如何给两个单词头中的单个单词赋予单独的颜色_使用JavaScript函数用单独的颜色给内部HTML中的每个单词着色_如何在tkinter canvas中更改文本对象中间单个单词的颜色？ - 腾讯云开发者社区

第二部分：图解自注意力机制在前面的文章中，我们用这张图来展示了自注意力机制在处理单词「it」的层中的应用： ? 在本节中，我们会详细介绍该过程是如何实现的。...请注意，我们将会以试图弄清单个单词被如何处理的角度来看待这个问题。这也是我们会展示许多单个向量的原因。这实际上是通过将巨型矩阵相乘来实现的。但是我想直观地看看，在单词层面上发生了什么。...假设模型输入只包含两个词，我们正在观察第二个词。在这种情况下，后两个词都被屏蔽了。因此模型会干扰计算注意力得分的步骤。...基本上，它总是为序列中后续的词赋予 0 分的注意力得分，因此模型不会在后续单词上得到最高的注意力得分： ? 我们通常使用注意力掩模矩阵来实现这种屏蔽操作。...多个注意力头可以想象成这样（下图为 12 个注意力头中的 3 个的可视化结果）： ? 4.

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一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（训练篇）

比如 “Boston Globe” 是一种报刊的名字，而单独的 “Boston” 和 “Globe” 这样单个的单词却表达不出这样的含义。...在 Google 发布的模型中，它本身的训练样本中有来自 Google News 数据集中的 1000 亿的单词，但是除了单个单词以外，单词组合（或词组）又有 3 百万之多。...但是对于 “the” 这种常用高频单词，这样的处理方式会存在下面两个问题：当我们得到成对的单词训练样本时，("fox", "the") 这样的训练样本并不会给我们提供关于 “fox” 更多的语义信息...图中 x 轴代表着 Z(ωi) ，即单词 ωi 在语料中出现频率，y 轴代表某个单词被保留的概率。对于一个庞大的语料来说，单个单词的出现频率不会很大，即使是常用词，也不可能特别大。...每个单词被赋予一个权重，即 f(ωi)，它代表着单词出现的频次。公式中开 3/4 的根号完全是基于经验的，论文中提到这个公式的效果要比其它公式更加出色。

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OpenAI 尝试打破“中文房间悖论”，让 AI 创造语言并自发交流

大规模机器学习技术已经在翻译、语言推理、语言理解、句子生成等领域取得巨大进展，而它的训练方式都大同小异：给系统输入大量文本数据；系统提取特征并提炼模式。...以下为三个典型情况：单个智能体不需要通信（图1）；两个智能体为了完成简单的任务，发明了一个词进行交流协作（图2）；三个智能体在面对更复杂的任务时，创造了含有多个词的句子（图3）。 ?...（图1：单个智能体不需要通信） ? （图2：两个智能体为了完成简单的任务，发明了一个词进行交流协作） ?...为了修正这一问题，研究者对语句赋予一定的成本（也就是说，智能体在说话时需要消耗一定的奖励），并提升了「快速完成任务」的优先级。这样一来，智能体能够以更加简洁的语言交流，并且开拓了更大的词汇量。...此外，把特定单词的出现频率与奖励挂钩，鼓励智能体少造新词。三、不够「绝对」如果你看了前面的视频，就会发现智能体都是用颜色来指示相应的地标或对象。但其实一开始并非如此。

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学界 | OpenAI尝试打破“中文房间悖论”，让AI创造语言并自发交流

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读懂Word2Vec之Skip-Gram

例如，如果你给训练有素的网络输入单词“苏联”，输出是比如“联盟”和“俄罗斯”的概率将比“西瓜”和“袋鼠”这样无关的单词高得多。我们将通过在训练文档中找到单词对来训练神经网络。...神经网络的输出是一个单独的向量，依然有10000元素，包含了对于词典中的每个单词，随机选中的单词是那个词典单词的概率。下图是神经网络的架构 ? 隐藏层没有激活函数，但是输出层使用的是softmax。...该工具会统计两个单词组合在文本中出现的次数，然后将这些计数用于方程中以确定将哪些单词组合成短语。这个方程设计的目的是将单词组合成短语，原因是单词组合出现相对于单个出现的的频率更高。...这是如何工作的。当在单词对(“fox”, “quick”)上训练网络时，记住网络的“标签”或“正确输出”是one-hot向量。...针对每个节点，明确的指出了其子节点的概率。这些定义了将概率赋予单词的随机游走。更确切地说，每个单词w可以通过从树根开始的适当路径到达。

