反例：本文介绍如何快速启动Windows系统。 正例：本文介绍如何快速启动 Windows 系统。 全角中文字符与半角阿拉伯数字之间，有没有半角空格都可，但必须保证风格统一，不能两种风格混杂。...反例：本产品适用于从由一台服务器进行动作控制的单一节点结构到由多台服务器进行动作控制的并行处理程序结构等多种体系结构。 正例：本产品适用于多种体系结构。...段落 # 3.1. 段落原则 一个段落只能有一个主题，或一个中心句子。 段落的中心句子放在段首，对全段内容进行概述。后面陈述的句子为核心句服务。...一个段落的长度不能超过七行，最佳段落长度小于等于四行。 段落的句子语气要使用陈述和肯定语气，避免使用感叹语气。 段落之间使用一个空行隔开。 段落开头不要留出空白字符。 # 3.2....正例：我最欣赏的科技公司有 Google、Facebook、腾讯、阿里和百度等。 英文句子中，并列词语之间使用半角逗号（ , ）分隔。
每个样本都包含一个含有一个嵌入从句的前提（premise），对应的假设（hypothesis）则是该从句的提取。SuperCLUE 使用了该数据集的一个子集，该子集中注释之间的一致程度超过 0.85。...样本要么针对前提句子的可能原因，要么则是可能结果，再加上模型的两个实例类型之间的简单问题消岐。所有的样本都是人工设计的，关注的主题有网络博客和与摄影相关的百科内容。...每个样本都包含一个上下文段落、一个有关该段落的问题和一个该问题的可能答案的列表，这些答案必须标注了「真（true）」或「假（false）」。问答是很常见的问题，有很多数据集。...相比于其它 GLUE 任务，RTE 是从迁移学习获益最多的任务，准确度表现水平从 GLUE 发布时的接近随机（约 56%）提升至了目前的 85%，但这一表现与人类水平仍有 8 个百分点的差距，所以还值得进一步研究探索...SuperGLUE 中的 WSC 数据集被重新设定成了其共指形式，任务则被设定成了一个二元分类问题，而不再是 N 项多选题；这样做的目的是单独验证模型理解句子中共指链接的能力，而不会涉及到多选题环境中可能用到的其它策略
有网友表示，CoPE 的出现改变了在 LLM 中进行位置编码的游戏规则，此后，研究者能够在一个句子中精确定位特定的单词、名词或句子，这一研究非常令人兴奋。 这篇论文主要讲了什么，我们接着看。...对于文本，位置信息不仅对于解码单词之间的含义至关重要，而且在其他尺度（例如句子和段落级别）上都是必需的。...门值为 1 表示该键将被计入位置测量中，而 0 表示将被忽略。例如，要计算 token i 和 j 之间的句子，仅对于诸如 “.” 之类的句子分隔 token，门值应为 1。...语言建模 为了在语言建模任务上测试新方法，研究人员使用了 Wikitext-103 数据集，该数据集包含从 Wikipedia 中提取的 1 亿个 token。...为清楚起见，实际的段落和部分边界用黑色加号标记。在 CoPE 中，这是可能的，因为一个注意力头可以计数段落，而另一个注意力头计数部分，然后它可以只关注位置 0。
例如，SGD 的批次规模为 1，而小批次的规模通常介于 10 到 1000 之间。批次规模在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次规模。...假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...向量中的每个单元格都表示一个单独的英文单词，单元格中的值表示相应单词在句子中出现的次数。由于单个英文句子包含的单词不太可能超过 50 个，因此向量中几乎每个单元格都包含 0。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。 表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...特征规范 (feature spec) 用于描述如何从 tf.Example proto buffer 提取特征数据。
，限制了它们在一个实例中可以考虑的信息量。...分块是处理存储在文件中的内容（如PDF和TXT）的重要过程，其中大文本被划分为更小、更易管理的段落，以适应嵌入模型输入限制。这些模型将文本块转换为代表它们语义含义的数值向量。...在自然语言处理（NLP）中，这些模型，比如Word2Vec这样的词嵌入，或者来自BERT的句子嵌入，将单词、短语或句子转换为数值向量。...维度通常从几十到几百，甚至几千，决定了模型捕捉语言语义和句法细微差别的粒度和容量。更高维度的嵌入可以捕捉更多信息和细微差别，但也需要更多计算资源，可能导致机器学习模型中的过拟合等问题。...它专为在英文文本中嵌入句子和段落而设计。 BAAI/bge-large-en-v1.5：这是性能最好的文本嵌入模型之一，维度为1024，适用于嵌入整个句子和段落。
