在人工智能领域,大模型有时会产生一个被称为“幻觉问题”的现象。在对话过程中,大模型可能会答非所问,生成与用户输入不符、与先前生成的内容矛盾或与已知世界知识不符的内容。这就是所谓的“幻觉问题”。
大家知道,我们一直在探索在FreeSWITCH里实现ASR和TTS的各种方案。这一次,我们遇到了Bark。
TextRank是一种用于文本摘要和关键词提取的算法,它使用图模型来分析文本中的句子之间的关联度,并根据关联度对句子进行排序。TextRank4ZH是TextRank的一个针对中文文本的实现。在本篇文章中,我们将介绍如何使用Python中的TextRank4ZH来进行文本摘要和关键词提取的基本操作。
本文一步步为你演示,如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”,不妨尝试一下。 📷 需求 好友最近对自然语言处理感兴趣,因为他打算利用自动化方法从长文本里提取关键词,来确定主题。 他向我询问方法,我推荐他阅读我的那篇《如何用Python从海量文本提取主题?》。 看过之后,他表示很有收获,但是应用场景和他自己的需求有些区别。 《如何用Python从海量文本提取主题?》一文面对的是大量的文档,利用主题发现功能对文章聚类。而他不需要处理很多的文档,也没有聚类的需求,但是需要处理的每篇文
代码和Demo地址:https://github.com/dvlab-research/LongLoRA
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度,相似程度的评价有很多角度:单纯的字面相似度(例如:我和他 v.s. 我和她),语义的相似度(例如:爸爸 v.s. 父亲)和风格的相似度(例如:我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶)等等。
本文介绍了四款流行的中文主题建模工具,它们分别是LDA,LSI,LSA和CopulaLDA。文章主要从原理,实现方法和应用场景等方面进行了详细的介绍。同时,文章还探讨了这四款工具在处理大数据集和高维稀疏数据时的优缺点。通过实验,作者比较了这四款工具在文本主题建模方面的性能,并总结了各种工具在实际应用中的适用场景。
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需要注意的是,复读机问题是大型语言模型面临的一个挑战,解决这个问题是一个复杂的任务,需要综合考虑数据、训练目标、模型架构和生成策略等多个因素。目前,研究人员和工程师们正在不断努力改进和优化大型语言模型,以提高其生成文本的多样性和创造性。
判断两篇文章之间的语义关系对于新闻系统等应用有着重要的意义。例如,通过对新闻文章之间的关系判断,一个新闻应用可以将讲述同样的事件的文章聚类在一起,去除冗余,并形成事件发展的脉络。在图 1 中,「2016 美国总统大选」这一故事的主要信息被组织成一条故事树。其中的每个节点,代表了讲述该故事中同样的一个子事件的文章集。这种文本组织方式,在信息爆炸的时代,能给人们带来极大的便利。
过去的一周,由AI技术天才杨植麟的大模型初创企业月之暗面及其产品Kimi所带来的连锁反应,从社交媒体一路冲向了A股,带动了一批“Kimi概念股”的大涨。这也是国内AI创业公司第一次真正意义上的“破圈”。
本文作者:Bang Liu、Di Niu等 文章之间关系匹配是自然语言处理领域的重要问题。传统算法忽略了文本内部语义结构,而深度神经网络目前主要用于句子对之间的匹配。同时由于长文本对计算量需求较大,且目前缺乏训练数据集,因此长文本的匹配问题一直难以解决。对此,来自阿尔伯塔大学和腾讯 PCG 移动浏览器产品部的研究者提出了概念交互图(Concept Interaction Graph)算法,对比现有的文章关系匹配算法有明显的效果提升。该论文已被自然语言处理顶会 ACL 2019 接收,项目代码和数据集已
【导读】OCR由文本定位和文本识别组件构成。本文介绍Github上的一个开源文本定位组件Text_Detector,它使用了RetinaNet的结构和textboxes++中的一些技术。
论文 1:DeepDebug: Fixing Python Bugs Using Stack Traces, Backtranslation, and Code Skeletons
有时候,我们需要将文本转换为图片,比如发长微博,或者不想让人轻易复制我们的文本内容等时候。目前类似的工具已经有了不少,不过我觉得用得都不是很趁手,于是便自己尝试实现了一个。 在 Python 中,PI
长文本在使用前,需要先进行配置,如果不配置是不可能往表STXH和STXL中写入文本值的。
HELLO,这里是百里,一个学习中的ABAPER, 这是坚持打卡文章,在学习工作中,我们可能会遇到某些长文本内容,比如交货单啊,比如销售订单啊这种都存在着,一些给用户存长文本的地方,然后用户会在这些长文本地方写入数据,一般的报表中是不要求体现长文本内容的,毕竟这么长的东西显示出来也会很丑.可能给用户做打印,ole的时候会用到显示客户的长文本备注.本篇文章讲的是,长文本的常用使用方式及一些该如何看懂函数的用法.
