自 8.0 和用于文本嵌入的第三方自然语言处理 (NLP) 模型发布以来,Elastic Stack 的用户可以访问各种模型来生成文本文档的embedding并使用向量量搜索执行基于查询的信息检索。
Doc2Vec 是一种无监督算法,可从可变长度的文本片段(例如句子、段落和文档)中学习嵌入。它最初出现在 Distributed Representations of Sentences and Documents 一文中。
2019年底,Facebook、纽约大学、华盛顿大学和DeepMind的研究人员联合提出了SuperGLUE,这是人工智能的一个新基准,旨在总结多种语言任务的研究进展。
这个指南分享了从大型语言模型(有时称为GPT模型)如GPT-4 中获得更好结果的策略和技巧。这里描述的方法有时可以结合使用以达到更好的效果。我们鼓励进行实验,找到最适合您的方法。
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题?比如「世界上有多少个国家」,当你看到谷歌向你展示的是准确的答案,而不只是链接列表时,你是否感到十分惊讶?这个功能显然很酷炫也很有用,但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题,比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」,你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案(即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案)。
左图右图 prompt 基本是一样的,差别只在提示工程这个词是否用中英文表达。我们看到,一词之差,回答质量天壤之别。为了获得理想的模型结果,我们需要调整设计提示词,这也就是所谓的提示工程。
在没有图形界面的环境下, 要编辑文件, vi是最佳选择 每一个使用linux的程序员,都应该或多或少的学习一些vi的常用命令
AI 科技评论:不久前,斯坦福大学的计算机科学博士陈丹琦的一篇长达 156 页的毕业论文《Neural Reading Comprehension and Beyond》成为「爆款文章」,一时引起了不小轰动。而本文是她与同样师从 Christopher Manning 的同学 Peng Qi 一起发表的文章,两位来自斯坦福大学的 NLP 大牛在文中一起探索了机器阅读的最新进展。AI 科技评论编译如下。
vim里操作的是寄存器,不是系统剪贴板,默认我们使用d删除或者y复制的内容都是放到了“无名寄存器”。 比如交换字符小技巧:可以使用x将一个字符放到无名寄存器,然后p将无名寄存器里的内容进行粘贴,可以达到交换字符位置的一个目的。
作者:Siva Reddy、Danqi Chen、Christopher D. Manning
如果让你来设计一个算法来分析以下段落,你会怎么做? Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况,之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用,本文为第三部分—选中自然语言处理任务的
不仅普通GPT-4用户可以在这份秘籍中get提示技巧,或许应用开发者也可以找到些许灵感。
随着 ChatGPT、GPT-4 等大型语言模型(LLM)的出现,提示工程(Prompt Engineering)变得越来越重要。很多人将 prompt 视为 LLM 的咒语,其好坏直接影响模型输出的结果。
今天为大家介绍的是来自Fabio Petroni团队的一篇论文。可验证性是维基百科的核心内容政策之一:所有的陈述都需要有引用来支撑。维持和提高维基百科参考资料的质量是一个重要挑战。作者展示了如何借助人工智能(AI)来应对改善参考资料的过程,这一AI系统由信息检索系统和语言模型驱动。我们称这个基于神经网络的系统为SIDE,它能够识别那些不太可能支持其声明的维基百科引用,并随后从网上推荐更好的引用。
一旦你开始写一篇文章或博客文章,如何润色它才能让读者渴望阅读它?在我们的系列文章的第二部分中获得一些提示。
和尚在前两节通过 Canvas 绘制图形时涉及到部分文字绘制,之前只是简单的尝试,有很多未注意到的地方;和尚今天尝试全面的学习尝试一下;通过 Canvas 绘制文字时使用的属性效果与直接使用 TextView 对应基本一致;
本文研究了如何利用计算机视觉和自然语言处理技术自动生成医学影像报告,提出了一个多任务学习框架,包括用于预测标签的视觉-语言多模态编码器、用于生成描述性文本的序列到序列模型以及用于生成图像描述的图像解码器。实验结果表明,该方法在自动生成医学影像报告方面具有竞争力,为未来的医学影像数据分析提供了新的思路和方法。
Petuum 专栏 作者:Baoyu Jing、Pengtao Xie、Eric Xing 机器之心编译 在过去一年中,我们看到了很多某种人工智能算法在某个医疗检测任务中 「超越」人类医生的研究和报
本次整理的论文同样主要偏向于Open-Domain QA,其中主要涉及到阿拉伯语的问答(这个可以尝试转变成中文的,因为这个是有源码的)、开放问答系统搭建、开放问答效率提升、基于web表的开放问答方法、开放问答模型泛化能力研究等,最后还有一篇是关于RC(Reading Comprehension)的paper,个人觉得不错所以也放到这里面了。(四篇含源码)
