需求 最近项目中有个读取文件的需求，数据量还挺大，10万行的数量级。 java 使用缓存读取文件是，会相应的创建一个内部缓冲区数组在java虚拟机内存中，因此每次处理的就是这一整块内存。...对了，java还有映射内存，可以解决大文件读写的问题。 思路 大文件读写不能一次全部读入内存，这样会导致耗尽内存。（但是在内存允许的情况下，全部读入内存是不是速度更快？？）...对于大文件可以一行一行读取，因为我们处理完这行，就可以把它抛弃。 我们也可以一段一段读取大文件，实现一种缓存处理。每次读取一段文件，将这段文件放在缓存里，然后对这段处理。这会比一行一行快些。...e1 = time.clock() print "cost time " + str(e1-s1) deal 218376 lines cost time 0.371977884619 耗时和方法...如果文件内容修改了，还需要重新建立索引。这个索引可以有很多种方法建立，但是都需要将文件遍历一次。
通常情况下我们可以使用 Python 中的文件操作来实现这个任务。下面是一个简单的示例，演示了如何从一个文本文件中读取博客数据，并将其提取到另一个文件中。...假设你的博客数据文件（例如 blog_data.txt）的格式1、问题背景我们需要从包含博客列表的文本文件中读取指定数量的博客（n）。然后提取博客数据并将其添加到文件中。...它只能在直接给出链接时工作，例如：page = urllib2.urlopen("http://www.frugalrules.com")我们从另一个脚本调用这个函数，用户在其中给出输入n。...文件中的数据，提取每个博客数据块的标题、作者、日期和正文内容，然后将这些数据写入到 extracted_blog_data.txt 文件中。...大家可以根据实际情况修改输入文件和输出文件的文件名，以及文件路径。
在本文中，我将给大家演示如何在 python 中使用四种方法替换文件中的文本。 方法一：不使用任何外部模块搜索和替换文本 让我们看看如何在文本文件中搜索和替换文本。...首先，我们创建一个文本文件，我们要在其中搜索和替换文本。将此文件设为 Haiyong.txt，内容如下： 要替换文件中的文本，我们将使用 open() 函数以只读方式打开文件。...然后我们将 t=read 并使用 read() 和 replace() 函数替换文本文件中的内容。...首先，我们创建一个文本文件，我们要在其中搜索和替换文本。...inplace ：如果值为 True 则文件被移动到备份文件并且 标准输出被定向到输入文件 backup : 备份文件的扩展名 代码： # 从文件输入模块导入文件输入 from fileinput
文本挖掘分析的是包含在自然语言文本中的数据。它可以帮助企业从文本型数据中获得具有潜在价值的商业洞察力，比如Word文档、邮件或Facebook、Twitter、LinkedIn等社交媒体上的帖子。...对于在信息检索和自然语言处理等方面应用机器学习技术这一命题，文本挖掘已成为一个重要研究领域。从某种意义上来说，它被定义为从能够在互联网上轻易获取的泛文本数据中挖掘知识的一种技术。 ?...文本挖掘过程包含上图所示的几个步骤。 步骤1：在大量文本文件中判断哪些文件是满足需求的。...机器学习是发源于模式识别和人工智能的计算机科学的一个分支领域。它研究和建立一些能够从数据中获取信息并做出决策的算法。...比如，文本挖掘能利用机器学习进行情感分析，而情感分析又被评论和社交媒体广泛应用于从市场营销到客户服务的一系列领域，它能够确定一篇文档中作者对某些主题的情感倾向。
