相比起贪婪解码，束搜索每一步都挑选多个词来组成多个候选序列，最后挑选分数最高的序列作为最终输出。束搜索虽然增加了计算量，但是也显著提升了模型性能。图1是一个束大小为2的束搜索的例子： ?...图1 束搜索第一步 在解码第一步的时候，束搜索从句子开始符开始，根据模型的打分（是在给定前缀的情况下模型输出的下一词分布）来挑选词表中得分最高的前两个词he和I，并用he和I的得分和分别作为候选序列...图2 计算束搜索第二步打分 在解码第二步的时候，根据模型的打分为已经生成部分内容的句子 he和 I各自挑选得分最高的前两个词，如 he会挑选hit和struck...假设现在束大小为K，基于蒙特卡洛的随机束搜索在束搜索的基础上，把根据下一词的得分挑选前K个得分最高的词的操作替换成根据下一个词分布随机挑选K个不同词。...更进一步地，我们可以看到，因为我们定义部分生成的句子的对数扰动概率为其对应的所有完整句子的最大的对数扰动概率，因此如果我们在枚举的时候只保留分数最高的K个候选，那么我们可以保证最终的K个候选一定是所有句子中分数最高的前
引言 深度优先搜索（DFS）是图算法中的一种重要的遍历方法，它通过深度遍历图的顶点来构建生成树。生成树是一个无回路的连通子图，包含了原图的所有顶点，但是边数最少。...深度优先搜索生成树 深度优先搜索是一种递归的图遍历算法，其主要思想是从起始顶点开始，尽可能深入图中的每一个分支，直到不能再深入为止，然后回溯到上一个分支。 3....实验内容 3.1 实验题目 以顶点 0 为起始顶点，求图 G 的深度优先搜索生成树（即深度优先遍历过程形成的树）。...主函数及DFS主函数 int main(); void DFS_Main(Graph *g, Tree *t); main函数： 创建图，调用DFS_Main进行深度优先搜索，输出生成树的节点信息。...DFS_Main： 遍历所有未访问的顶点，以每个未访问的顶点为根进行深度优先搜索。 7. 输出生成树信息 void Output(Tree *t); Output： 输出生成树的节点信息。
，选择概率最高的序列 (考虑一些长度调整) [RNN文本生成集束搜索解码] 束搜索解码 Beam size = k = 2 Blue numbers=score 1.3 旁白：《西部世界》使用的是集束搜索吗...k 可能会引入其他问题： 对于NMT，增加 k 太多会降低 BLEU 评分(Tu et al, Koehnet al)，这主要是因为大 k 光束搜索产生太短的翻译 (即使得分归一化) 在闲聊话等开放式任务中...，大的 k 会输出非常通用的句子 (见下一张幻灯片) 1.5 光束大小对聊天对话的影响 [集束搜索beam size大小对聊天对话的影响] 低 beam size 话题更相关但是没有意义的 语法差，重复的..., Jurafsky and Martin 前神经网络时代的内容选择算法 句子得分函数可以根据 主题关键词，通过计算如 tf-idf 等 特性，例如这句话出现在文档的哪里 图算法将文档为一组句子(节点)...，每对句子之间存在边 边的权重与句子相似度成正比 使用图算法来识别图中最重要的句子 2.4 综述生成评估：ROUGE [综述生成评估：ROUGE] 类似于 BLEU，是基于 n-gram 覆盖的算法，不同之处在于
计算出每句话的分数，并按照得分做排序，然后按照原文中句子的顺序依次输出得分最高的 5 句话作为摘要。 Parser，文本解析类。对文本进行去除停用词、去除标点符号、分词、统计词频等一些预处理操作。...其基本思想来源于谷歌的 PageRank 算法, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子) 并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。...构建候选关键词图 G = (V,E)，其中 V 为节点集，由 2 生成的候选关键词组成，然后采用共现关系（co-occurrence）构造任两点之间的边，两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为 K...句子权重计算：根据公式，迭代传播权重计算各句子的得分； 抽取文摘句：将 3 得到的句子得分进行倒序排序，抽取重要度最高的 T 个句子作为候选文摘句。...句子相似度越高，则相关性越高而多样性越低。 自动摘要的核心便是要从原文句子中选一个句子集合，使得该集合在相关性与多样性的评测标准下，得分最高。数学表达式如下： ?
