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预训练模型ProphetNet:根据未来文本信息进行自然语言生成

大规模预训练语言模型在自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)中都取得了突破性成果。这些模型通常使用特殊的自监督学习目标先在大规模无标记语料中进行预训练,然后在下游任务上微调。...传统自回归语言模型通过估计文本语料概率分布被广泛用于文本建模,序列到序列的建模(seq2seq),以及预训练语言模型中(如 GPT 等)。...尤其是当模型通过贪心解码(greedy decoding)的方式生成序列时,序列往往倾向于维持局部的一致性而忽略有意义的全局结构。 ?...由于难以获取到大量带标记的序列对数据,我们用去噪的自编码任务通过大量无标记文本预训练 ProphetNet。去噪的自编码任务旨在输入被噪音函数破坏后的序列,让模型学习去复原原始序列。...实验表明,该模型在序列到序列的多个自然语言生成任务都取得了不错的性能。我们将在之后尝试使用更大规模的模型架构和语料进行预训练,并进一步深入地探索该机制。

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根据接口自动生成表单探索

表单 -> 你的系统 -> 表格 解决方案 要能让接口自动生成一个易于使用的表单,从而简化人们对接口的使用和了解,必须修改接口的开发规则。我们认为,一个接口应该由两部分组成。...其中Dynamic参数表示,该参数需要用户先填写USER_ID才会自动触发生成。是属于一个联动的表单组件。...根据前面的描述,前端会自动生成如下表单: 用户填写完userId后,自动多了一个栏目: 接着在Class里完成业务逻辑,比如这里的逻辑比较简单,就是获取userId然后再输出。..._help 则是方便你控制表单的生成。 前面我们看到,通过简单地描述,我们可以生成很好的表单。但是表单里核心难点是,表单的元素存在依赖。比如A选择框依赖于B输入框。用户在B输入了,A才能拿到数据。

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苹果开发「AI 建筑师」GAUDI:根据文本生成超逼真 3D 场景!

作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 如今,每隔一段时间就有新的文本生成图像模型释出,个个效果都很强大,每每惊艳众人,这个领域已经是卷上天了。...现在,来自苹果的 AI 团队推出了 3D 场景生成的最新神经架构—— GAUDI 。 它可以捕捉复杂和逼真的 3D 场景分布,从移动摄像机中进行沉浸式渲染,还能根据文本提示来创建 3D 场景!...,最终实现了能够生成匹配文本描述的 NeRF。...二是使用扩散模型在潜在表示上学习生成模型,从而能够在有条件和无条件的推理任务中都能很好地建模。前者是根据文本或图像提示来生成 3D 场景,后者则是根据摄像机轨迹来生成 3D场景。...这里研究团队采用了预先训练的基于 RoBERTa 的文本编码器,并使用其中间表示来调节扩散模型,生成效果如下: 文本提示:走进厨房 文本提示:上楼 文本提示:穿过走廊 另外,使用预训练的ResNet

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长文实践 | 详述文文本生成任务之营销文本生成

引言 文本生成(Text Generation)可进一步细分为文本摘要、机器翻译、故事续写等任务。本项目主要用到文本摘要技术。 抽取式摘要是选取其中关键的句子摘抄下来。...相反,生成式摘要则是希望通过学习原文的语义信息后相应地生成一段较短但是能反映其核心思想的文本作为摘要。 生成式摘要相较于抽取式摘要更加灵活,但也更加难以实现。...熟练掌握如何实现 Beam Search 算法来生成文本。 熟练掌握文本生成任务的评估方法。 掌握深度学习训练的一些优化技巧,如:Scheduled sampling、Weight tying等)。...项目任务简介 文本生成任务中,通常将作为输入的原文称为 source,将待生成的目标文本称为 target 或者 hypothesis,将用来作为 target 好坏的参考文本称之为reference。...优化技巧 在 Seq2seq 模型中,由于 Decoder 在预测阶段需要根据上一步的输出来生成当前步输出,所以会面临Exposure bias的问题。

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python根据BM25实现文本检索

目的 给定一个或多个搜索词,如“高血压 患者”,从已有的若干篇文本中找出最相关的(n篇)文本。...理论知识 文本检索(text retrieve)的常用策略是:用一个ranking function根据搜索词对所有文本进行排序,选取前n个,就像百度搜索一样。...length normalization Python实现 下面通过一个例子来实现根据BM25来进行文本检索。现在从网上爬下来了几十篇健康相关的文章,部分如下图所示。...总之,处理这一问题的时候,我们还是要根据自己的情况而定。对于高血压前期,或者轻度高血压的人来说,在生活方式调节能够让血压稳定的情况下,可以考虑停药,采取非药物疗法。...但是,我们也可以根据高血压患者的波动情况,适当改变服药时间。 5. 降压药是不是一旦服用就不能轻易更换? 高血压病人一旦服用了某种降压药物,就不要轻易更换。

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textgenrnn 文本生成实战

文本生成是一件很神奇的自然语言处理任务,深度学习给文本生成带来的全新的技术途径,如这篇文章The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks...textgenrnn就是采用RNN的方式来实现文本生成的一个简洁高效的库,代码量非常少,又非常易于理解。其架构是采用了LSTM+Attention的方式来实现。如下图所示: ?...源码实践: (1)默认的测试,生成新闻。 ? (2)电脑领域的新闻生成 ?...在上述参数中,可见有个temperatures,它可以用来代表生成文本的温度(从结果来看,似乎可以认定为文本带的感情色彩强烈与否,其中0.2一般为偏负面,0.5代表偏中性,1.0代表相对正能量一些。)...如训练语料至少2000-5000个之间,且生成文本不稳定,需要一些人工编辑等。 textgen = textgenrnn('.

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