《Multi-Representation Fusion Network for Multi-Turn Response Selection in Retrie...
Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network》 文本对于context和response语义上的联系更进一步，将 attention 应用于多轮对话...，打破之前的 RNN 和 CNN 结构，在多轮上速度快，达到了目前最好效果。
针对这些对话历史中的信息特征, 作者设计了下图所示的DUA模型： 第一部分: 通用的词向量+GRU做embedding 第二部分: 开始着手处理上面提到的对话历史交互问题, 首先虽然history中的多句话都对
Fusion Network for Multi-turn Response Selection in Retrieval-based Chatbots》 本文的Motivation是建立在最近几年多轮检索式对话基于的面向交互的思想是...作者认为，轮次少的时候可能RNN系列性能的确可以和attention相抗衡，轮次多的时候可以理解为当前的回复其实更多与附近的对话相关，与较远的对话关系反而远了，所以对于局部前文信息把握更多的Contextual...可是个人理解，类似“对于局部前文信息把握更多”等多轮上下文位置与长度信息是由对v向量输入到GRU后表达出来的，应该与表示层、交互粒度没有太大关系。
《Sequential matching network: A new architecture for multi-turn response selecti...
下面的 sql 语句是要将 status 列根据一个条件或者多条件转换为对应的值. 其中要注意 case 关键字后面不能带上列名 status 而是直接跟上 when 关键词, 不然会导致转换无效.
PreFLMR模型是一个通用的预训练多模态知识检索器，可用于搭建多模态RAG应用。...图 2：PreFLMR 模型同时在多项任务上取得极佳的多模态检索表现，是一个极强的预训练基底模型。 2....尤其是在多模态任务中，用户的问询（Query）包含复杂场景信息，压缩至一维向量极大抑制了特征的表达能力。PreFLMR 继承并改进了 FLMR 的结构，使其在多模态知识检索中有得天独厚的优势。...M2KR 数据集 为了大规模预训练和评估通用多模态检索模型，作者汇编了十个公开的数据集并将其转换为统一的问题 - 文档检索格式。...实验结果表明对于后期交互多模态检索系统，增加视觉编码器的参数带来的回报更大。
背景：在hibernate 应用中，需要实现按条件删除功能 场景：在方法中传入泛型对象，构建HQL语句 思路：遍历对象属性，如果有值，表明该字段是删除条件，用它构建删除HQL。
作者提供了一种直接的单轮转多轮思路——将多轮问答语句合并为一列, 连接处用_SOS_隔开, 将整个对话历史视为"一句话"去匹配下一句。...将整个对话历史合并为一列, 做word embedding后通过GRU模块提取词汇级特征, 与候选的response做匹配: 不过每次直接把 word embedding sequence 输入网络得到整个多轮对话的表示
近期对图像检索颇为感兴趣，正巧看到今年KDD Cup赛题中有两道都是它相关的，借着这次机会学习学习。...本赛题使用淘宝APP的真实场景多模态数据，数据集由淘宝搜索查询和产品图像特征组成，组织成基于查询的多模态检索任务。...需要注意本次赛题不是文本匹配任务，而关注跨模态的检索过程，因此不会给出商品的原始文字描述。...本赛题主要考察跨模态的检索检索任务，而且数据量非常大，需要选手通过query文本检索到商品，具体使用检索指标进行量化： (1) 这一题典型的跨模态检索任务，由于测试集中每个query会给出可能的30个商品...，因此也可以使用多模态匹配的方法。
在 EMNLP 2021 提交的论文《MURAL：跨语言的多模态、多任务检索》（MURAL: Multimodal, Multitask Retrieval Across Languages）中，我们描述了一种用于图像...检索分析 我们还分析了 WIT 数据集上的零样本检索实例，比较了 ALIGN 和 MURAL 对英语（en）和印地语（hi）的检索。...相对于 LaBSE 的可视化，MURAL 的嵌入更注重多模态的学习，表现出一些符合区域语言学（某一地理区域内的语言或方言共享元素）和接触语言学（语言或方言相互影响）的集群。...此外，在使用多模态模型学习的文本表示中，观察区域语言学和接触语言学的提示也很有意思。因此，需要进一步探索通过多模态模型（如 MURAL）隐式学习到的各种联系。...最后，我们希望这项工作能促进多模态、多语言空间的深入研究，在这个空间里，模型学习语言的表示和语言之间的联系（通过图像和文本表示），而不仅仅是资源丰富的语言。
条件编译 #if、#elif、#else #if后无需括号，直接填写条件表达式，并用空格隔开。 不同于if，#if要求条件表达式为一个常量表达式。常量表达式中不允许出现变量。...关键词if: 编译后，程序运行时，计算条件表达式的结果。根据表达式结果，让程序走向不同的分支。 图片 由于在预处理时就需要计算出条件表达式N == 1的结果。...图片 多文件代码 预处理：执行预处理指令，修改源代码。 编译：将预处理后的源代码转换为二进制目标文件。 链接：将需要用到的目标文件合并成可执行文件。...多文件代码小结 源文件person.c: 函数定义。 头文件person.h: 符号常量、函数宏、函数声明、结构声明、类型定义。 源文件person.c需要头文件person.h中的声明或定义。...头文件守卫 借助条件编译，使同一个头文件，只允许被包含一次。 添加的位置是在头文件内。
