经过调整后，前后两个部分的主语是同一个：传统图像处理算法。...我们在“支持”前面增加了一个“同时”，然后将代词换成了“这个”，现在这个代词指的是“C++语言同时支持...两个特性”这个陈述，修改后整个句子的意思更明确。...还是以上面那段话为例子，它的第一句话“Excel提供一个组织数据的高效方法”其实就是很好的开头语，它提示本段内容主要讲Excel如何高效地组织数据。...我们将结构统一后，可以调整为下面这样： 影响系统检测准确性的因素有： 模型的复杂性； 部署时对算法参数校准的程度； 应用现场是否有灯光照明。...这个其实应该是写文档最开始就需要明确的东西，面对不同的群体，我们文档的内容、结构包括内容描述程度都会不同。
单词切割完后，我们就会根据英语语法规则划分句子的结构：在理解完句子每个单词的意思后，我们接着就会根据英语的语法规则来对句子进行结构的划分，例如对于上面这个句子，我们会这样进行划分： 因为句子第一个单词是动词...后半句的开头是一个介词（on）然后接着一个定冠词修饰的名词（the table），所以它是用来修饰句子前半句的结构为介词 + 名词的状语，表示铅笔是放在这个桌子上的。...上面说到我们理解一个句子的第一步是切割单词然后理解每个单词的意思，这一个步骤其实对应的就是编译原理中的词法分析（Lexical Analysis）。...这里有一个十分重要的点是不同的单词类型是有词法优先级顺序的，例如等于运算符==的优先级要比=的优先级要高，因为如果开发者写了两个等号，想表达的肯定是等于判断，而不是两个赋值符号。...这个config对象有两个参数，一个是初始状态值，一个是该状态机的所有状态配置states。初始状态值就是状态机刚开始的状态值，同时在状态机识别到一个新的单词后，它也会重置为这个状态。
20160417854814_tPmgKw.gif 我们都知道中文博大精深，一句话可以有非常多种的解释。 举个例子： 他赞成我不赞成？ 他赞成，我不赞成。 他赞成我不？赞成。 他赞成我？不赞成。...github项目地址：github.com/lionet1224/… 思路 一开始我是想通过词义来解析一句话。...句子是定义好的回答模板 例如： 我发送: 我喜欢点赞 那么我喜欢点赞可以解析为一个数组['我', '喜欢', '点赞'] 然后在一个保存所有句子的数组中取得最匹配的那条句子 最后调用这条句子的回答方法：...image.png 为什么关键词是['天', '天空', '是', '蓝色', '颜色']这样的？ 因为我们可能的问法有天是什么颜色/天空的颜色是蓝色的，所以我们可以将更多的关键词加入，以方便匹配。...// 种类，为一个系列的文字，如颜色的赤橙黄绿青蓝紫、时间的今天明天后天 class Type{ // key是关键词 // arr是这个种类下的词 // exclude 排除关键词 constructor
这个功能，可以根据用户输入一到两个单词就能主动预测出用户要写的句子，算是基于之前Smart Reply技术做的更新。...简单来讲，这两个功能的不同之处在于，前者提供的是长句子，适合一句话搞不定的邮件回复；后者猜测的回复更短，适用于简单的邀约场景。 ? 这个看似简单的预测功能，背后要克服的挑战并不少。...如何平衡好这两点，是Smart Compose模型面临最难的问题。 句子风格要多样化 现在Gmail的用户超过14亿，每个人回复的需求都不同。...用户隐私高于一切 根据谷歌严格的用户隐私规定，保护用户个人信息必须放在第一位。 因此，邮件句子预测模型的训练过程中，研发团队不能接触用户的邮件内容。...其中一个吃透之前邮件内容的办法是，把这个问题转化成一个序列到序列(seq2seq)的机器翻译任务。源序列是一系列邮件主题和之前邮件的内容（如果有的话），然后靶序列是现在用户正在写的邮件。
