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【NLP论文速递】文本生成、中文诗歌生成、邮件主题生成、感知对话生成、文摘生成、会话响应生成

2 中文诗歌生成 本文为了将修辞学应用到中文汉语诗歌的生成上,本文提出了一种用于现代汉语诗歌生成的修辞控制编码器。 中文分析链接:「自然语言处理(NLP)机器翻译」ACL&&中科院&&微信AI团队 3 电子邮件主题生成 本文提出并研究了电子邮件主题行生成任务:从电子邮件正文中自动生成电子邮件主题行。 我们为这个任务创建了第一个数据集,并发现电子邮件主题行生成非常抽象,这与新闻标题生成或新闻单个文档摘要不同。 中文分析链接:【真心推荐】「自然语言处理(NLP)」ACL && 阿里团队(舆论、立场检测)&& 耶鲁(电子邮件主题生成) 4 感知对话生成 本文的主要贡献有:1、提出了一种新的知识感知对话生成模型 中文分析链接:(含源码)「自然语言处理(NLP)」华南理工 && 腾讯AI Lab(基于知识库的感知对话生成) 5 文摘生成 本文提出了一种新的基于预训练的编码-解码器框架,该框架可以根据输入序列以两阶段的方式生成输出序列

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    生成密码

    然后就可以生成一段对应的密码。 生成密码的要求,就是用户需要密码包括的字符,一般有需要大写、需要小写、需要数字、需要特殊,我们把用于选择需要生成类型数记为n。 n用于生成密码中间变量,可以得到所有用户要求。 对于不同的域名可以生成不同的密码,除了域名,还可以使用其它的字符。那么算法的要求是对于不同的输入,很少会生成相同的密码。对于相同的输入,生成相同密码。 算法: 可以分为3步,第一步是生成组合字符,第二步进行混淆,第三步生成密码。 第一步的作用是生成作为密码的字符,第二步是防止第一步密码过于简单,防止可以从生成密码计算出用户账号密码,第三步是核心,用于生成密码。 接着就是从S里得到生成密码,生成密码就是给用户的密码。用户可以用生成密码做他需要使用的域名的密码。 取出生成密码算法: 取长度 $l=N-n$ N就是需要生成密码的长度,n就是选择类型数。

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    生成模型_常见的模型生成方式

    (一)生成模型简介 1、什么是生成模型 在概率统计理论中,生成模型是指能够在给定某些隐含参数的条件下,随机设工程观测数据的模型,他给观测值和标测数据序列指定一个联合概率分布,在机器学习中,生成模型可以用用来直接对数据进行建模 ,如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样,也可以用来建立变量间的条件概率分布,条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。 对于生成模型,可以分为两种类型, (1)可以完全表示出确切的分布函数 (2)第二种生成模型智能做到新数据的生成,二数据分布函数是模糊的。 生成模型的作用: (1)生成模型具有表现和处理高维概率分布的能力,而这种能力可以有效应用在数学或工程领域。 (2)与强化模型结合。 (3)通过提供生成数据,优化完善半监督学习。 生成模型: 自动编码器 变分自动编码器 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/166893.html原文链接:https://javaforall.cn

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    实战生成对抗网络:生成手写数字

    我们还没有那个条件去创作一副人工智能的画作,但我们可以先从基本的着手,生成手写数字。手写数字对于机器学习的同学来说,太熟悉不过了。既然是老朋友了,那让我们开始吧! 首先回顾一下《实战生成对抗网络[1]:简介》这篇文章的内容,GAN由生成器和判别器组成。简单起见,我们选择简单的二层神经网络来实现生成器和判别器。 生成器 实现生成器并不难,我们采取的全连接网络拓扑结构为:100 → 128 → 784,最后的输出为784是因为MNIST数据集就是由28 x 28像素的灰度图像组成。 我们可以将迭代过程中生成的手写数字显示出来: ? 嗯,结果虽然有点差强人意,但差不多是手写数字的字形,而且随着迭代,越来越接近手写数字,可以说GAN算法还是有效的。 小结 一个简单的GAN网络就这么几行代码就能搞定,看样子生成一副画也没有什么难的。

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