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中科大&快手提出多模态交叉注意力模型：MMCA，促进图像-文本多模态匹配！

与他们不同的是，在这项工作中，作者通过在统一的深度模型中联合建模图像区域和句子单词的模态内和模态间关系，提出了一种新的图像和句子匹配的多模态交叉注意 (MMCA) 网络 。...Self-Attention Module 注意力模块可以描述为将query和一组key-value对映射到输出。注意力函数的输出是value的加权和，其中权重矩阵由query及其对应的key确定。...在多头自注意子层中，注意力被计算h次，使其成为多头。这是通过使用不同的可学习线性投影将查询（Q）、键（K）和值（V）投影h次来实现的。 具体来说，给定一组片段，作者首先计算输入的查询、键和值：，其中。...通过以下等式计算value的加权和： 之后，计算所有head的值，并将它们concat在一起： 式中，h是head数。...第k个单词使用窗口大小为l的卷积输出为: 其中，是卷积滤波器矩阵，是偏差。接下来，对所有单词位置执行最大池化操作: 。

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盘一盘 Python 系列特别篇 - 正则表达式

用下面的 RE ^[s|S]....n$ 中括号 [] 表示一个集合，而 | 分隔集合里面的元素，在本例是 s 和 S。意思就是匹配开头的 s 或 S，结尾是 n 的 6 字符的单词。 ? ?...现在带着后缀的 beat 已经获取出来了，上面列表中每个元组的第一个元素，但完美主义者不想要后缀（即元组的第二个元素），可以用下面的骚模式。 在 () 中最前面加入 ?:。(?...自身 --> 特殊 规则总结如下（大写和小写互补，两者加一起是全集）： \b：匹配空字符串，但仅适用于单词的“首尾” \B：匹配空字符串，但仅适用于单词的“非首尾” \d：匹配任何“数字”字符，等价于...由于值匹配句头，那么句中的 Bryant 无法被匹配到。 ---- search(pat, str) 在字符串中查找匹配正则表达式模式的位置。如果匹配，返回对象，如果不匹配，返回 None。...如果没有找到匹配模式的串，则返回未被修改的句子 str，其中 repl 既可以是字符串也可以是一个函数。

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机器翻译之BLEU值

: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation 中提出的 这种评测方法通过对候选翻译与参考文本中的相匹配的 n 元组进行计数, 其中一元组...,2002 年发表 n 元组匹配的计数结果会被修改, 以确保将参考文本中的单词都考虑在内, 而不会对产生大量合理词汇的候选翻译进行加分在 BLEU 论文中这被称之为修正的 n 元组精度 糟糕的是, 机器翻译系统可能会生成过多的合理单词...我们首先逐句计算 n 元组匹配数目接下来, 我们为所有候选句子加上修剪过的 n 元组计数, 并除以测试语料库中的候选 n 元组个数, 以计算整个测试语料库修正后的精度分数 pn 摘自论文 BLEU:...1.0 语料库 BLEU 分数 NLTK 还提供了一个称为 corpus_bleu()的函数来计算多个句子 (如段落或文档) 的 BLEU 分数 参考文本必须被指定为文档列表, 其中每个文档是一个参考语句列表..., 并且每个可替换的参考语句也是记号列表, 也就是说文档列表是记号列表的列表的列表候选文档必须被指定为列表, 其中每个文件是一个记号列表, 也就是说候选文档是记号列表的列表 这听起来有点令人困惑; 以下是一个文档的两个参考文档的例子

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盘一盘 Python 系列特别篇 - 正则表达式

用下面的 RE ^[s|S]....n$ 中括号 [] 表示一个集合，而 | 分隔集合里面的元素，在本例是 s 和 S。意思就是匹配开头的 s 或 S，结尾是 n 的 6 字符的单词。 ? ?...现在带着后缀的 beat 已经获取出来了，上面列表中每个元组的第一个元素，但完美主义者不想要后缀（即元组的第二个元素），可以用下面的骚模式。 在 () 中最前面加入 ?:。(?...自身 --> 特殊 规则总结如下（大写和小写互补，两者加一起是全集）： \b：匹配空字符串，但仅适用于单词的“首尾” \B：匹配空字符串，但仅适用于单词的“非首尾” \d：匹配任何“数字”字符，等价于...由于值匹配句头，那么句中的 Bryant 无法被匹配到。 ---- search(pat, str) 在字符串中查找匹配正则表达式模式的位置。...如果没有找到匹配模式的串，则返回未被修改的句子 str，其中 repl 既可以是字符串也可以是一个函数。