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MLK | 那些常见的特征工程

二进制编码（Binary Encoding）：二进制编码主要分两步，先用序号编码给每个类别赋予新的类别ID，然后对类别ID进行二进制编码，还是血型A、B、O、AB，分别赋予为1，2，3，4，对应的二进制为...，那如何构建有效的决策树？...N-gram模型：将连续出现的n个词(n<=N)组成的词组(N-gram)作为一个单独的特征放到向量表示中去构成模型。...图像数据不足的处理一个模型所能提供的信息一般由两个来源：训练数据中所蕴含的信息人们提供的先验信息一般，当你的图像数据不足的时候，可能会出现的情况就是模型过拟合，一般过拟合的处理办法有两种：基于模型的方法...一定程度内的随机旋转、平移、缩放、裁剪、填充、左右翻转；对图像中的像素添加噪声，如椒盐噪声、高斯白噪声；颜色变换；改变图像的亮度、清晰度、对比度、锐度等等。 ?

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java基础学习_基础语法(上)01_day02总结

============================================================================= 1：关键字(掌握) (1)被Java语言赋予特定含义的单词...注意：保留字在jdk的新版本中可能会提升为关键字。　　　　B:类似于Notepad++这样的高级记事本会对关键字有特殊颜色标记。...示例代码如下： 1 /* 2 关键字：被java语言赋予特定含义的单词。 3 4 特点：组成关键字单词的字母全部小写。...相同的作用域中不能定义两个同名变量。 B:初始化值　　　　　　没有初始化值的变量不能直接使用。　　　　　　你只要在使用前给值就行，不一定非要在定义的时候就立即给值。...d:char类型数据用来表示通常意义上的“字符”，字符常量为用单引号括起来的单个字符。

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语言生成实战：自己训练能讲“人话”的神经网络（上）

语言生成自然语言生成是一个旨在生成有意义的自然语言的领域。大多数情况下，内容是作为单个单词的序列生成的。...总的来说，它的工作原理如下：你训练一个模型来预测序列中的下一个单词您给经过训练的模型一个输入重复N次，生成下N个单词 ?...所有文章都在一个单独的标记文件中编写。标题主要包含标题、图片标题等信息。...它从前两个单词开始，然后逐渐添加单词： [656, 6] [656, 6, 3] [656, 6, 3, 2284] [656, 6, 3, 2284, 6] [656, 6, 3, 2284, 6,...., e.拆分X和y 现在我们有固定长度的数组，它们中的大多数在实际序列之前都是0。那我们如何把它变成一个训练集?我们需要分开X和y!记住，我们的目标是预测序列的下一个单词。

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2000块的英语听读应用长这样？！

2、页面的UI设计为单页面，无跳转，具体设计如下：整个页面分为两个区域，一个区域为通过单词搜索（完整的单词），一个区域为通过音素搜索（字母或字母组合），互不干扰，相互独立。未搜索前，下方显示为空。...3、单词搜索区搜索出来的单词，分段赋予颜色显示，比如department，分为三段，de、part、ment，每一段用一种颜色，颜色使用的顺序为（红绿橙蓝紫，超过5个字段，则循环这5个颜色）：字段1字段...4、音素搜索区搜索出来的单词，颜色显示同单词搜索区搜索出来的单词，除此之外，还需要额外在搜索的音素下方画横线标出。 5、点击搜索按钮时，不整体刷新，后台返回数据后，仅刷新显示区域。...2、通过单词搜索（大概有3000个单词）和通过音素（大概有100个音素）搜索，设计两个独立的数据源文件，数据源在启动后加载到内存，无需每次搜索时重新加载，如修改数据源文件，需要重启后台服务才能生效。...2.后端：使用传统的web开发思路，编写页面请求数渲染，采用json形式的数据库，单词、音素、以及账号系统都使用json建立独立的数据结构，响应给前端动态渲染到页面上。

