django执行sql语句后得到的返回结果是一个结果集，直接把结果转json返回给前端会报错，需要先遍历转字典在转json，特别注意model_to_dict（）只会将结果集的第一条数据转字典，如果你是根据指定条件查一条数据返回的...，直接用model_to_dict（）没问题，如果执行的是all（）或filter（）到多条或全部的数据，这个时候去model_to_dict（）这个集合就不行了，那么先遍历这个集合在转字典，然后转json...row)) for row in cursor.fetchall()] # 列表表达式把数据组装起来 for online_dict in data_dict: # 判断如果时间类型要转出字符串...message'] = '' dic['result'] = L return HttpResponse(json.dumps(dic, ensure_ascii=False)) 以上这篇django执行数据库查询之后实现返回的结果集转...json就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
默认看到查询条件有 3 条结果，我想只查询出日期最晚的那一条记录。...-- 默认查询条件 select settledate as "日期", syscalculationmny as "金额" from cdmc_interestlist where pk_financepay...，加个 rownum=1 的筛选条件就能筛选出 1 行数据。...-- 筛选符合条件的第一条 select * from ( select settledate as "日期", syscalculationmny...vbillno = 'SFLXQD0036_001') order by settledate desc ) where rownum=1 两条数据的话要用小于号，等于号我试过了，查询出的结果为空
我们已经进行过无数次尝试，试图将这些成功扩展到低资源语言对，但这需要数以万计的并行句子。在这项研究中，我们把这个研究方向做到了极致，并研究了在没有任何平行数据的情况下，是否有可能学习翻译？...我们在两个广泛使用的数据集和两个语言对上对模型进行演示，结果显示，BLEU分数高达32.8，而在在训练期间甚至没有使用一个平行句。...然而，这些模型只有在提供大量的并行数据，即大约数百万个并行句子的情况下，才能很好地运行。不幸的是，并行语料库的构建成本是非常高的，因为这需要专门的专业知识，而且通常对于低资源语言来说是不可能的。...相反，单语数据更容易找得到，而且许多具有有限并行数据的语言仍然拥有大量的单语数据。 ? 在半监督环境中，我们已经进行了多次尝试，试图利用单语数据来提高机器翻译系统的质量。...然后将这些翻译的组成对以及与其相对应的参考目标（ground truth targets）用作原始翻译系统的附加训练数据。
研究者评估了多种自然语言推断的跨语言学习方法，训练数据是来自于公开语料库的平行数据。...研究展示了平行数据有助于在多语言中对齐句子编码器，以使使用 English NLI 数据训练的分类器能够正确地分类其他语言的句对。.../projects/bowman/multinli/ XNLI 语料库下载地址：https://s3.amazonaws.com/xnli/XNLI-1.0.zip（17MB，ZIP） XNLI 还可用作一万个句子的...XNLI 为低资源语言（如斯瓦西里语和乌尔都语）提供额外的开放平行数据。...此外，我们还提供了多个多语言句子理解的基线模型，其中两个基于机器翻译系统，还有两个使用平行数据来训练对齐多语言词袋模型和 LSTM 编码器。
句子嵌入通过使用该数据集，可以在多语言相似性搜索上得到很好的结果，即使是在低资源的语言中也是如此。...Facebook 在与英语和西班牙语对齐的公共平行数据中的 2.23 亿个句子上训练他们的系统，对于每个小批量，他们都随机选择一种输入语言，并训练系统将句子翻译成英语或者西班牙语。...该编码器能够泛化到训练期间没有用到过（即便被用作单语言文本）的语言上，Facebook 的研究人员观察到这一编码器在方言以及地域性的语言上（如阿斯图里亚斯语、法罗语、弗里西语、卡舒比语、北摩鹿加语、皮埃蒙特语...这张图展示了 LASER 是如何确定 XNLI 数据集中不同语言的句子之间关系的。以前的方法只会考虑同一语言的前提和假设。 这一完全相同的句子编码器同样也被应用于挖掘大型单语言文本集的平行数据。...这些案例表明了，Facebook 所实现的结果在所有语言上都高度均匀。 同样的方法也适用于使用任意语言对来挖掘 90 多种语言的平行数据。