第一类叫做“positive entailment”，当你用第一个句子来证明第二个句子是正确的时候就会出现。...与图像不同的是，句子有固有的顺序，不受大小的约束，所以我们需要一种新的网络类型，而不是完全连接前馈网络，因为前馈网络占据一个输入值并且只需运行到产生一个输出。而我们需要循环。...在最简单的情况下，输入和“memory”大致相同。数据的第一个输入将影响第一个输出的大约一半(另一半是启动“memory”)，第二次输出的四分之一，然后是第三输出的八分之一，等等。...这意味着我们不能使用vanilla循环网络，如果我们想要对这两个句子进行追踪。解决方案是使用不同类型的循环网络层。也许最简单的就是长短期记忆层，也就是LSTM。...第一步是标记化，用我们的GloVe字典把两个输入的句子变成一个向量序列。
2023-02-11：给你两个整数 m 和 n 。构造一个 m x n 的网格，其中每个单元格最开始是白色，请你用 红、绿、蓝 三种颜色为每个单元格涂色。...所有单元格都需要被涂色，涂色方案需要满足：不存在相邻两个单元格颜色相同的情况。返回网格涂色的方法数。因为答案可能非常大。返回 对 109 + 7 取余 的结果。1 <= n <= 1000。
一般的抽取式摘要问题，会考虑相关性和新颖性两个指标。相关性是指摘要所用的句子最能够代表本文档的意思，而新颖性是指候选句子包含的冗余信息要少，尽可能每句话都可以独立地表达出一种独立的意思。...1.预处理 NLP任务的标准流程中第一步都是预处理，将拿到的文本做分句，这里有两种可能性，一是用句点或者其他可以表达一句话结尾的符号作为分隔，另外一种是用逗号作为分隔符获取句子。...对所有的句子重新打分，如下公式： a score(i) + (1-a) similarity(i,i-1), i = 2,3,….N 序号i表示排序后的顺序，从第二句开始，排第一的句子不需要重新计算...图中行文本代表输出，列文本代表输入，颜色越深表示两个词相关性越强，即生成该词时需要多注意对应的输入词。不同的paper在使用attention上会有不同的技巧，这里不一一赘述了。...本文定义的文本摘要问题是给新闻文章命题，为了套用seq2seq技术，一般都会将source定义为新闻的第一句话，target定义为标题。
，再经过 feed-forward 层， 每个 encoder 的输出向量是它正上方 encoder 的输入， 向量的大小是一个超参数，通常设置为训练集中最长句子的长度。...，即第一行是加在输入序列中第一个词嵌入的，每行包含 512 个值， 每个值介于 -1 和 1 之间，用颜色表示出来。...because it was too tired” 这句话 这句话中的“it”是指什么？...向量的维数是 64，8 是它的平方根） 这样可以有更稳定的梯度， 然后传递给 softmax，Softmax 就将分数标准化，这样加起来保证为 1。...下图显示了在例句中，it 的不同的注意力 heads 所关注的位置，一个注意力的焦点主要集中在“animal”上，而另一个注意力集中在“tired”，换句话说，it 是 “animal”和“tired”
但人们往往更想知道某一段生成语音的效果，例如新闻报道中的段落或一段对话。这就有趣了，因为有很多方法可以用来评价以自然语序呈现的句子，并且令人惊讶的是，这些不同的方法之间尚未进行过严格的比较。...截止目前，MOS 评级通常是逐句进行的，即评价者在听取独立的句子后给出他们的意见。研究人员提出以三种不同的方式将语音样本呈现给评价者——有上下文和无上下文——证明每种方法都会产生不同的结果。...第一种方法是单独呈现句子，这是该领域通常采用的默认方法； 另一种方法是为句子提供完整的上下文，即包括句子所属的整个段落，并对整体进行评级； 最后一种方法是提供一个上下文激励对。...具体结果如下图所示，三种颜色分别代表使用三种不同方法评价自然语音样本的 MOS 分数。尽管接受评级的句子相同，但由于上下文的不同，相应得分也有所不同。 ?...为了查看上下文的呈现方式是否对评价结果产生影响，研究人员尝试了几种不同的方法：在要评价的句子前添加一至两个作为生成或真实语音的句子。
