class Line(BboxElement): spans: List[Span] # 获取行的预备文本，即所有 Span 的文本拼接而成 @property def...class Block(BboxElement): lines: List[Line] pnum: int # 获取块的预备文本，即所有 Line 的预备文本拼接而成...设置文本块中所有 span 的 block_type 为给定的 block_type def set_block_type(self, block_type): for line...return min(starts) # 获取文本块中每个文本块的 prelim_text 属性，并用换行符连接成字符串 @property def prelim_text...，接收一个文件路径作为参数 def verify_scores(file_path): # 打开文件并加载 JSON 数据 with open(file_path, 'r') as file
model_lst = load_all_models() # 初始化得分字典 scores = defaultdict(dict) # 获取指定文件夹中的所有文件列表...args.out_folder) # 获取输入文件夹中所有文件的路径列表 files = [os.path.join(in_folder, f) for f in os.listdir(...in_folder)] # 如果输出文件夹不存在，则创建输出文件夹 os.makedirs(out_folder, exist_ok=True) # 处理并行处理时的块...) >= len(block.lines) * .8 # 至少80%的行有缩进 ] # 如果当前文本块被判断为代码块，增加代码块计数并设置文本块类型为...# 否则，获取页面的文本块信息，按照设置中的标志进行排序 blocks = page.get_text("dict", sort=True, flags=settings.TEXT_FLAGS
序列标注任务一般都会采用 BIO 表示方式来定义序列标注的标签集，我们先来介绍这种表示方法。在 BIO 表示法中，B 代表语块的开始，I 代表语块的中间，O 代表语块结束。...通过 B、I、O 三种标记将不同的语块赋予不同的标签，例如：对于一个由角色 A 拓展得到的语块组，将它所包含的第一个语块赋予标签 B-A，将它所包含的其它语块赋予标签 I-A，不属于任何论元的语块赋予标签...深度双向 LSTM（DB-LSTM）SRL 模型 与基于语块的 SRL 方法类似，在本文中我们也将 SRL 看作一个序列标注问题，不同的是，我们只依赖输入文本序列，不依赖任何额外的语法解析结果或是复杂的人造特征...不同于前馈神经网络（Feed-forward Neural Network），RNN 能够处理输入之间前后关联的问题。...我们使用 test.wsj 文件夹中的数据进行训练和测试，并只会用到 words 文件夹（文本序列）和 props 文件夹（标注结果）下的数据。
如果它犯了一个错误，就无法返回并修复它。另一方面，扩散模型通过迭代多个步骤生成其输出。这种“迭代细化”允许模型纠正之前步骤中的错误，并逐渐改进输出。为了说明这一点，让我们看一个扩散模型的示例。...0 到 1 之间的浮点数） - 将它们标准化为具有均值为 0 的值，值在-1 到 1 之间 我们可以使用torchvision.transforms来完成所有这些操作： image_size = 64...跳过连接允许信息直接从下采样块流向上采样块，并通过将下采样块的输出添加到相应上采样块的输入来实现。一些 UNet 将下采样块的输出连接到相应上采样块的输入，并可能还在跳过连接中包含额外的层。...it/s] 在本节中，我们将探讨使这一切成为可能的所有组件。 文本编码器 那么 Stable Diffusion 如何理解文本呢？...这就是为什么模型权重和代码的公开发布如此重要的原因——这标志着一个功能强大的文本到图像模型，具有类似于最好的闭源替代品的能力，首次对所有人都可用。
，文件将以正确的采样率读取以获取波形，使用ffmpeg。...文件将以正确的采样率读取，以使用ffmpeg获取波形。这需要系统上安装ffmpeg。 bytes 应该是音频文件内容，并由ffmpeg以相同方式解释。...是否将对应于相同实体的标记分组在预测中一起还是不分组。 stride（int，可选）— 如果提供了步幅，流水线将应用于所有文本。文本将被分割成大小为 model_max_length 的块。...仅适用于快速分词器和aggregation_strategy不同于NONE的情况。此参数的值定义了块之间重叠标记的数量。...binary_output（bool，可选，默认为False）-指示流水线输出应以二进制格式（即 pickle）或原始文本发生的标志。 Pipeline 类是所有流水线继承的类。
在这个实例中，我们将使用TensorLayer来训练一个垃圾文本分类器，并介绍如何通过TensorFlow Serving来提供高性能服务，实现产品化部署。...代码 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 文本分类 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 网络结构 文本分类必然要先解决文本表征问题。...假设我们的窗口取1，通过滑动窗口我们得到(fox, brown)、(fox, jumps)等输入输出对，经过足够多次的迭代后，当我们再次输入fox时，jumps和brown的概率会明显高于其他词。...在输入层与隐层之间的矩阵W1存储着每一个单词的词向量，从输入层到隐层之间的计算就是取出单词的词向量。因为训练的目标是相似词得到相似上下文，所以相似词在隐层的输出（即其词向量）在优化过程中会越来越接近。...不定长序列的长度有可能范围很广，Static RNN由于只构建一次Graph，训练前需要对所有输入进行Padding以确保整个迭代过程中每个Batch的长度一致，这样输入的长度就取决于训练集最长的一个序列
，下面将一步步用 TensorFlow 来构建 LSTM 模型进行文本学习并试图去生成新的文本。...基于上面的分析，我们下面来进行 mini-batch 的分割： ? 上面的代码定义了一个 generator，调用函数会返回一个 generator 对象，我们可以获取一个 batch。...模型构建 模型构建部分主要包括了输入层，LSTM 层，输出层，loss，optimizer 等部分的构建，我们将一块一块来进行实现。 1....我这里设置的迭代次数为 20 次，并且在代码运行中我们设置了结点的保存，设置了每运行 200 次进行一次变量保存，这样的好处是有利于我们后面去直观地观察在整个训练过程中文本生成的结果是如何一步步 “进化...本文仅设置了 20 次迭代，尝试更大次数的迭代可能会取得更好的效果。 个人觉得 LSTM 对于文本的学习能力还是很强，后面可能将针对中文文本构造一些学习模型，应该会更有意思！
将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有信息。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。...将其用作常规的 Flax 亚麻模块，并参考 Flax 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。...将其用作常规 Keras 模型，并参考 TF 文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