候选句子评分：在构造候选句子的基础上，利用评分函数（编辑距离、n-gram语言模型等）或者分类器（LR、SVM等）对候选句子进行排序，最终排序最高且与原句子排序差距大于阈值的候选句子作为最终修改后的结果...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。 ...利用他们的困惑集中的相似字逐一替换，生成候选句子； -对于每个多个字的词语，如果该词语出现在词级别的困惑集合中，则将该词语替换为困惑集合中的相似词，生成候选句子。 一个例子如下： ?...（3）候选句子评分 利用根据语料训练的语言模型，来衡量生成的候选句子的概率进行评分。如果候选句子中没有分数比原句更高或者与原始评分相比得分不高于阈值的，则认为原句没有错误。
点击“通过图像产生模型” 利用ART CAM 软件制作浮雕刀路的方法 Artcam2009利用灰度图生成雕刻机所需的G代码 1、打开Artcam2009(其它版本的也可以)，选择 文件 菜单下 新的 通过图像文件...载入一个灰度图。...2、找到你要编辑的灰度图，选择 打开。...12、选择 刀具路径 菜单下的 生成浮雕路径 按钮。 13、选择 复合浮雕 加工策略 平行加工。(你也可以尝试下其它的加工策略) 14、加工安全Z高度，这里选择的5mm。...到这里代码生成完毕，将你生成的代码输入到雕刻机就可以开始雕刻了。
由于搜索图的大小在源句子长度上是指数的，所以我们必须使用近似来有效地找到解。 - 引用出自《自然语言处理和机器翻译手册》第272页。 候选字词序列根据其可能性进行评分。...[...]一个流行的近似技术是使用贪婪预测，在每个阶段得到最高得分项。虽然这种方法通常是有效的，但显然是非最优的。事实上，使用集束搜索作为一个近似的搜索往往比贪婪的方法更好。...[4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0] 光束搜索解码器 另一种受欢迎的启发式方法是在贪婪搜索时扩展的集束搜索，并返回最可能的输出序列列表。...在NMT中，通过简单的波束搜索解码器翻译新的句子，该解码器发现近似最大化训练的NMT模型的条件概率的翻译。波束搜索策略在每个时间步骤保持固定数目（波束）的活动候选者，从左到右逐字地生成翻译单词。...通过增加光束尺寸，翻译性能可以增加，但代价是显着降低解码器的速度。 - 2017年神经机器翻译的束搜索策略。
基于动态规划的句法分析模型主要通过递归地预测每个短语得分最高的子短语，最后回溯还原出最优句法树。优点就是可以枚举出搜索空间中的所有句法树，解码效果比较好。...它可以充分利用GPU的并行计算优势，加快计算速度。还可以利用注意力机制，增强对句子的表示能力。 ? 图2：Transformer结构。...而这里的基于动态规划的解码算法是采用神经网络，计算出每个短语的得分，然后枚举它的所有子短语，计算出总得分最高的那棵子树。图9是这一类解码算法加上编码模型整体的模型结构。...，我们利用公式1计算所有它所有非终结符的得分。直接取得分最高的那一个非终结符 ? 作为最优的非终结符。 而对于子短语，我们只需要预测出 ? 的最优分割点即可。遍历所有的分割点 ?...得分之和最高的那个分割点即可： ? 注意这里计算得分取了非终结符的得分 ? ，并没有取跨度的得分 ? 。因为在实际实现中，发现加不加这部分得分影响不大，所以为了简化运算，去掉了这项得分。
2.1.2 TextRank TextRank 算法仿照 PageRank，将句子作为节点，使用句子间相似度，构造无向有权边。使用边上的权值迭代更新节点值，最后选取 N 个得分最高的节点，作为摘要。...具体方法为：首先选取原文中与标准摘要计算 ROUGE 得分最高的一句话加入候选集合，接着继续从原文中进行选择，保证选出的摘要集合 ROUGE 得分增加，直至无法满足该条件。...除了考虑生成句子本身的概率之外，还需要考虑该句是否包含了生成的词语，如果包含，则得分高，最终选择 top k 句作为摘要。...2.4.1 句子排序结合新的打分方式 之前的模型都是在得到句子的表示以后对于句子进行打分，这就造成了打分与选择是分离的，先打分，后根据得分进行选择。没有利用到句子之间的关系。...代表候选句子，目标是使 得 g 越大越好，即选择最大化收益的句子。 ? 图3 NeuSUM 模型 因此在打分和选择部分，逐步选择使得 g 最高的句子，直到无法满足该条件或者达到停止条件为止。
黑盒对抗样本：利用BERT生成对抗样本 最基础的生成对抗样本的规则是基于规则的方法，但是这样生成的对抗样本无法保证语言的流畅性和语义不变性。...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。...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...PSO的思路应用到对抗样本生成中，对于一个原始输入句子，所有可能的对抗样本就是整个搜索空间。...句子中的每个单词视为一个粒子，每个单词被进行同义替换的概率对应PSO中的速度。接下来就可以套用PSO的思路进行最优对抗样本的搜索了。 3.