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80094426 论文地址:http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperu
在线编辑文本文档从此不再受限制:100%享受查看,转换,打印和分页保真度,处理任何大小和复杂程度的文件,直接在浏览器上使用加强版的格式化工具集,ONLYOFFICE文档编辑器支持所有的流行格式
在之前的文章《详解如何通过稀疏向量优化信息检索》中,我们已经讨论了信息检索技术从简单的关键词匹配到复杂的情境理解的发展,并提出了稀疏 Embedding 向量可以通过“学习”获得的观点。这些巧妙的 Embedding 技术融合了稠密和稀疏向量检索方法的优点。学习型的(Learned)稀疏向量不仅解决了密集检索中常见的跨领域问题,还通过融合更多的上下文信息,增强了传统稀疏向量搜索的能力。
嗯,UI 框架,这已经不是一个很好的时代了。可对于 Design Systems 来说,这还是个不错的开始。 Material Design 是 Google 推出的专为设计适用于多个平台和设备的视觉、运动与互动效果而制定的综合指南。它不仅让 Web 应用与 Android 原生应用、Chrome OS 应用等等有了一致的外观效果,它还能提高一个一致的视觉体验。 Ant Design 是一个服务于企业级产品的设计体系。基于『确定』和『自然』的设计价值观,通过模块化的解决方案,让设计者专注于更好的用户体验。
机器之心整理 参与:思源、晓坤 昨日,乔治亚理工大学 Jacob Eisenstein 教授开放了自然语言处理领域的最新教材《Natural Language Processing》,该教材 2018 年 6 月第一版的 PDF 已经在 GitHub 上开放下载。这本书的内容主要分为四大章节,即 NLP 中监督与无监等学习问题、序列与解析树等自然语言的建模方式、语篇语义的理解,以及后这些技术最在信息抽取、机器翻译和文本生成等具体任务中的应用。 开放地址:https://github.com/jacobeis
作者:Pramod Kaushik Mudrakarta等 机器之心编译 参与:李诗萌、刘晓坤 来自芝加哥大学和谷歌的研究者通过归因方法分析了三种深度学习问答模型的内在过程,包括了对图像、图表和文本段落的问答。结果表明这些深度网络常常会忽略问题中重要的词,导致错误归因(把无关词当成决定答案的重要线索),从而可以轻易地构造对抗样本实现攻击。例如,最强的攻击可以将图像问答模型的准确率从 61.1% 降低到 19%,将图表问答模型的准确率从 33.5% 降低到 3.3%。 引言 近期,各种问答任务都应用了深度学
本文使用tf-idf(词频-逆文件频率)、lsi(潜在语义索引)和 doc2vec(文档向量化嵌入)这3种最基础的NLP文档嵌入技术,对文本进行嵌入操作(即构建语义向量)并完成比对检索,构建一个基础版的文本搜索引擎。
由微信智聆语音团队研发的智聆口语评测小程序插件,能够对学习者的发音进行自动评测打分,检测发音中存在的错误。评测人群支持从儿童到成人年龄全覆盖;评测方式涵盖单词、句子、段落、自由说、情景对话等一系列评测模式。目前以小程序插件的方式开放其中的单词和句子评估两种模式。 现在开源完全基于智聆口语测评插件实现的微信智聆口语评测小程序,以进一步降低小程序开发者使用插件的门槛。 小程序开发者参考微信智聆口语评测开源实现,只需要调用几个简单API,就可以完成一个评测应用。
AI 科技评论按:在近二十年来,尤其是引入深度学习以后,语音识别取得了一系列重大突破,并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上,「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一,这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域研究亟待解决的难点。日前,谷歌推出了基于循环神经网络变换器(RNN-T)的全神经元设备端语音识别器,能够很好地解决目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌也将这项成果发布在了官方博客上,AI 科技评论进行编译如下。
此前,人大等学校的多位研究者回顾了大语言模型在背景知识、关键发现和主流技术等方面的进展,尤其强调了大语言模型的预训练、自适应调优、使用和能力评估。
下面要介绍的论文选自AAAI 2020,题目为:「Attendingto Entities for Better Text Understanding」,axriv地址为:https://arxiv.org/abs/1911.04361。
目前NLP主要着眼在多任务学习和语言模型预训练,从而孕育出各种模型,如BERT、Transformer、Elmo、MT-DNN、GPT-2等。为了评估这些模型的精准度,GLUE基准应运而生。
word由一系列的字符、数字和下划线构成,而WORD是由非空白符组成的字符串,有空格分开。例如image[0].x = 192.15,那么这个有很多的word组成,而只有三个WORD组成,分别为:image[0].x、=和192.15。