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LLM-AI大模型介绍

例如，在句子“我喜欢学习自然语言处理”中，1-gram（unigram）是单个词，如“我”、“喜欢”、“学习”等；2-gram（bigram）是两个连续的词，如“我喜欢”、“喜欢学习”等；而3-gram...，BLEU 的分数取值范围是 0～1，分数越接近1，说明翻译的质量越高。 在实际应用中，通常会计算BLEU-1到BLEU-4的值，并对它们进行加权平均以得到一个综合的BLEU分数。...的方法进行匹配，则匹配度为1，显然是不合理的，所以计算某个词的出现次数进行改进。...ROUGE-W (ROUGE-W): 基于最长公共子串（Longest Common Substring, LCS）的方法，计算生成摘要与参考摘要之间的LCS数量与参考摘要中的单词总数之比。...PPL=exp(−fraclog(P(X))N)，其中，P(X) 是模型对整个数据集的概率分布的连乘积，N 是数据集中的总词数。

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jieba结巴分词原理浅析与理解 HMM应用在中文分词 及部分代码阅读

DAG根据我们生成的前缀字典来构造一个这样的DAG，对一个sentence DAG是以{key:listi,j…, …}的字典结构存储，其中key是词的在sentence中的位置，list存放的是在sentence...中以key开始且词sentencekey:i+1在我们的前缀词典中的以key开始i结尾的词的末位置i的列表，即list存放的是sentence中以位置key开始的可能的词语的结束位置，这样通过查字典得到词...在HMM模型中文分词中, 输入是一个句子(也就是观察值序列)，输出是这个句子中每个字的状态值。...其中-3.14e+100作为负无穷，也就是对应的概率值是0。...Statusj) 其中，P(Observedi|Statusj)这个值就是从EmitProbMatrix中获取。

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拿起Python，防御特朗普的Twitter！

步骤二 在这里，我们尝试改进我们的代码，这样我们就可以知道一条Twitter是“坏”还是“好”。 这里的想法是创建两个由好词和坏词组成的列表，并根据它们从这些列表中包含的词数增加或减少推文的值。...因此，在第16行和第17行中，我们初始化了两个值，每个值表示一条Twitter中好词和坏词的数量。在第19行和第20行中，我们创建了好单词和坏单词的列表。...为了解决这个问题，我们使用名为字典的Python数据结构。字典是一个条目列表，每个条目都有一个键和一个值。我们将这些项称为键值对。因此，字典是键值对的列表（有时称为键值存储）。...稍后，我们使用word_weights字典检查其中是否存在单词，并计算分配给单词的值。这与我们在前面的代码中所做的非常相似。...原来的句子有12个单词，所以在“yes”之后预测的第13个单词可以是任何单词。在这种情况下，yes之后的单词被预测为to。但是如果你用不同的初始值训练，这个值就会改变。 ? ?

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一顿操作猛如虎，涨跌全看特朗普！

步骤二 在这里，我们尝试改进我们的代码，这样我们就可以知道一条Twitter是“坏”还是“好”。 这里的想法是创建两个由好词和坏词组成的列表，并根据它们从这些列表中包含的词数增加或减少推文的值。...因此，在第16行和第17行中，我们初始化了两个值，每个值表示一条Twitter中好词和坏词的数量。在第19行和第20行中，我们创建了好单词和坏单词的列表。...为了解决这个问题，我们使用名为字典的Python数据结构。字典是一个条目列表，每个条目都有一个键和一个值。我们将这些项称为键值对。因此，字典是键值对的列表（有时称为键值存储）。...稍后，我们使用word_weights字典检查其中是否存在单词，并计算分配给单词的值。这与我们在前面的代码中所做的非常相似。...例如，要想获取川普的最后一条推文，只需使用以下内容： 这将为我们提供一个包含一个项目的列表，其中包含关于川普最后一条推文的信息。我们可以得到关于Twitter的不同信息。

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四万字全面详解 | 深度学习中的注意力机制（完结篇）

从灵活性角度看，可以人工设计key的嵌入以更好的匹配问题，人工设计value的嵌入来更好的匹配答案。...则语句向量化表示为： 其中， 看做是每个单词的embedding表示， 是根据「位置」计算的权重向量，称作position encoding。...对于多个单词的答案，会把答案句子看成一个整体，从多个候选的答案句子中选择其中一个）， ，其中， 。 是词汇表所有词的概率，使用交叉熵损失进行训练。...这篇文章在key和value上进一步解耦，并引入先验知识分别来设计key embedding和value embedding，也就是人工设计key的嵌入以更好的匹配问题，人工设计value的嵌入来更好的匹配答案...前面的3篇工作都不是标准的Seq2Seq模型，都只是利用简单的Bag-of-Words来处理序列，预测的时候，答案要么是单个单词；要么是看成一个整体的句子。