其中ξa和ξb是对应于行r-1和r的激光束的垂直角，由于每个α计算需要两个深度值，所以生成的角度图大小比深度图范围的行数小1.这里假设吧这些所有的角度表示为,表示为在r行和c列（行和列）坐标上的角度值。...在得到滤波后的角度图后，在这个基础上开始执行地面识别，使用了广度优先搜索将相似的点标记在一起，广度优先搜索（Breadth-first search BFS） 是一种流行的图搜索遍历算法，他从图给定的点开始遍历...为了解决激光是否是同一个物体反射的问题，这里是基于角度测量的方法。这种方法的好处是文中反复提及多次这种方法的优点 ：首先，我们可以直接在深度图像中利用明确定义的邻域关系，这使得分割问题更容易。...这是使用该分割方案的结果，（A）图是来自Velodynede 点云，（B）根据传感器的原始值创建的深度图像，并且已经将地面点去除了。（C）图是在生成的深度图的基础上执行的分割结果。...那么基于激光的测量值我们是知道第一次测量的距离值OA以及对应的第二次测量值OB，分别将这两次的测量结果标记为d1和d2，那么利用以上信息既可以用下列公式测量角度： ?
选择最可能的句子 3. 集束搜索（Beam Search） 4. 改进集束搜索 5. 集束搜索的误差分析 6. Bleu 得分 7. 注意力模型直观理解 8. 注意力模型 9....条件语言模型 和之前的 语言模型 一个主要的区别： 语言模型 随机地生成句子 条件语言模型，你要找到最有可能的英语句子，但是句子组合数量过于巨大，需要一种合适的搜索算法，集束搜索（Beam Search...改进集束搜索 上节讲到 集束搜索 要选出条件概率最高的前 B 个，公式如下： image.png 超参数 α=0.7 常用，0 没有归一化，1 完全由长度来归一化 注意：集束搜索 不一定搜到的是最优解，...BLEU得分背后的理念：观察机器生成的翻译，然后看生成的词是否出现在 至少一个人工翻译参考之中 ?...当生成一个特定的英文词时，这允许它在每个时间步去看周围词距内的法语词要花多少注意力。 8. 注意力模型 注意力模型如何让一个神经网络只注意到一部分的输入句子。当它在生成句子的时候，更像人类翻译 ?
而生成式方法通常需要利用自然语言理解技术对文本进行语法、 语义分析，对信息进行融合，利用自然语言生成技术生成新的摘要句子。...以基于句子选取的抽取式方法为例，句子的重要性得分由其组成部分的重要性衡量。...由于词汇在文档中的出现频次可以在一定程度上反映其重要性， 我们可以使用每个句子中出现某词的概率作为该词的得分，通过将所有包含词的概率求和得到句子得分。...在多文档摘要任务中，重要的句子可能和更多其他句子较为相似，所以可以用相似度作为节点之间的边权，通过迭代求解基于图的排序算法来得到句子的重要性得分。...然后对各单元人工抽取若干特征，利用回归模型或排序学习模型进行有监督学习，得到句子或概念对应的得分。
得分最高的50,000个姿势被挑选出来，其中每个分子(大约33,000个虚拟产品)的最佳姿势被选择用于进一步分析。用Chemalot软件包进行应变能过滤。...由于这里介绍的方法从第一次传递中考虑的所有构件开始，因此对于一个多组分、得分最高的分子来说，它的至少一个组成部分也将在第一次传递中成为得分最高的解决方案。...此外，得分最高的组件可能会在贪婪的迭代中作为解决方案存活下来。...本文给出的结果表明，基于结构的方法可以扩展到广大化学空间，这在以前受限于基于化学图或简化表示的搜索。...作者希望，利用蛋白质结构信息进行如此大规模的搜索将极大地提高通过虚拟筛选识别的化学先导的数量、质量和新颖性。
图像标注任务流程图 与翻译模型类似，我们的图像字幕模型通过输入图像张量和特殊的句首标记（即）来启动字幕生成过程。这个模型生成了我们单词的概率分布（实际上是logits）。...这正是定向搜索算法所做的，我们定义了每一步需要保留多少个单词(k)。该算法跟踪k个单词及其得分，每个单词都是从之前得分最高的k个单词中获得种子。分数是由到目前为止生成的假设的概率的和计算出来的。 ?...其中t为步长，x为输入图像，y为生成的单词。停止条件与贪心搜索相同，贪心搜索假设在遇到或超出预先定义的最大步数时停止。...最终的结果是一个单词树多个假设)，然后选择得分最高的一个作为最终的解。 ? 单词树结构，橙色表示最终的解 当我们使用k=1时，它的工作方式和贪婪解码器算法一样，同样会产生低质量的输出。...PURE SAMPLING DECODER（纯采样解码器） 纯采样译码器与贪婪搜索译码器非常相似，但不是从概率最高的单词中抽取，而是从整个词汇表的概率分布中随机抽取单词。