条件编译 #if、#elif、#else #if后无需括号，直接填写条件表达式，并用空格隔开。 不同于if，#if要求条件表达式为一个常量表达式。常量表达式中不允许出现变量。...关键词if: 编译后，程序运行时，计算条件表达式的结果。根据表达式结果，让程序走向不同的分支。 由于在预处理时就需要计算出条件表达式N == 1的结果。此时，程序还未编译并运行，不能使用任何变量。...多文件代码 预处理：执行预处理指令，修改源代码。 编译：将预处理后的源代码转换为二进制目标文件。 链接：将需要用到的目标文件合并成可执行文件。...多文件代码小结 源文件person.c: 函数定义。 头文件person.h: 符号常量、函数宏、函数声明、结构声明、类型定义。 源文件person.c需要头文件person.h中的声明或定义。...头文件守卫 借助条件编译，使同一个头文件，只允许被包含一次。 添加的位置是在头文件内。
信息检索格式 布尔检索式 名称 符号 表达式 功能 逻辑与 * 或and AB 同时含 有提问词A和B的文献，为命中文献 逻辑或 + 或or A+B 凡是含有提问词A或B的文献，为命中文献 逻辑非
本次实现成绩查询界面的条件查询部分，效果如下图，实现了每个选项的下拉列表显示 网址如下：http://127.0.0.1:8000/sg/gradesinput/ 项目在Pycharm中启动：python
全文检索 全文搜索是指将部分或全部文本查询与数据库中存储的文档进行匹配。与传统的数据库查询相比，全文搜索即使在部分匹配的情况下也能提供结果。...它特别支持多模式搜索——使用非文本输入进行搜索，就像谷歌图片一样。 对比分析：全文搜索与矢量搜索 全文搜索的工作原理是在文档中查找单词。这使得它能够很好地理解用户查询背后的词汇意图。...Elasticsearch 用户越来越多地使用不同类型信息的搜索检索 — BM25 用于文本，向量搜索用于密集向量。...混合搜索技术通常会提供更好的结果：对多个 BIER 数据集进行基准测试显示，结合 BM25 和基于 ELSER 的排名时，相关性有所提高，现在用户甚至可以更轻松地组合所有这些检索方法。
1 开源项目简介 比 MyBatis 效率快 100 倍的条件检索引擎，天生支持联表，使一行代码实现复杂列表检索成为可能！...2 开源协议 使用Apache-2.0开源协议 3 界面展示 你的产品给你画了以上一张图，还附带了一些要求： 检索结果分页展示 可以按任意字段排序 按检索条件统计某些字段值 这时候，后台接口该怎么写...多表联查分页搜索任意字段组合过滤任意字段排序多字段统计 架构图： 为什么用 这绝不是一个重复的轮子 虽然 增删改 是 hibernate 和 mybatis、data-jdbc 等等 ORM 的强项，但查询，特别是有 多条件...： /** * 注入 Map 检索器，它检索出来的数据以 Map 对象呈现 */ @Autowired private MapSearcher mapSearcher; /** * 注入 Bean...检索器，它检索出来的数据以 泛型 对象呈现 */ @Autowired private BeanSearcher beanSearcher; 其它框架，使用如下依赖 implementation '
开始之前，我们先看一下最后实现的效果： ---- 小勤：按条件动态化查询汇总多表数据真好用，但怎样添加多个查询条件好呢？...比如增加年月条件： 大海：嗯，有了上一次《按条件动态化查询多表数据之1、查询条件动态化入门》的基础，现在就好办了。...小勤：但是，按照操作习惯，我们一般是对于空的查询条件就是默认全部的，比如把查询条件里的”月“清空，我希望结果是全部月份的，但现在如果清空，查询结果就为空了。...大海：嗯，的确是，现在大部分数据查询的设计都是按这种习惯的，要实现这样的效果，你可以考虑把几个查询条件拆成多个查询步骤，这样，每个步骤的结果就可以单独控制了。...按照这个方法，你可以继续增加其他查询条件，如年、月，最后代码如下（注意其中的步骤命名和除最后步骤末尾的逗号）： 小勤：嗯。搞定。其实就是复制改一下都可以了。呵呵。 大海：对的。
引言 好久没有给大家分享关于NLG的文章了，那么今天就给大家分享两篇关于文本生成的文章，首先第一篇是基于预训练Transformer的条件语言生成模型；然后第二篇是基于单一多模态模型的图文生成；最后...为解决这个问题，本文中提出了一个工具包（命名为 s2s-ft），用于在条件语言生成任务（例如抽象摘要和问题生成）上微调预训练的双向 Transformer。...3、CNN/DailyMail 和 XSum 测试集上的抽象总结结果 4、在SQuAD数据集上文本生成的实验结果 2 多模型图文生成 论文概要 研究了图像到文本和文本到图像生成的联合学习...针对这个问题中，文章提出了一个基于单一多模态模型的统一的图文生成框架来共同研究双向任务，如下图所示。...这里将这两个任务都制定为序列生成任务，其中图像和文本表示为标记序列，并且该模型通过交叉熵损失训练学习预测以其它真实标记为条件的目标标记。
- Abstract T2I 模型可以学习复杂的结构和有意义的语义 T2I-Adapters 将T2I内部知识和外部控制信号进行对齐，且冻结T2I模型参数 Contributions 灵活性：不同控制条件...（空间颜色控制和复杂结构控制）训练不同的适配器 可组合：将多个适配器组合实现多个条件同时控制 泛化性：T2I是冻结的，只需要对适配器进行微调 轻量化：77M params参数量，300M storage...20230830103603381 Adapter Design image-20230830103708164 输入图像512X512，通过pixel unshuffle下采样到64X64 4个特征提取块 + 3个下采样块 = 多尺度特征...spatial distribution 使用bicubic下采样去除图像语义和结构信息，同时保留足够的color信息 使用nearest上采样恢复图像原始尺寸color map 用获取的color map作为条件进行训练...，自定义权重，从而实现多个条件以不同权重进行共同控制 img Experiments image-20230830105433991 image-20230830105531770 image-
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