我们前面说了tokenization要用两个不同的字典，这是因为不同的语言它的字母表不同，无法进行统一的映射，如上图所示。 ?...如果你使用word-level，那就更有必要使用两个不同的字典，比如很多德语单词在英语字典中是找不到的，而且不同语言分词方便也是不一样的。 ?...tokenization结束之后每句话就变成了一个字符字典，然后原字符经过字典映射后就变成了下面这个序列，对于德语也是一样。 ?...作为Decoder的初始状态，这样解码器就知道这句话是go away，首先把起始符输入，有了新的状态解码器就会把状态更新为 并且预测下一个字符，decoder输出的是每个字符的概率值，我们可以根据这个概率值进行预测...输入还是 和 ，第一步是分别使用两个参数矩阵 ， 做线性变换，得到 和 这两个向量，这两个参数矩阵要从训练数据中学习。第二步是计算 与 的内积，由于有m个K向量，所以得到L个 。
例如，我们可以在数据集中构建所有唯一单词的词汇表，并将唯一索引与词汇表中的每个单词相关联。然后将每个句子表示为与我们词汇表中不同单词的数量一样长的列表。...第4步：分类 当第一个接近问题时，一般的最佳做法是从可以解决工作的最简单的工具开始。无论何时对数据进行分类，其多功能性和可解释性的共同点都是Logistic回归。...混淆矩阵（绿色比例高，蓝色低） 我们的分类器比 false negatives（按比例）产生更多的false positives 。换句话说，我们模型最常见的错误是将灾难分类为不相关。...我们可以看到上面两种颜色之间有更明确的区别。这应该使我们的分类器更容易 分离两个组。让我们看看这是否会带来更好的性能。在我们的新嵌入体上训练另一个Logistic回归，我们得到76.2％的准确度。...Word2Vec句子嵌入 以下是使用以前技术的新嵌入的可视化： ? 可视化Word2Vec嵌入。 这两组颜色看起来更加分离，我们的新嵌入应该有助于我们的分类器找到两个类之间的分离。
▲ 这里展示了三个不同句子的表示可视化，不同颜色代表不同句子，每个句子经过BERT模型多次不同的dropout，因此表征具有一定的随机性（dropout可以看成一种噪声）。...Method ArcCSE 框架分为两个部分，一是成对判别性建模；二是三元语义顺序建模。分别设计了两个对比学习损失函数进行联合优化。 ▲ ArcCSE框架。...首先，通过对一句话按不同的 mask 比例做两次 mask，得到三元组句子对。...▲ 通过不同mask比例显示构造这三句话的语义顺序 然后用如下三元损失函数进行训练： Experiments 3.1 主实验 本文聚焦的是句子表示学习，因此在两种句子相关的任务上进行了评估：一是...▲ 在各种STS数据集上进行评估 ▲ 将学习到的句子表示用于各种下游任务中 3.2 Alignment and Uniformity Analysis 对比学习有两个重要性质，Alignment 指的是希望相似实例能够产生尽可能相近的表征
“ 本文是用深度学习做命名实体识别系列的第一篇，通过本文，你将了解如何用brat做文本数据标注。” 一、 什么是命名实体识别？...，什么是人名，什么是地名，当然只看一句话是远远不够的，一般来说，至少也要上千句话才可以。...数据标注，最粗暴的方式，就是直接用txt存放各个句子，然后用一些特殊符号将目标词括起来，写上所属的实体类别，但是这样做有以下弊端： txt上标注还是挺不方便的 白底黑字，很快就会看花眼了...时间 地点 人名 组织名 公司名 产品名 visual.conf也是配置文件，可以配置不同的类别用不同的颜色显示，找到如下段落，更新内容： [drawing] 时间 bgColor:yellow 地点...T1,T2标识这行是对实体进行的标注； 人名，公司名所在列是实体类别； 第三、四列是标注词汇在整个txt中的起始和(结束索引+1) 最后一列是就是标注的词汇列 标注完成后，我们就有了mayun.txt
第四是关于断句。我前面也说了不要在意群中间断句，就比如说图中的第一个句子，在这里它将「one bit of terminology」变成了两行，我在翻译的时候，就会把「术语」提到第一行字幕上。...现在就进入实战部分，我来具体介绍一下翻译中比较实用的一些技巧和方法，主要为以下四点： 第一，化繁为简。其实中文和英文是两种非常不同的语言。...大家可以参考一下我在图中列出的案例。 三是顺句驱动。这其实是同传翻译中的一个技巧，思路是：我们尽量顺着整句话的意思，按顺序提取句中的意群，然后依次将一个意群一个意群翻出来。...比如第一个句子中的 winners，本来是一个名词，但可以被翻译成「胜出」，这样更能让句子顺下来，也比较贴合中文的表达习惯。 第三是被动变主动。...大家不要认为网上出现过的翻译就是最好的，如果我们能够讨论出更加合适的译法，并让它更广泛地被使用，成为主流，就更有意义。 第三，有需要解释的术语怎么办？ 第一种情况是，有些术语有缩写、简写。