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逐步理解Transformers的数学原理

Step 1 (Defining the data) 第一步是定义我们的数据集 (语料库)。 在我们的数据集中，有3个句子 (对话) 取自《权力的游戏》电视剧。...其中N是所有单词的列表，并且每个单词都是单个token，我们将把我们的数据集分解为一个token列表，表示为N。 获得token列表 (表示为N) 后，我们可以应用公式来计算词汇量。...维度值表示embedding向量的维度，在我们的情形下，它是5。 继续计算位置embedding，我们将为下一个单词 “you” 分配pos值1，并继续为序列中的每个后续单词递增pos值。...Transformer架构的初始部分的输出将在之后用作编码器的输入。 编码器 在编码器中，我们执行复杂的操作，涉及查询（query），键（key）和值（value）的矩阵。...在下一步中，我们将再次执行类似于用于获取query, key, 和value矩阵的过程的线性转换。此线性变换应用于从多个头部注意获得的级联矩阵。

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BERT中的词向量指南，非常的全面，非常的干货

在过去，单词被表示为惟一索引值(one-hot编码)，或者更有用的是作为神经单词嵌入，其中词汇与固定长度的特征嵌入进行匹配，这些特征嵌入是由Word2Vec或Fasttext等模型产生的。...Word2Vec将在两个句子中为单词“bank”生成相同的单词嵌入，而在BERT中为“bank”生成不同的单词嵌入。...id 掩码id，以指示序列中的哪些元素是令牌，哪些是填充元素 段id用于区分不同的句子 用于显示令牌在序列中的位置嵌入 幸运的是，这个接口为我们处理了这些输入规范中的一些，因此我们只需要手动创建其中的一些...，它们应该是不同的，虽然单词“bank”是相同的，但在我们的每个句子中，它都有不同的含义，有时意义非常不同。...在这个句子中，我们有三种不同的“bank”用法，其中两种几乎是相同的。

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独家 | 逐步理解Transformers的数学原理

Step 1 (Defining the data) 第一步是定义我们的数据集 (语料库)。 在我们的数据集中，有3个句子 (对话) 取自《权力的游戏》电视剧。...其中N是所有单词的列表，并且每个单词都是单个token，我们将把我们的数据集分解为一个token列表，表示为N。 获得token列表 (表示为N) 后，我们可以应用公式来计算词汇量。...维度值表示embedding向量的维度，在我们的情形下，它是5。 继续计算位置embedding，我们将为下一个单词 “you” 分配pos值1，并继续为序列中的每个后续单词递增pos值。...Transformer架构的初始部分的输出将在之后用作编码器的输入。 编码器 在编码器中，我们执行复杂的操作，涉及查询（query），键（key）和值（value）的矩阵。...在下一步中，我们将再次执行类似于用于获取query, key, 和value矩阵的过程的线性转换。此线性变换应用于从多个头部注意获得的级联矩阵。

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Leetcode No.140 单词拆分 II（DFS）

一、题目描述 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。...方法：记忆化搜索 对于字符串 s，如果某个前缀是单词列表中的单词，则拆分出该单词，然后对 s 的剩余部分继续拆分。如果可以将整个字符串 s拆分成单词列表中的单词，则得到一个句子。...如果到某个下标发现无法匹配，则哈希表中该下标对应的是空列表，因此可以对不能拆分的情况进行剪枝优化。...还有一个可优化之处为使用哈希集合存储单词列表中的单词，这样在判断一个字符串是否是单词列表中的单词时只需要判断该字符串是否在哈希集合中即可，而不再需要遍历单词列表。...，这样在判断一个字符串是否是单词列表中的单词时只需要判断该字符串是否在哈希集合中即可 // 而不再需要遍历单词列表。

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【Kaggle微课程】Natural Language Processing - 1. Intro to NLP