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妙用 background 实现花式文字效果

本文将讲解如何利用 background 系列属性，巧妙的实现一些花式的文字效果。...其中有这样一个非常有意思的 Hover 动画效果：这个文字的 hover 出现效果，看似简单，其实想要完全实现它，仅仅依靠 CSS 是非常复杂的，其中一个比较难的地方在于 -- 如何让一个效果，逐渐作用给整段文字中的部分...，默认的文字颜色，是由第一层渐变赋予的 background: linear-gradient(90deg, #999, #999), linear-gradient(90deg, #fc0, #fc0...，包裹一个特殊的 class 利用 animation-delay 将动画逐渐赋予每个单词这里，我们将整段文本统一处理，简单还原： Button 添加相应递增的 animation-delay 以实现没个单词动画的差异性。

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妙用 background 实现花式文字效果

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使用 HanLP 统计二元语法中的频次

），它们是用来标记句子首尾的两个特殊"单词"。...如果想要使用 bigram 语言模型计算句子的概率值，需要统计出一个单词的频次（分母）以及两个单词连续且共同出现的频次（分子）。...HanLP 为我们提供了封装好的工具能够轻松的统计出一个单词和两个单词连续且共同出现的频次。接下来使用 HanLP 来统计这些一个单词和两个单词连续且共同出现的频次。...，为每个单词赋予一个虚拟的名词词性 # 此时的词性仅用作占位符，不起实际的作用 word.setLabel("n") >>> print(type(sents))...bigram 语言模型的计算是由单个单词词频和两个单词连续且共同出现的频次，以及这些句子的起始标识符出现的次数所决定的。

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Go基础之变量和常量

我们看到了大量单字母的标识符命名，这是Go在命名上的一个惯例。一般来说，Go标识符仍以单个单词作为命名首选。...从Go标准库代码的不完全统计结果来看，不同类别标识符的命名呈现出以下特征：函数、变量、常量、类型、方法命名遵循简单、短小为首要原则函数/方法的参数和返回值变量以单个单词或单个字母为主；由于方法在调用时会绑定类型信息...，因此方法的命名以单个单词为主；函数多以多单词的复合词进行命名；类型多以多单词的复合词进行命名。...条件、循环变量可以是单个字母或单个单词，Go倾向于使用单个字母。Go建议使用更短小包以小写单个单词命名，包名应该和导入路径的最后一段路径保持一致接口优先采用单个单词命名，一般加er后缀。...其实很简单，Go 编译器会根据右侧变量初值自动推导出变量的类型，并给这个变量赋予初值所对应的默认类型。

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深入理解BERT Transformer ，不仅仅是注意力机制

在20世纪，两个互补的原理阐明了这个问题： “语义合成性原理”表明复合词的含义来源于单个词的含义以及这些单词的组合方式。...例如，形容词的含义会随着单词的不同而变化：“white wine” （白葡萄酒）的颜色实际上是黄色的，但是一只白猫（white cat）就是白色的。...BERT是如何实现句法解析/语义合成操作的我们假设Transformer创新地依赖这两个操作（句法解析/语义合成）：由于语义合成需要句法解析，句法解析需要语义合成，Transformer便迭代地使用句法解析和语义合成的步骤...在下面对注意力头的解释中，单词“it”参与到其它所有元素中，看起来它会关注 “street” 和 “animal”这两个单词。...在第6层的头0号头中发生的共指消解每个单词都会注意句子中的所有其它单词。这可能允许对每个单词建立一个粗略的语境。

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论文赏析如何在Transformer中融入句法树信息？这里给出了一种解决方案

本文尝试将句法信息融入到Transformer中，用来赋予attention更好的解释性。同时可以无监督的预测出句子的句法树，并且相比于一般的Transformer，语言模型的性能有所提高。...表示的是相邻两个单词属于同一个短语的概率，所以首先找最小的 ? ，然后从这里将短语划分为两个子短语，然后递归划分下去。...只看单独一层的效果也不大行，这都说明了高层的表示更加的抽象，其实不大适宜句法信息的表示。而低层又太接近单词层面了，都是表面信息。...结论本文提出的Tree Transformer用成分先验表示两个单词属于同一个短语的概率，然后和self-attention联合决定两个单词之间的attention。...这其实是有道理的，之前见过一篇分析论文，提到了语言模型训练的好，并不一定代表着句法树学的好，这两者不能划等号。所以今后如何选择更好更合适的损失函数，值得研究。