此外，即使具有大量平行数据的语言，也并没有口语对话或者社交媒体文本等非正式风格的数据，这通常和正式的书面风格大有不同。对任何语言对而言，获取数百万平行句子的数据都是相当困难的。...我们希望使用这个系统来翻译罗马尼亚语（RO），它是一种平行数据不足的低资源语言。...研究者对任意给定的罗马尼亚单词（例如「pisicile」）执行查询（query），以从通用嵌入空间中找到类似的单词，如图 3 所示。query 是单语嵌入中的词嵌入；key 是通用嵌入空间中的单词。...一个关键问题是，词嵌入是在单语数据上训练的，不是针对翻译任务所进行的优化。微软研究者向查询匹配机制添加了一个可训练的变换矩阵（见图 4 左上角的 A)，其主要目的是针对翻译任务调整相似度得分。...在实验中，该模型成功地利用 6000 个罗马尼亚语-英语平行句子对使用零罗马尼亚语-英语平行数据训练的多语言系统进行了微调。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.07291.pdf 这篇论文提出两种学习跨语言模型的方法：一种是只依赖单语数据的无监督方法，另一种是利用具有新的跨语言模型目标的并行数据的有监督方法...其中两个只需要单语数据 (无监督)，第三个需要平行句子语料 (有监督)。 我们考虑了 N 种语言。除非另有说明，我们假设我们有 N 个单语语料库 {Ci}i=1…N，用ni 表示 Ci 中的句子数。...翻译语言建模 (TLM) CLM 和 MLM 的目标都是无监督的，只需要单语数据。但是，当并行数据可用时，这些目标不能用于利用并行数据。...表 1：跨语言分类准确率结果。测试了 15 种 XNLI 语言的准确性。我们报告了基于跨语言句子编码器的机器翻译 baselines 和 zero-shot 分类方法的结果。...XLM (MLM) 对应于只在单语语料库上训练的无监督方法，XLM (MLM+TLM) 对应于通过 TLM 目标利用单语和并行数据的监督方法。∆对应的平均精度。
例如，要将一个句子从英语翻译成意大利语，使用这种类型的网络，将要翻译的句子的第一个单词与初始状态一起传递到编码器，然后将下一个状态与该句子的第二个单词一起传递到第二个编码器，依此类推直到最后一个单词。...最后一个编码器的结果状态随后被传递给解码器，解码器作为输出返回第一个翻译的字和随后的状态，该状态被传递给另一个解码器，依此类推。 很明显这里的问题，要完成下一步，我必须有上一步的结果。...当我们在数据库中进行搜索时，我们提交一个查询（Q），并在可用数据中搜索一个或多个满足查询的键。输出是与查询最相关的键关联的值。 ? 注意力计算的情况非常相似。我们首先把要计算注意力的句子看作一组向量。...我们认为这些向量是搜索的关键，关于我们正在搜索的查询，它可以是来自同一个句子（自我注意）或来自另一个句子的单词。在这一点上，我们需要计算查询和每个可用键之间的相似性，通过缩放点积进行数学计算。...例如，如果我们假设我们已经翻译了前两个单词，并且我们想用意大利语预测句子的第三个单词，我们将把前两个翻译的单词传给解码器。将对这些单词执行位置编码和多头部注意，结果将与编码器结果相结合。
它还在跨语言文档分类（MLDoc 语料库）上取得了良好的结果。...使用该数据集，Facebook 称其句子嵌入可以在多语言相似性搜索上获得良好的结果，即使低资源语言也不例外。 LASER 还拥有以下优势： 它能在 GPU 上每秒处理约 2000 个句子。...Facebook 对 2.23 亿个与英语或西班牙语对齐的公共平行数据进行了系统训练。对于每个批量，Facebook 随机选择一种输入语言并训练系统将句子翻译成英语或西班牙语。...以前的方法只会考虑同一语言中的前提和假设。 该句子编码器也可被用于挖掘大型单语言文本集合中的平行数据。Facebook 研究者只需要计算所有语言对之间的距离，并选择最近的一对。...该方法可用于在使用任意语言对的情况下，挖掘 90 多种语言中的平行数据。这有助于改进众多依赖平行训练数据的的 NLP 应用，包括低资源语言的神经机器翻译。
通过该数据集，在多语言相似性搜索任务上，句子嵌入功能取得了非常优秀的结果，即便是对那些稀有语种也是如此。...不仅如此，研究者还使用英语或西班牙语对公共并行数据中 2.23 亿条句子进行了系统的训练。...对于 14 种语言的 8 种，零样本学习在诸如英语、俄语、中文和越南语等语言上能够取得 5％以内的表现。 此外，研究者还在斯瓦希里语和乌尔都语等稀有语言上进行试验，同样取得了很好的结果。...上图展示了 LASER 是如何确定 XNLI 数据集中不同语言句子间的关系，而先前研究中的方法都只能考虑同一种语言的前提和假设。 此外，LASER 也可用于挖掘大型单语言文本数据集中的并行数据信息。...最后，研究者表明，对于任意语言对，都可以通过相同的方法来挖掘 90 多种语言的并行数据。在未来，这将显著改善许多依赖于并行数据训练的 NLP 应用程序，包括那些稀有语言的神经机器翻译应用。