文本摘要充斥着我们生活的方方面面，往小了说，新闻关键词的提炼是文本摘要；往宽泛看，文本摘要也可以应用在像Google、百度等搜索引擎的结果优化中，真正实现搜索中的“所见即所得”，“Smarter & Faster...抽取式顾名思义，就是按照一定的权重，从原文中寻找跟中心思想最接近的一条或几条句子。而生成式则是计算机通读原文后，在理解整篇文章意思的基础上，按自己的话生成流畅的翻译。...大体思想是先去除文章中的一些停用词，之后对句子的相似度进行度量，计算每一句相对另一句的相似度得分，迭代传播，直到误差小于0.0001。再对上述得到的关键语句进行排序，便能得到想要的摘要。...同时在WMT-14英德、英法两项的单模型训练结果中，BLEU得分达到了25.16、40.46，其中英法翻译也是迄今为止的最高得分。...同理对目标端，模型也会单独学习句子的内部结构信息。之后利用Encoder-Decoder Attention建立源文和目标词组、句子的对应关系。
其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法（其原理在本文在下面）, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取...（3）构建候选关键词图G = (V,E)，其中V为节点集，由（2）生成的候选关键词组成，然后采用共现关系（co-occurrence）构造任两点之间的边，两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为K的窗口中共现...我取出了百度百科关于“程序员”的定义作为测试用例，很明显，这段定义的关键字应当是“程序员”并且“程序员”的得分应当最高。...（2）句子相似度计算：构建图G中的边集E，基于句子间的内容覆盖率，给定两个句子 ? ，采用如下公式进行计算： ? ...（3）句子权重计算：根据公式，迭代传播权重计算各句子的得分； （4）抽取文摘句：将（3）得到的句子得分进行倒序排序，抽取重要度最高的T个句子作为候选文摘句。
因此，定向分子生成的任务需要高效、有效的搜索方法。 近期工作倾向于利用分子生成模型进行目标导向的探索。...首先，基于递归的模型将每个分子的SMILES字符串作为一个句子，采用语言模型生成新的SMILES字符串。其次，对于VAE算法，通过编码器将分子编码成表示向量，再通过解码器将其重构。...特别地，MolFlow是第一个利用可逆映射一次性高效生成分子图的方法，并且保证了有效性。 目标导向分子生成 目标导向分子生成的目的是寻找能够满足多个目标的分子，选择有希望的分子进行进一步验证。...首先，自然选择模块从分子群体中选择适应度最高的分子作为精英。然后，潜在空间扰动模块通过扰动潜空间中的精英分子产生大量的候选子代。...图3显示了前100个分子的平均适应度得分和所有生成分子的多样性得分，分子集的多样性分数定义为所有分子对的平均距离。
，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！...)的句子 y 的任务。...RNN提供初始隐藏状态 解码器RNN是一种以编码为条件生成目标句的语言模型 注意：此图显示了测试时行为 → 解码器输出作为下一步的输入 2.5 Sequence-to-sequence是多功能的！...时，保留分数最高的 a 和 me t = 4 时，保留分数最高的 pie 和 with t = 5 时，保留分数最高的 a 和 one t = 6 时，保留分数最高的 pie 这是最高得分的假设 回溯以获得完整的假设...，直到 我们到达时间步长 T (其中 T 是预定义截止点) 我们至少有 n 个已完成的假设(其中 n 是预定义截止点) 3.7 集束搜索解码：完成 [集束搜索解码：完成] 我们有完整的假设列表 如何选择得分最高的
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