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深入理解BERT Transformer ，不仅仅是注意力机制

在20世纪，两个互补的原理阐明了这个问题： “语义合成性原理”表明复合词的含义来源于单个词的含义以及这些单词的组合方式。...例如，形容词的含义会随着单词的不同而变化：“white wine” （白葡萄酒）的颜色实际上是黄色的，但是一只白猫（white cat）就是白色的。...BERT是如何实现句法解析/语义合成操作的我们假设Transformer创新地依赖这两个操作（句法解析/语义合成）：由于语义合成需要句法解析，句法解析需要语义合成，Transformer便迭代地使用句法解析和语义合成的步骤...在下面对注意力头的解释中，单词“it”参与到其它所有元素中，看起来它会关注 “street” 和 “animal”这两个单词。 ?...在第6层的头0号头中发生的共指消解 ? 每个单词都会注意句子中的所有其它单词。这可能允许对每个单词建立一个粗略的语境。

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Transformer图解

在高层次上，编码器将输入序列映射到一个抽象的连续表示中，该表示包含该输入的所有学习信息。然后，解码器采用该连续表示并逐步生成单个输出，同时还提供先前的输出。让我们来看一个例子。...两个子层中的每一个都存在残差连接，然后进行层归一化。为了对此进行分解，让我们首先看一下多头注意力模块。...理论上，每个头都会学到不同的东西，因此赋予编码器模型更多的表示能力。...总而言之，多头注意力是 transformer 网络中的一个模块，它计算输入的注意力权重并生成一个输出向量，其中包含关于每个单词应该如何关注序列中所有其他单词的编码信息。...解码器也可以堆叠 N 层高，每一层都从编码器和它之前的层接收输入。通过堆叠层，该模型可以学习从其注意力头中提取和关注不同的注意力组合，从而有可能提高其预测能力。 7、结束语就是这样！

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Java数据类型和运算符day02(上卷)

1.关键字、标识符、注释关键字、标识符、注释 1.1.关键字 1.1.1.关键字概述被Java语言赋予特定含义的单词关键字特点 • 组成关键字的字母全部小写 • 类似Notepad++这样的高级记事本...,针对关键字有特殊的颜色标记，非常直观 2:通过一个案例演示Notepad对关键字有颜色标记 3:判断下列哪些是关键字 class,HelloWorld,public,static,void,main,...1.2.标识符 1.2.1.标识符概述 • 就是给类,接口,方法,变量等起名字时使用的字符 1.2.2.组成规则 • 英文大小写字母 • 数字字符 • $和_注意事项: • 不能以数字开头 •...字符” 字符常量为用单引号括起来的单个字符，例如：char ch1= 'a'; char ch2='中'; Java 字符采用Unicode编码，每个字符占两个字节，因而可用十六进制编码形式表示。...相同的作用域中不能定义两个同名变量。

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Hinton口中破解宇宙终极秘密的GPT-3厉害在哪？这有篇涂鸦详解

编码但稍等一下，这里还有个问题，GPT-3本身是无法理解单词含义的。作为机器学习算法，它只能对向量进行运算。那么如何将单词变成向量呢？...因此，就可以将每个单词转换为50257维的独热向量，只在索引位置赋值1，其余设为0。比如 The 的索引是 100，那么就给第100的位置设为1就行，其他都是0。...另一种直观的思考方式是将每个维度都看做一种属性：比如“柔软的”或是“金闪闪的”，然后为每个属性赋予一个值，这样就能准确知道一个词到底代表着什么。...下面，我就只给二维矩阵画成小方块，然后旁边标上尺寸。如果需要，我还会将矩阵分行以明确表示每一行对应于序列中的单词。另外需要注意的是，词向量矩阵是分别并行地和各个词的独热向量相乘的。...也就是说，分别学习3个权重矩阵，这些矩阵会将词向量矩阵转换为3个单独的3x64矩阵，每个矩阵分别都有自己的用处。将前两个矩阵（“queries”和“keys”）相乘，生成3x3矩阵（QK^T）。

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完全图解GPT-2：看完这篇就够了（二）

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