在以 ChatGPT 为首的大模型出来之后,为大语言模型设计提示词的研究已经成为一个重要的研究方向,包括 OpenAI 官方也出品了针对 ChatGPT 用户的提示工程指南 [1] ,其包含了六条书写准则:1)写出清晰的指令;2)提供参考文本;3)将复杂的任务拆分为更简单的子任务;4)给模型时间「思考」;5)使用外部工具;6)系统地测试更改。
【导读】加州大学-圣塔芭芭拉计算王威廉组最新工作Video Captioning via Hierarchical Reinforcement Learning ,首次提出分层强化学习方法来加强不同等级的视频描述,通过分层深度强化学习,在文本生成上可以做到语言表达更加连贯,语义更加丰富,语法更加结构化。达在MSR-VTT数据集上达到了的最佳结果,并且提出了新的Charades Caption数据集。文章中指出,未来将计划注意力机制(Attention),以提升提出的层次强化学习(HRL)框架。作者相信,提出
本次整理的关于QA的八篇paper,主要涉及到增强Ranker-Reader、SearchQA的大型数据集、PullNet集成框架、改进的加权抽样训练策略、开放QA中的Bert模型优化等。(五篇含源码)
选自MachineLearningMastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:程耀彤、路雪 本文介绍了贪婪搜索解码算法和束搜索解码算法的定义及其 Python 实现。 自然语言处理任务如图像描述生成和机器翻译,涉及生成一系列的单词。通常,针对这些问题开发的模型的工作方式是生成在输出词汇表上的概率分布,并通过解码算法对概率分布进行采样以生成可能性最大的单词序列。在本教程中,你将学习可用于文本生成问题的贪婪搜索和束搜索解码算法。 完成本教程,你将了解: 文本生成问题中的解码问题; 贪
今天发完这一篇,就要这个系列告一段落了!以后如果有什么要补充的会继续补充!因为在后台管理项目上,搭建的话,主要就是这样了!还有的一些是具体到交互的处理,那个是要根据后端的需求,来进来比较细化的工作,我在这里就不说了!说了意义也不大,大家的项目的项目不一样的,细化的工作肯定是不一样的,然后开发的人不一样,对接的工作肯定也是不一样的!所以这个得靠小伙伴自己来处理和学习了!我写这文章的目的,希望起到的作用是授人以渔,而不是授人以鱼。 好了,闲话不多说!今天要说的时利用监听路由的方式,实现同个页面不同状态的切换。具体怎样呢,看下面。
转换器,一种将输入序列转换或更改为输出序列的神经网络架构。它们通过学习上下文和跟踪序列组件之间的关系来做到这一点。例如,请考虑以下输入序列:“天空是什么颜色的?” 转换器模型会使用内部数学表示法来识别颜色、天空和蓝色这三个词之间的相关性和关系。利用这些知识,它会生成输出:“天空是蓝色的。”
近期在搭建英文博客-<e-whisper.com>, 需要对现有的所有中文Markdown翻译为英文.
在学习了一系列的生信分析系列后,最近慢慢有个感悟。生信分析固然重要,但是或多或少生信分析更多是一个工具一个媒介去探索生物学中的问题。往往很多时候,虽然你把大部分分析都做了,但是由于你没有参与太多写作过程,你往往只能分得一个排后面的共同作者。因此,如何将结果展现出来,写成一篇好的文章,也是做生信分析科研工作者必不可少的技能。今天借此推文和大家分享一些写作相关的思考。
在面试时,当面试官询问你是否会熟练使用Linux中的vim时,你是否会自信地回答:当然了,小菜一碟!不就是打开vim编辑器,进入编辑模式(i),退出编辑模式(esc),最后保存文件并退出(wq)嘛!这谁不会?,然后你得意洋洋地等待面试官的下一轮提问,然而,面试官却在沉默片刻后突然问道:那你知道如何在vim中进行查找、替换、复制、粘贴吗?此时,你是不是愣住了,心想:咋还有这玩意呢,没听说过啊?于是你在内心默默流泪,却只能支支吾吾地回答:嗯……这个……然后面试官就笑了笑……
在过去的经验中,我们知道,CoT(思维链)模式可以降低大模型幻觉。简单讲,CoT就是让大模型按照步骤循序渐进(think step by step)地进行推理,而非直接一次给出答案,这种方式能让大模型在给出答案中将长链演算推理,变成具有规划性质的逐步迭代推导,因此,在一些逻辑推理性强的场景下能明显提升其效果。
一句话总结人工智能技术那就是:道可道,非常道。第一个“道”指的是世界存在客观规律;第二个“道”指的是这些规律可以被人类识别,掌握;第三个“道”指的是认知方法,而“非常道”指的是特殊的不同的认知方法。
搜索引擎由众多模块组成,包括数据采集模块、文本分析模块、索引存储模块、搜索模块,那么接下来我们依次分析每个模块的作用
本文转载自 https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6440114.html
版权申明 作者:Murat Yazici 原文链接:http://www.ibmbigdatahub.com/b ... rning 翻译:星星 PPV课原创翻译文章,如需转载请微信留言获得授权,不得未经授权转载! 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
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