判断线程是否中断的方法有几个，它们之间有什么区别？ LockSupport的 park/unpark 和 wait/notify 有什么区别？ sleep 方法是怎么响应中断的？...park 方法又是怎么响应中断的？ 线程中断相关方法 线程中和中断相关的方法有三个，分别介绍如下： 1） interrupt 我们一般都说这个方法是用来中断线程的，那么这个中断应该怎么理解呢？...3） interrupted 也是判断线程的中断状态的。但是，需要注意的是，这个方法和 isInterrupted 有很大的不同。...其次，它们都调用了同一个本地方法 isInterrupted，不同的只是传参的值，这个参数代表的是，是否要把线程的中断状态清除（清除即不论之前的中断状态是什么值，最终都会设置为false）。...开始唤醒阻塞线程 main结束唤醒 Thread-0第一次结束阻塞 第二次结束阻塞 当调用interrupt方法时，会把中断状态设置为true，然后park方法会去判断中断状态，如果为true，就直接返回
步骤4:分类 当第一次尝试时，最好的做法一般是从最简单的工具开始着手解决问题。每当提到数据分类时，人们最喜欢用的是逻辑回归。...混淆矩阵(绿色是高比例，蓝色是低比例) 我们的分类器的漏报率高于误报率(比例)。换句话说，我们的模型最常见的错误是错误地将灾难分类为“无关”。...可视化TF-IDF嵌入 我们可以看到，这两种颜色之间有更明显的区别。这将使我们的分类器更容易区分两个组。让我们看看这会不会带来更好的性能。...Word2Vec句子嵌入 下面是我们使用以前的技术实现的新嵌入的可视化: 可视化Word2Vec嵌入 这两组颜色看起来更加分离，我们的新嵌入应该帮助分类器找到两个类之间的分离。...在第三次(逻辑回归)训练了相同的模型后，我们的准确率为77.7%，这是我们最好的结果。是时候检查我们的模型了。
1.3.4 关于XLNet的一些TrickPartial Prediction最开始的时候有提到，AR模型通过估计一串文本序列的生成概率分布进行建模：$\sum{t=1}^n log\;p{\theta...pre-train阶段模型是在无标注的标签数据上进行训练，fine-tune阶段，BERT模型首先是被pre-train模型参数初始化，然后所有的参数会用下游的有标注的数据进行训练。...SEP表示分句符号，用于断开输入语料中的两个句子。BERT在第一句前会加一个CLS标志，最后一层该位对应向量可以作为整句话的语义表示，从而用于下游的分类任务等。...2.2.3 BERT可视化图片如上图将注意力看做不同的连线，它们用来连接被更新的位置（左半边）与被注意的位置（右半边）。不同的颜色分别代表相应的注意头，而线条颜色的深浅代表被注意的强度。...训练数据的生成方式是从平行语料中随机抽取的连续两句话，其中50%保留抽取的两句话，它们符合IsNext关系，另外50%的第二句话是随机从预料中提取的，它们的关系是NotNext的。
伦敦，是英国的首都，人口居全国之首。位于大不列颠岛东南方泰晤士河流域，在此后两个世纪内为这一地区最重要的定居点之一。它于公元50年由罗马人建立，取名为伦蒂尼恩。...我们等到的信息中，名词有两个，分别是伦敦和首都。伦敦是个独特的名称，首都是个通用的称谓，因此我们就可以判断，这句话很可能是在围绕伦敦这个词说事儿。...比如： I had a pony（我有过一匹矮马） I have two ponies （我有两匹矮马） 其实两个句子的关键点都是矮马pony。...对之前有关伦敦介绍的第一句话进行词形还原后，得到下图 ?...Step 6：解析依赖关系 解析句子中每个词之间的依赖关系，最终建立起一个关系依赖树。这个数的root是关键动词，从这个关键动词开始，把整个句子中的词都联系起来。 ?
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