为了缓解多模态预训练中缺乏足够的非英语标记数据的问题，作者引入多模态代码转换训练（Multimodal Code-switched Training，MCT） 来加强图像和非英语语言之间的显式对齐。...此外，作者在图像区域序列的开始处添加了一个token，以分离文本标记和图像标记，并将它们concat起来以形成输入流： 将该数据流表示为。...Multimodal Code-switched Stream 作者通过代码切换（Code-switched）的方法从单语言多模态流生成多模态代码切换流，给定英语文本和图像对，代码切换语言集，以及可以将一个单词从英语翻译成任何语言的双语词典...多语言训练 的目的是从结构良好的多语言句子中学习语法或句法。多模态代码转换训练（MCT） 旨在通过共享的视觉模态学习不同的语言，从而进行视觉和非英语文本之间的对齐。...通过将匹配样本中的图像或文本替换为从其他样本中随机选择的图像或文本，可以创建负图像标题对，损失函数计算如下： 其中，表示输入图文对是否匹配，BCE表示binary-cross-entropy loss
文本包含大写和小写。 在德语中有一些特殊的字符。 英语中有重复的短语，有不同的德语翻译。 这个文件是按句子长度排序的，在文件的末尾有很长的句子。...下面的函数名为 load_doc()，它将把文件加载为一个文本 blob。 ? 每行包含一对短语，先是英语，然后是德语，然后用制表符分隔。 我们必须逐行拆分已加载的文本。...最后，既然数据已经被清理，我们可以将短语对列表保存到准备使用的文件中。 函数 save_clean_data() 使用 pickle API 将清理文本列表保存到文件中。...分离文本 清理的数据包含了超过 15 万个短语对，而其中的一些对到文件的结尾是很长的。 这是一个很好的例子来开发一个小的翻译模型。 模型的复杂性随着实例数量、短语长度和词汇量的增加而增加。...我们会使用分离标记生成器给英语序列和德文序列，下面这个函数是 create_tokenizer() 会训练在一列短语中的标记生成器。 ?
当我们在 Unix/Linux 中运行某些命令来读取或编辑字符串或文件中的文本时，我们很多时候都会查找指定特征的字符串。这可能会使用正则表达式。 什么是正则表达式？...关于正则表达式的最重要的事情之一是它们允许你过滤命令或文件的输出、编辑文本或配置文件的一部分等等。...^ 它匹配文件中一行的开头。 $ 匹配文件中的行尾。 \ 它是一个转义字符。 为了过滤文本，必须使用文本过滤工具，例如 awk 你可以想到awk作为自己的编程语言。...它的工作原理是读取文件中的给定行，制作该行的副本，然后在该行上执行脚本。这在文件中的所有行上重复。...使用 awk 的一个简单示例： 下面的示例打印/etc/hosts文件中的所有行,因为没有给出模式。
通过匹配LRS3-TED中的转录和TED2020中的源句，研究人员从机器翻译语料库TED2020中找到了这些会谈的人工翻译。...然后，通过去除标点符号和小写来规范TED2020和LRS3-TED文本。 最后，在两个语料库之间进行精确文本匹配。...非英语语料的收集 对于非英语语料，研究人员重新使用了之前研究中的mTEDx收集的纯音频数据、转录和文本翻译。他们也按照mTEDx来进行数据拆分。...对于非英语 AVSR，研究人员对预先训练好的英语AVHuBERT模型进行了微调，微调方式可以是对每种语言分别进行微调（8 种单语模型），也可以是对所有8种非英语语言联合进行微调（多语模型）。...在纯音频和视听模式下，研究人员的多语言AVSR模型在每种非英语语言（除El语外）上的表现都优于单语言模型。
作者进一步发现，（ii）在预训练和指令微调中包含非英语OCR数据对于提高多语言文本图像理解至关重要。...这限制了其他语言使用者的访问权限，因为即便底层大语言模型展现出多语言能力，这些模型仍存在多个局限性：无法理解非英语指令（施奈德和西塔拉姆，2024年），难以处理图像中的非英语文本内容（唐等，2024年）...总的来说，低资源语言从更多的多语言数据中受益，而高资源语言则从更多的英语数据中受益。然而，这在一定程度上也是由于任务的语言覆盖范围：XM3600和BINMC从更广泛的多语言训练组合中获益。...与基于自然图像的任务不同，图像中文字的任务不能简单地从英语翻译过来：即使 Prompt 和输出文本被翻译，图像中的文字仍然使用英语。...之前实验中的模型，即“无预训练”和“无OCR”的模型，在英语和其他拉丁字母文字语言上表现良好，但在非拉丁字母文字上则完全失败，表现接近随机。
