是1级。

    1.2K10

    【干货教程】自然语言处理入门：手把手教你解决90%的NLP问题

    在遵循这些步骤并检查额外的错误之后，我们就可以开始使用干净的、标记的数据来训练模型! 3 寻找好的数据表示 机器学习模型以数值作为输入。...在这个列表中的每个索引中，我们标记出在我们的句子中出现了多少次给定的单词。这被称为词袋模型，因为它是一种完全无视我们句子中词语顺序的表现形式，如下图所示： ? 将句子表示为词袋。...我们的分类器正确地选择了一些模式(广岛，大屠杀)，但显然似乎是过度拟合一些无意义的术语(heyoo, x1392)。现在，我们的词袋模型是处理大量不同单词的词汇，并对所有单词一视同仁。...TF-IDF 通过对数据集中词汇出现的频率来加权，并减小高频但只是增加噪音的单词的权重，这是我们新嵌入的 PCA 预测。 ?...如果我们在防止模型从“欺骗”中得到更好的结果，那么我们就可以说这个模型得到了优化。 ? TF-IDF：重要词汇 它挑选的单词看起来更加相关了!

    1.8K70

    爬到的数据不处理怎么行？大话TextRank自动关键词与摘要生成

    至于阻尼系数，是为了防止意外发生，如存在一些出链为0，也就是那些不链接任何其他网页的网， 也称为孤立网页。他们的PR值被设定到了一个最小值。 PageRank需要使用上面的公式多次迭代才能得到结果。...使用TextRank提取关键字 将原文本拆分为句子，在每个句子中过滤掉停用词（可选），并只保留指定词性的单词（可选）。由此可以得到句子的集合和单词的集合。 每个单词作为pagerank中的一个节点。...设定窗口大小为k，假设一个句子依次由下面的单词组成： w1,w2,w3,w4,w5,…,wn [w1,w2,…,wk]、[w2,w3,…,wk+1]、[w3,w4,…,wk+2] 等都是一个窗口。...在一个窗口中的任两个单词对应的节点之间存在一个无向无权的边。 基于上面构成图，可以计算出每个单词节点的重要性。最重要的若干单词可以作为关键词。

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    自然语言处理指南（第3部分）

    但从现在起，这变得更难了：因为这往往需要大量带注释标记的数据（即一个带有词性的词汇表），或者依赖于复杂的机器学习算法。因此，我们一般都推荐使用库。...基本上你仅需计算每个单词的词频，然后排除常见的英文单词（比如 the, is），最后根据一个句子所包含的单词的词频来计算句子的分值。...用于衡量相似度的单词可以进行词干化；非索引词通常不在计算之列；也可以进一步地排除动词，不过如果你还没法确定词性，那这会很复杂。...这些词不在同一个句子中出现，但都出现在同一份文档中。...我们前面提到的 Python 库 sumy 实现了几种算法，但这篇论文并未全部提及。

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    Nature neuroscience：利用encoder-decoder模型实现皮层活动到文本的机器翻译

    尽管将此类操控装置与虚拟键盘结合使用可以生成文本，但即使是理想的光标控制装置（尚未实现），生成词的速率也仍然慢得像用一根手指打字；另外一种方法是直接解码语音，但到目前为止，这类BMIs几乎一直局限于解码孤立的音位或单音节词...同样，单词序列的长度J简单来说就是句子中的单词数，加上一个额外的终止标记〈EOS〉。这个序列中一个要素，wj，也就是说，一个“单词”也是一个向量，长度等于词汇量。...这包括一个词汇表外标记〈OOV〉，用于覆盖不在实际句集中的单词。 MFCC序列的长度M乍一看似乎与神经序列的长度K完全相同，因为编码器神经网络将输入序列的每个元素映射到输出。...也许最直接的方法就是简单地训练一个将电极排除在外的网络，并测量WER的增加。...然而，来自这些被排除的MOCHA集的数据可能仍然提供了对MOCHA-1解码有用的子句信息，特别是单词级特征以及ECoG数据中关于较低级别特征的信息。

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