在我们这个全球化的社会，随着国家界限越来越模糊，互联网让所有人都能平等地获得信息，因此，我们不仅要设法消除在我们的日常交涉中固有的与性别或种族有关的偏见，而且还应旨在解决我们对语言的偏见。...为了达到这个目的，他们翻译源语言中最常用的5000个单词，并将这5000个翻译对用作双语词典。...然而，余弦相似性通常被用作NLP中的评估测量，并且通常表现比内积更好。...对抗式自动编码器 以前用于学习不同语言的单语表达之间的变换矩阵的方法需要字典或字对齐作为并行数据的来源。 与此相反，Barone 试图更倾向于创造没有平行数据的跨语言表征来实现目标。...在他们的实验中，使用句子ids，即创建句子的语言无关表示（例如使用doc2vec）可以获得比只使用源词和目标词更好的结果。
另一方面，wada和iwata提出了另一种无需并行数据学习跨语言文本表示的方法。他们将其命名为多语言神经语言模型。...Devlin等人(2018)的区别在于: 使用任意数量的句子，但不使用成对的句子 子样本高频子字 ?...由于模型无法从并行数据中学习文本表示，因此不同语言中的子单词嵌入将不相同。然而，他们共享双向LSTM来学习多语言的单词嵌入。...模型间XLM结果(Lample和Conneau, 2019) 由于Wada和Iwata只专注于解决少量的单语数据可用，或者单语语料库的领域在不同的语言场景中有所不同。...多语言神经语言模型的比较结果(Wada and Iwata 2018) 总结一下 1.BERT使用段嵌入(表示不同的句子)，而XLM使用语言嵌入(表示不同的语言)。
然后编码器的输出将被用作解码器的输入。对于解码器，我们将再次使用LSTM层，以及预测英语单词的全连接层。 实现 示例数据来自manythings.org。它是由语言的句子对组成的。...在我们的案例中，我们将使用西班牙语-英语对。 建立模型首先需要对数据进行预处理，得到西班牙语和英语句子的最大长度。...def clean_sentence(sentence): # 把这个句子小写 lower_case_sent = sentence.lower() # 删除标点 string_punctuation...为此，我们首先必须添加一个输入层，这里唯一要考虑的参数是“shape”，这是西班牙语句子的最大长度，在我们的例子中是12。...然后我们将其连接到嵌入层，这里要考虑的参数是“input_dim”（西班牙语词汇表的长度）和“output_dim”（嵌入向量的形状）。此层将把西班牙语单词转换为输出维度形状的向量。
具体而言，由于 Google 翻译的结果一直都是从网上数以亿计的已翻译数据中学习得到，这造成的后果是，即使翻译结果可能具有女性化或男性化形式的倾向，但它也只为查询提供一种翻译。...当你把诸如“外科医生”这样的单字从英语翻译成法语、意大利语、葡萄牙语或西班牙语时，会得到的男性化和女性化的两种翻译结果。...另外，当把短语和句子从土耳其语翻译成英语时，你也会得到这两类翻译，比如你用土耳其语输入“o bir doktor”，就会得到“she is a doctor”和“he is a doctor”这两种按性别翻译的结果...支持较长（短语和句子）查询的性别翻译尤其具有挑战性，这甚至需要对翻译框架进行部分重构。对于这些较长的查询，他们最初将重点放在从土耳其语到英文的翻译上。...总体而言，他们制订了三步法来解决土耳其语中性别中立查询的问题，即同时提供英文的男性化和女性化翻译结果。 检测性别中立查询 许多土耳其语中提到人的句子都是性别中立的，但并不是全部都这样。
具体而言，由于 Google 翻译的结果一直都是从网上数以亿计的已翻译数据中学习得到，这造成的后果是，即使翻译结果可能具有女性化或男性化形式的倾向，但它也只为查询提供一种翻译。...当你把诸如“外科医生”这样的单字从英语翻译成法语、意大利语、葡萄牙语或西班牙语时，会得到的男性化和女性化的两种翻译结果。...另外，当把短语和句子从土耳其语翻译成英语时，你也会得到这两类翻译，比如你用土耳其语输入“o bir doktor”，就会得到“she is a doctor”和“he is a doctor”这两种按性别翻译的结果...支持较长（短语和句子）查询的性别翻译尤其具有挑战性，这甚至需要对翻译框架进行部分重构。对于这些较长的查询，他们最初将重点放在从土耳其语到英文的翻译上。...总体而言，他们制订了三步法来解决土耳其语中性别中立查询的问题，即同时提供英文的男性化和女性化翻译结果。 ? 检测性别中立查询 许多土耳其语中提到人的句子都是性别中立的，但并不是全部都这样。