将文本拆分为块 导入来自 CharacterTextSplitter langchain_text_splitters，将所有页面的内容合并到一个字符串中，然后将文本拆分为可管理的块。...400 个字符的块，重叠 100 个字符，以确保块之间不会丢失任何信息。...获取嵌入 以 25 的批次迭代文本块 (splits) 以使用上面定义的 get_embeddings 函数生成嵌入。...创建数据帧 现在，创建一个 pandas 数据帧来存储文本块及其相应的嵌入。...在 MyScaleDB 中创建一个表来存储文本块和嵌入。
分为以下几部分讲解：导入数据、创建迭代器、使用数据、以及读入数据时的一些实用技巧。如果您还在使用feed-dict并受其速度低下的困扰，那么读一下这篇文章，相信定能有所启发。 ?...▌创建迭代器（Iterator） ---- ---- 我们已经知道如何创建一个数据集，但是如何获取我们的数据呢？ 那就必须使用迭代器，它使我们能够遍历数据集并找到数据的实际值。 有四种类型的迭代器。...它不是在数据集之间切换，而是在迭代器之间切换，例如，您可以从make_one_shot_iterator（）获得一个迭代器，而从make_initializable_iterator（）获得另一个迭代器...这种建议的方法就是使用TFRecords文件，TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。...你可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter
将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。...将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。...将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。
特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练模型SimBert、ERNIE-Gram文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。...在每个$\text{Transformer}_l$块中，使用多个self-attention heads来聚合前一层的输出向量。...因此对于句子中的第1个片段（S1部分）对应的块矩阵，它是一个0矩阵（左上块矩阵），对于的句子第2个片段（S2部分）的对应的块矩阵，它是上三角矩阵的一部分（右上块矩阵）。...双塔：对输入文本分别进行编码成固定长度的向量，通过文本的表示向量进行交互计算得到文本之间的关系。...总结文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。
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将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。...将其用作常规的 TF 2.0 Keras 模型，并参考 TF 2.0 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。...将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。 forward 什么是注意力掩码？...将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。
将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取所有与一般用法和行为相关的事项。...将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。...将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。...将其用作常规的 TF 2.0 Keras 模型，并参考 TF 2.0 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。...将其用作常规 Flax 模块，并参考 Flax 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。
预训练过程以迭代的方式进行，以在两个语义级别上对齐图像文本数据。在迭代预训练阶段，共享Transformer网络被迫在多个层次上对齐语义，这使得训练后的模型能够适应不同的图像-文本对。...最终，就得到了和，即SemVLP编码器最后一层的所有对象输出和文本输出的表示。 4.2.2....与以前的Transformer编码器-解码器架构不同（以前的结构将交叉注意模块引入到解码器的所有块中），本文只在上面部分的块中引入交叉模态注意模块，以便更好地融合高层语义空间中的交叉模态表示。...为了获取更多的对象级语义，作者遵循LXMERT中的对象预测任务，并执行两个子任务：ROI特征回归 和检测标签分类 。...为了在多个级别上联合对齐语义，给定一个mini-batch的图像-文本对，50%的时间使用低级语义对齐更新模型，而50%的时间使用高级语义对齐更新模型。
将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有信息。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。...它可用于图像文本相似度和零样本图像分类。AltCLIP 使用类似 ViT 的变压器来获取视觉特征，并使用双向语言模型来获取文本特征。然后将文本和视觉特征投影到具有相同维度的潜在空间中。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。...将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。
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# 只使用第二块GPU(GPU编号从0开始)。在demo_code.py中，机器上的第二块GPU的# 名称变成/gpu:0，不过在运行时所有/gpu:0的运算将被放在第二块GOU上。...在每一轮迭代时，不同设备会读取参数最新的取值，但因为当前参数的取值和随机获取的一小部分训练数据，不同设备各自运行反向传播的过程并独立更新参数。...上图展示了同步模式的训练过程，在每一轮迭代时，不同设备首先统一读取当前参数的取值，并随机获取一小部分数据。然后在不同设备上运行反向传播过程得到在各自训练数据上参数的梯度。....')# 定义tensorflow的计算图，并返回每一轮迭代时需要运行的操作。...在异步模式下，即使有计算服务器没有正常工作，参数更新的过程仍可继续，而且全局的迭代轮数是所有计算服务器迭代轮数的和。同步模式样例程序该代码实现了同步模式的分布式神经网络训练过程。
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