天数是介于 1 到 31 之间的整数。 语法 DAY(serial_number) DAY 函数语法具有下列参数： Serial_number 必需。...因此，使用四位数的年份可避免混淆。 如果 *year* 介于 0（零）到 1899 之间（包含这两个值），则 Excel 会将该值与 1900 相加来计算年份。...如果 *year* 介于 1900 到 9999 之间（包含这两个值），则 Excel 将使用该数值作为年份。例如，DATE(2008,1,2) 将返回 2008 年 1 月 2 日。...如果 *year* 小于 0 或大于等于 10000，则 Excel 返回 错误值 #NUM!。 Month 必需。一个正整数或负整数，表示一年中从 1 月至 12 月（一月到十二月）的各个月。...例如，DATE(2008,-3,2) 返回表示 2007 年 9 月 2 日的序列号。 Day 必需。一个正整数或负整数，表示一月中从 1 日到 31 日的各天。
效果明显有所好转三、生成文字图片调试因为之前的圣诞贺卡部分我们已经有了成熟的图片生成提示词，我们这边拿过来修改一下，主要展示如何进行调整。...- 确定行间距: * 设置适当的行间距（例如30像素），以确保文本的可读性和美观性。 - 调整段落间距: * 将每个段落之间的距离设置为正常行间距的3倍。...* 在单词或句子达到最大宽度限制时必须进行换行。...* 在单词或句子达到最大宽度限制时必须进行换行。...* 在单词或句子达到最大宽度限制时必须进行换行。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...向量中的每个单元格都表示一个单独的英文单词，单元格中的值表示相应单词在句子中出现的次数。由于单个英文句子包含的单词不太可能超过 50 个，因此向量中几乎每个单元格都包含 0。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。 表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都存储一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...小批次 (mini-batch) 从整批样本内随机选择并在训练或推断过程的一次迭代中一起运行的一小部分样本。小批次的批次大小通常介于 10 到 1000 之间。...S 型函数的公式如下： 在逻辑回归问题中， 非常简单： 换句话说，S 型函数可将转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...向量中的每个单元格都表示一个单独的英文单词，单元格中的值表示相应单词在句子中出现的次数。由于单个英文句子包含的单词不太可能超过 50 个，因此向量中几乎每个单元格都包含 0。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。 表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都存储一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...特征规范 (feature spec) 用于描述如何从 tf.Example 协议缓冲区提取特征数据。...小批次 (mini-batch) 从整批样本内随机选择并在训练或推断过程的一次迭代中一起运行的一小部分样本。小批次的批次大小通常介于 10 到 1000 之间。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...向量中的每个单元格都表示一个单独的英文单词，单元格中的值表示相应单词在句子中出现的次数。由于单个英文句子包含的单词不太可能超过 50 个，因此向量中几乎每个单元格都包含 0。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。 表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...小批次 (mini-batch) 从训练或推断过程的一次迭代中一起运行的整批样本内随机选择的一小部分。小批次的规模通常介于 10 到 1000 之间。...换句话说，S 型函数可将σ转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。 softmax 一种函数，可提供多类别分类模型中每个可能类别的概率。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...向量中的每个单元格都表示一个单独的英文单词，单元格中的值表示相应单词在句子中出现的次数。由于单个英文句子包含的单词不太可能超过 50 个，因此向量中几乎每个单元格都包含 0。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。 表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...---- 小批次 (mini-batch) 从训练或推断过程的一次迭代中一起运行的整批样本内随机选择的一小部分。小批次的规模通常介于 10 到 1000 之间。...换句话说，S 型函数可将 σ 转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。 ---- softmax 一种函数，可提供多类别分类模型中每个可能类别的概率。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...向量中的每个单元格都表示一个单独的英文单词，单元格中的值表示相应单词在句子中出现的次数。由于单个英文句子包含的单词不太可能超过 50 个，因此向量中几乎每个单元格都包含 0。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。 表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...小批次 (mini-batch) 从训练或推断过程的一次迭代中一起运行的整批样本内随机选择的一小部分。小批次的规模通常介于 10 到 1000 之间。...S 型函数的公式如下： 在逻辑回归问题中， 非常简单： 换句话说，S 型函数可将 转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...向量中的每个单元格都表示一个单独的英文单词，单元格中的值表示相应单词在句子中出现的次数。由于单个英文句子包含的单词不太可能超过 50 个，因此向量中几乎每个单元格都包含 0。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。 表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...小批次 (mini-batch) 从训练或推断过程的一次迭代中一起运行的整批样本内随机选择的一小部分。小批次的规模通常介于 10 到 1000 之间。...转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。 softmax 一种函数，可提供多类别分类模型中每个可能类别的概率。这些概率的总和正好为 1.0。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...向量中的每个单元格都表示一个单独的英文单词，单元格中的值表示相应单词在句子中出现的次数。由于单个英文句子包含的单词不太可能超过 50 个，因此向量中几乎每个单元格都包含 0。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。 表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...小批次 (mini-batch) 从训练或推断过程的一次迭代中一起运行的整批样本内随机选择的一小部分。小批次的规模通常介于 10 到 1000 之间。...换句话说，S 型函数可将 σ 转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。 softmax 一种函数，可提供多类别分类模型中每个可能类别的概率。
英文作文的批改，以往完全依赖于教师的主观判断，既需要教师做大量重复性的工作，又难以规避批量批改中对细节错误的忽视。如何用机器又准又快的批改作文，给老师减负，就成了一个迫在眉睫的任务。...在分析了现有老师批改英语作文的考虑因素和中考高考作文评价规则之后，我们设计了一套从图片转文字之后分析单词、句子、段落、内容等各方面指标，把指标数值转换成百分制分值，再根据学生所在年级，线性组合各维度分值...内容等维度反映了作文是否跑题、作文段落之间是否顺承等关系。 image.png 在联合英语教研设计了大量的维度之后，大大丰富了对作文的细节理解和特征表达。...难点3:内容相似性模型 内容模型用来判断作文是否跑题，作文内容上下段落的连贯性等，是除了基础语法判断的一个重要任务。...image.png 上图就是一篇作文的评分，包含总体得分、各大维度得分以及按句点评。 扩展优化：定标 有了标准的作文批改模型之后，在实际使用场景中又遇到了问题。
对于每篇与反应有关的文章，整个正文中只有少数段落包含形式良好的反应描述，而且通常没有明确的章节。我们首先采用了一套基于关键词匹配和章节过滤的规则来选择最有可能包含反应信息的段落。...整个注解过程中，第一轮注解耗时280-240小时，段落级准确率为89.3%，精炼阶段耗时40小时。最终的语料库包含329个段落，每个段落都有一个或多个反应的注释。...为了解决这个问题，我们建议使用产物提取模型作为文本检索器，从整个化学文本空间中自动识别反应相关的数据。具体来说，我们选择了至少包含一个产物的句子，这大约是全部未标记语料库的10%。...对于产物的提取，我们发现大多数产物可以从同一句子的上下文中推断出来，所以我们进行了句子级的标记，以找到一个给定段落的所有可能的产物。然而，角色的识别在某些情况下可能涉及跨句子的推理。...数值的四舍五入与精确报告 我们注意到在某些情况下，Reaxys报告的数值是四舍五入的。与此相反，我们的系统被设计为报告输入文章中所述的精确数值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