在 Facebook 上，超过一半的用户使用非英语语言。整个平台上，人们使用的语言超过 100 种。...跨语言 NLP 的挑战 NLP 的一个常见任务是文本分类，即将预定义类别分配给文本文件的过程。...首先，翻译中的误差会传输给分类器，导致性能下降。其次，它要求对我们想进行分类的非英语内容另外启用翻译服务。这导致分类产生极大延迟，因为翻译的耗时通常比分类要长。 我们认为这两种方法都不够好。...例如，土耳其语中的「futbol」和英语中的「scoccer」在嵌入空间中距离非常近，因为它们在不同语言中代表着相同的意思。...然后我们利用词典将所有嵌入空间投影到共同空间（英语）。词典从平行数据（即由两种不同语言的意义相同的句子对构成的数据集）中自动导出，平行数据也用于训练翻译系统。 我们利用矩阵将嵌入投影到共同空间。
在 Facebook 上，超过一半的用户使用非英语语言。整个平台上，人们使用的语言超过 100 种。...跨语言 NLP 的挑战 NLP 的一个常见任务是文本分类，即将预定义类别分配给文本文件的过程。...首先，翻译中的误差会传输给分类器，导致性能下降。其次，它要求对我们想进行分类的非英语内容另外启用翻译服务。这导致分类产生极大延迟，因为翻译的耗时通常比分类要长。 我们认为这两种方法都不够好。...例如，土耳其语中的「futbol」和英语中的「scoccer」在嵌入空间中距离非常近，因为它们在不同语言中代表着相同的意思。 ?...然后我们利用词典将所有嵌入空间投影到共同空间（英语）。词典从平行数据（即由两种不同语言的意义相同的句子对构成的数据集）中自动导出，平行数据也用于训练翻译系统。 我们利用矩阵将嵌入投影到共同空间。
Labels: [MASK1] = store; [MASK2] = gallon 为了学习句子之间的关系，还训练一个可以从任何单语语料库生成的简单任务：给出两个句子A和B，让机器判断B是A的下一句，还是语料库中的随机句子...[ CLS ]是分类输出的特殊符号，[ SEP ]是分离非连续token序列的特殊符号。...有一些常见的英语训练方案，会导致BERT的训练方式之间出现轻微的不匹配。 例如，如果你输入的是缩写单词而且又分离开了，比如do n’t，将会出现错误匹配。...预训练BERT 如果你想自己预训练BERT，可以看看这份资源中在任意文本语料库上完成“masked LM”和“预测下一句”任务的代码。...首先是数据生成环节：输入每句一行的纯文本文件，用空行分隔文件，会得到一组TFRecord文件格式的tf.train.Example。
下面是扎克伯格和Peng-Jen Chen分别用英语和闽南语的翻译对话，模型在这两种语言之间可以互相翻译。...这也是Meta布局元宇宙的一步大棋，口头交流可以更容易打破人们的交流障碍，让人们无论身处何地都能团结在一起，尤其是在元宇宙中。 训练数据从哪来？...首先将英语(或闽南语)语音翻译成普通话文本，然后将其翻译成闽南语(或英语)并将其添加到训练数据中，该方法通过利用相似的高资源语言数据，能够极大提高模型的性能。...闽南语可以与英语语音对齐，也可以与语义embedding相似的文本对齐。 然后从文本中合成英语语音，生成相似的闽南语和英语语音。 新的建模方法 大部分语音翻译系统都依赖于转录结果或语音到文本系统。...研究人员开创的闽南语技术可以推广到其他许多书面和非书面语言。
比如汉语方言之一闽南话，现在也有了专属的机器翻译系统，讲闽南话的人可以与讲英语的人进行无障碍对话了。 这是由 Meta 开源的第一个由 AI 驱动的非书面的、语音到语音的翻译系统。...他们首先将英语（或闽南话）语音翻译成普通话文本，然后再翻译成闽南话（或英语）并将其添加到训练数据中。这种方法通过利用来自类似高资源语言的数据，极大地提高了模型性能。...闽南话语音可以与语义嵌入相似的英语语音和文本对齐，然后从文本中合成英语语音，产生并行的闽南话和英语语音。...4 不止闽南话 这项工作所用技术可以进一步扩展到许多其他书面和非书面语言。...为此，Meta 还发布了 SpeechMatrix，它是一个大型的语音到语音翻译语料库，使用了 Meta 的创新数据挖掘技术 LASER， 从欧洲议会录音的真实演讲中挖掘数据。