Tokenizing Tokenizing 将返回一个包含 tokens 的 document 对象。 token 是文档中的文本单位，例如单个单词和标点符号。...token.lemma_返回单词的lemma token.is_stop，如果是停用词，返回布尔值True（否则返回False） print(f"Token \t\tLemma \t\tStopword...在上面的句子中，重要的词是tea, healthy, calming。删除 停用词 可能有助于预测模型关注相关词。...因此，您应该将此预处理视为超参数优化过程的一部分。 4. 模式匹配 另一个常见的NLP任务：在文本块或整个文档中匹配单词或短语。...当你想匹配一个词语列表时，使用PhraseMatcher会更容易、更有效。 例如，如果要查找不同智能手机型号在某些文本中的显示位置，可以为感兴趣的型号名称创建 patterns。

59130

LeetCode 图解 | 30.串联所有单词的子串

找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。 注意子串要与 words 中的单词完全匹配，中间不能有其他字符，但不需要考虑 words 中单词串联的顺序。...回头看题目描述要求，“注意子串要与 words 中的单词完全匹配，中间不能有其他字符，但不需要考虑 words 中单词串联的顺序”。...所以，单词组words：{"su", "an", "fa"}的长度是3，要求字符串依次遍历时，有连续三个关键字是和单词组words匹配上的。 那如何去匹配呢？...可以设置两个散列表，散列表匹配散列表，或者控制条件判断 count 是否等于散列表（单词组）的数组长度。 创建一个散列表，统计单词的个数。...start = end 还有更巧妙的一点，散列表匹配散列表，那么可以要求 window_map 的关键字的值不能大于 map 同一关键字的个数。

80010

用机器学习怎样鉴别不可描述的网站

我在数据获取过程中使用的是 nodejs 编写的爬虫，每次同时发起 1000 个请求，4500 个站点几分钟就搞定了。...因为在本文场景下大小写词语所代表的含义基本相同，不予区分 切词，依据就是空格，逗号等分隔符，将句子切分成一个个的单词。...矩阵每一行的值，就是经过上述方法切词之后，词库中每一个词在该 title 上出现的频率，当然对于没有在该 title 出现的词（存在于其他 title 中）计为 0 即可。...当然在分析最终识别结果的过程中，还发现起始很多的色情语料被标记成了正常语料。原因在于，正常语料的来源是 alex 排名靠前的网站。在这其中是有部分的不可描述网站的。...个人认为本文的应用场景和贝叶斯的的思想是一致的，通过判断该语句属于某一类别的概率来决定其归属，具体通过句子中单词的概率进行计算所的。当然实际生产过程中模型的选择还是依赖于具体的应用场景和效果。

1.7K20

python set 排序_如何在Python中使用sorted()和sort()

在字符串中, 每个元素都表示字符串中的每个字符。 Sorted()不会以不同的方式处理句子, 它会对每个字符 (包括空格) 进行排序。        ...())>>> sorted_string['I', 'like', 'sort', 'to']>>> ' '.join(sorted_string)'I like sort to'   此示例中的原始句子转换为单词列表...每个元素都会应用  reverse_word()，排序顺序将基于后向单词中的字符。      您可以使用key参数中定义的lambda函数，而不是编写独立函数。...用于执行以下操作：1、将每个短语拆分为单词列表 2、在这种情况下找到第三个元素或单词 3、找到该单词中的第二个字母   六   区分何时使用sorted()函数和何时使用.sort()   你已经看到了...其中，需要捕获的数据是跑步者的号码和完成比赛所需的秒数：   >>> from collections import namedtuple>>> Runner = namedtuple('Runner'

4K40

传统编程遇上机器学习会擦出怎样的火花？

不幸的是，HashTables只能查找整个单词匹配，而不是匹配前缀（即以......开始的标题）。 同样，我们可以考虑一个平衡良好的二叉树。...尝试 在本节中，我们将探讨试图如何在标题（单词）列表中搜索前缀匹配。一旦你理解了单词的插入方式，就相当容易理解： ? 接下来让我们看看如何搜索以“te”开头的标题： ? 你可能在想，没有那么快！...事实上，复杂度是θ（k + M），其中k是前缀的长度，M是建议列表或最后一个节点匹配下的子树的大小（直接子节点保存在HashTable中，因此需要经常查找字符匹配）。...无论如何，我们需要遍历子树来收集建议的单词/标题 - 如果列出的结果很多，则会显著减慢算法的速度。 当然，它比θ（k * N）好，其中k是前缀的长度，N是所有列表的大小。但是，我们能做得更好吗？...因此，如果用户搜索以其中一个词开头的标题，很可能会搜索不出来。 解决方案很简单！我们只是将每个单词分别插入到树中，并将标题的所有句子保存到节点建议列表中。现在，不再只提供单词建议，而是有一个句子列表。

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