例如， 它可以被用作辅导员或提供关于某个特定主题的信息 个人助理。...ChatGPT 可被用作个人助理，帮助完成日程安排、组织和管理信息等任务 ChatGPT 的潜在用途十分广泛，要真正用好 ChatGPT 并把他调教成你的个人助理的技巧却不多。...我将用任何语言与你交谈，你将检测语言，翻译它，并在我的文本的更正和改进版本中用英语回答。我希望你用更漂亮、更优雅、更高级的英语单词和句子来取代我的简单词汇和句子。保持意思不变，但让它们更有文学性。...在某些情况下，我也会告诉你我要访问的地方的类型。你也会向我推荐与我的第一个地点相近的类似类型的地方。...我的第一 个建议请求是"我在成都，我只想看大熊猫" 在这个例子中，ChatGPT 被用作旅游指南，根据具体地点和地方类型提供参观建议。该提示语也是具有有针对性的，清楚地概述了对当前对话的期望。
iOS MachineLearning 系列（11）—— 自然语言识别与单词分析 在上一篇文章中，我们介绍了使用NaturalLanguage框架来进行自然语言的拆解，可以将一段文本按照单词，句子或段落的模式进行拆解...// 哈萨克语 public static let kazakh: NLLanguage } 2 - 文本分析 文本分析支持对单词进行分析，也支持对句子和段落进行分析。...sentimentScore 此方案只能用来进行句子和段落的分析，可以推测出文案内容的积极程度，结果越接近1，标明内容的积极性越高，越接近-1表示越消极。..., .lemma, .nameType, .script, .nameTypeOrLexicalClass, .sentimentScore, .language]) 此实例化方法中传入的参数表示要支持的分析方案...{ // 可用 case available = 0 // 不可用 case notAvailable = 1 // 异常 case error = 2
预训练阶段，不同于传统预训练模型大量堆叠无监督单语数据的方式， mRASP另辟蹊径，采用了多语言平行数据作为预训练的主要目标，将几十种语言的平行数据放到同一个模型进行联合训练。...即使对于预训练数据中从来没有见过的语种荷兰语到葡萄牙语，也取得了 10+BLEU 的显著收益。 这里摘录了有代表性的部分实验结果： 3.1....当然其中难度最大的是最后一种，相当于要求只学习了中文和英语的人，读少量拉丁语和印地语的句子就可以从拉丁语到印地语翻译。 ?...手把手教你用mRASP快速得到任意翻译模型 简单上手 下面我们就来手把手教大家如何使用作者开源的mRASP模型来快速得到一个单向的机器翻译模型。...在后面的例子中，我们选用作者提供的toy en-de数据集[13]来做示范。 环境配置 在开始正式训练的过程之前，我们首先需要配置好环境。
当然，逐字翻译的结果是无法直接用在句子翻译上的。...于是，Facebook的研究人员又使用了一种方法，他们训练了一个单语种语言模型，对逐字翻译系统给出的结果打分，从而尽可能排除不符合语法规则或有语病的句子。...虽然翻译结果不是很理想，但这个系统已经比逐字翻译的结果更好了，并且它可以将大量句子从源语言（比如乌尔都语）翻译成目标语言（比如英语）。...不可否认，由于第一个系统（从乌尔都语到英语的原始机器翻译系统）的翻译错误，作为训练数据输入的英语句子质量并不高，因此第二个反向翻译系统输出的乌尔都语翻译效果可想而知。...但是，这个无监督神经模型的翻译结果可以用作反向翻译的训练数据。使用这种方法得到的翻译结果，与使用100,000个语言对进行训练的监督模型效果相当。
新智元报道 来源：techxplore 编辑：元子 【新智元导读】无需翻译的无监督复述的新方法：允许从输入句子生成多样化、但语义上接近的句子。...基于这一观察结果，Google Research的两位研究人员最近提出了一种新的复述技术，可以不依赖机器翻译的方法。 ?...另一方面，他们的模型和监督翻译方法之间的比较产生了混合的结果：单语方法在识别和增强任务中表现更好，而监督翻译方法在复述生成方面表现更好。 ? ?...研究人员总结道：“总的来说，我们发现在进行复述识别和数据增强方面，单语模型可以胜过双语模式。单语模型的生成质量要高于基于无监督翻译的模型，但并不高于基于有监督翻译的模型。”...Roy和Grangier的研究结果表明，虽然使用双语并行数据（即文本及在其他语言中的可能翻译）在产生复述能够得到更卓越的表现。
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