基于文本的翻译系统已经取得了非常大的进步，从最早的查词匹配、语法规则，再到神经翻译系统、Transformer预训练等，翻译结果越来越精准，支持的互译语言数量也超过了200种。...但语音中的语义分割仍然是一个开放性问题，不同语言中的停顿都可能代表不同的含义，所以研究人员先采用语音活动检测（VAD）模型将音频文件分割成较短的片段，再在每个文件上使用语音LID模型，最后为每个片段创建了多个可能的重叠片段...SeamlessM4T模型架构 研究人员设计SeamlessM4T的目标之一是，通过构建一个更强大的直接X2T模型（用于将文本和语音翻译成文本）来弥合大型多语言和多模态设置中S2TT的直接和级联模型之间的差距...在这一过程中，研究人员猜想，模型只关注一种目标语言，同时用多语言语音表征进行微调的话，可以避免从目标语言反向传播回来的干扰信号。...在第二阶段，将标注eng-X S2TT和非英语ASR数据添加到混合数据集中。
在像英语和西班牙语这样的语言之间翻译文本的互联网工具是广泛可用的。创建样式转换工具（将文本保持在相同的语言中，但转换样式）的出现要慢得多。...过去使用的其他文本，从莎士比亚到维基百科条目，提供的数据集要么小得多，要么不适合学习风格翻译的任务。...“英语圣经有许多不同的书面风格，使其成为风格翻译的完美源文本，”达特茅斯博士生，该研究论文的主要作者Keith Carlson表示。 一个额外的好处是，圣经已经通过书，章节和节数的一致编入索引。...这些文本被输入两种算法，一种称为“摩西”的统计机器翻译系统和一种常用于机器翻译的神经网络框架Seq2Seq。...例如，风格翻译可以从“Moby Dick”中选择英语，并将其翻译成适合年轻读者，非英语母语人士或各种受众中的任何一种的不同版本。 Carlson表示，“文本简化只是一种特定类型的风格转移。
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 逼近人类水平的语音识别系统来了？...逼近人类水平的语音识别系统 首先，Whisper最大特点是它使用的超大规模训练集： 它使用从网络上收集的68万小时的多语言、多任务监督数据进行训练。...具体而言，65%(438218小时)是英语音频和匹配的英语文本，大约18%(125739小时)是非英语音频和英语文本，而最后17%(117113小时)则是非英语音频和相应的文本。...其中，非英语部分共包含98种不同语言。 不过，虽然音频质量的多样性可以帮助提高训练模型的鲁棒性，但转录文本质量的多样性并不是同样有益的。...解码器被训练来预测相应的文本标题，并混合特殊标记，指示单一模型执行诸如语言识别、多语言语音转录和英语语音翻译等任务。
从 365 百万 domain 中抓取，共计大约 1560 亿 token。 用来训练 T5 和 Switch Transformer。...C4 包含大量机器生成的文本，machine-generated text，主要包括专利的机器翻译和 ocr 文本。...前面说过，按网站统计 patents.google.com 排第一，这是专利网站，Google 会使用机器翻译模型翻译非英文专利，也会使用 ocr 将扫描文本识别出来。...相比于种族，提及性取向的文档更有可能被排除，例如 lesbian 和 gay。这个结论是通过计算点互信息 PMI 得到的。 非裔美国英语 AAE 和西班牙裔美国英语 Hisp 更有可能被排除。...许多被排除的文档并不包含 offensive 和 sexual 内容。 97.8% 的 C4.EN 是白人英语 WAE，AAE 和 Hisp 分别只有 0.07% 和 0.09%。
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