上周,月之暗面(Moonshot AI)公司宣布旗下对话式 AI 助理产品 Kimi 应用现已支持 200 万字无损上下文输入。去年 10 月发布时,Kimi 仅支持 20 万字的无损上下文输入长度。而在此前,GPT-4Turbo-128k 公布的数字约 10 万汉字,百川智能发布的 Baichuan2-192K 能够处理约 35 万个汉字。
大模型只能够记忆与理解有限的上下文已经成为大模型在真实应用中的能力瓶颈,例如对话式AI系统往往无法记忆你前一天对话的内容,利用大模型构建智能体会产生前后不一致的行为与记忆。
而且是“即插即用”,理论上可以适配任意大模型,目前已在Mistral和Llama2上试验成功。
就在最近,中国香港中文大学贾佳亚团队联合MIT宣布了一项新研究,一举打破如此僵局:
1)首先将模型对象的始化。通Gensim模型接受一段训练集(注意在Gensim中,语料对应着一个稀疏向量的迭代器)作为初始化的参数。
在自然语言处理领域,我们有一种类型的问题是如何在一堆文本中提取出核心词/句子。而无论是对于长文本还是短文本,往往几个关键词就可以代表整个文本的主题思想。同时,在很多推荐系统中,由于无法直接就整体文本进行利用,往往会现对文本进行汇总,常用的方法就是embedding或者关键词抽取,关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。让我们看下有哪些快速上手可用的方法。
具体办法就是建一个临时Lora模块,让它仅在长文本生成过程中“流式更新”,也就是用先前生成的内容不断作为输入来充当训练数据,以此保证知识被存进模型参数中。
文本摘要提取的主流算法主要有以下几种:基于统计的方法:这种方法使用统计模型来分析文本,然后提取关键信息。其中,最常用的方法是TF-IDF(词频-逆文档频率)算法和TextRank算法。基于机器学习的方法:这种方法使用机器学习算法来训练模型,然后使用模型来提取摘要。其中,最常用的方法是支持向量机(SVM)和朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法。基于深度学习的方法:这种方法使用深度学习算法来训练模型,然后使用模型来提取摘要。其中,最常用的方法是循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)。基于规则的方法:
最近有文字转图片的需求,但是不太想下载 APP,就使用 Python Pillow 实现了一个,效果如下:
因为想给自己的毕设要做个可视化,而不是简单地黑框框,就试着学了学Tkinter,发现上手起来是真的简单,在此,推荐给大家!
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元,帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里,我们针对常见的机器学习任务,提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下: 周一:【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二:【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三:【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四:【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五:【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言
HELLO,这里是百里,一个学习中的ABAPER,这篇文章是坚持学习文章. 在工作中我们,肯定会遇到一些长文本的使用方式,在以前我讲过用过使用READ_TEXT的方式通过调用函数来实现长文本的数据读取.但是也讲了他的问题所在,就是会相对较慢,比较卡. 今天我们来讲另外的一种方式,获取长文本数据, 通过读取底表的方式 .
项目地址,阅读原文可以直达,欢迎参与和Star: https://github.com/RandyPen/TextCluster 这个项目的作者是AINLP交流群里的昭鸣同学,该项目开源了一个短文本聚类工具,内存友好,速度不错,还不用尝试隐变量个数,欢迎使用。
今天为大家分享 Python高频写法总结:精简代码,提高效率,全文3400字,阅读大约12分钟。
机器之心专栏 作者:百度NLP 本期百度NLP 专栏介绍了百度开源的中文主题模型应用工具包 Familia。在本文中,作者结合 Familia 汇总主题模型在工业界的一些典型应用案例,方便开发者按图索骥,找到适合自己任务的模型以及该模型的应用方式。 主题模型是文本挖掘的重要工具,近年来在学术界和工业界都获得了非常多的关注。虽然学术界的研究人员提出了多种多样的主题模型来适应不同的场景,这些工作主要集中在「建模」层面,即设计合理的模型来适配各色各样的数据,而指导主题模型在工业场景「落地」的资源和文
读者朋友们,多多笔记更新啦。最近事情比较杂乱(花式懒),所以停更了一段时间,不过也重构和基本完成了之前构思的Transformer教程,目前也正在内测,期待更好的她。
利用这种方法,研究人员对GPT-4和国内知名的Kimi Chat进行了“数星星”测试。
之前各种刷榜的BERT和它的各种衍生版本RoBERTa等,都是构建在Transformer基础上。
AdvancedEAST是一种用于场景图像文本检测的算法,主要基于 EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector,并且还进行了重大改进,使长文本预测更加准确。
在html页面中经常会遇到文本显示框太小,无法显示出全部文字,但如果直接切掉又会很难看,这里教大家使用text-overflow: ellipsis的属性解决文本溢出问题。
近日,贾佳亚团队联合 MIT 发布了一项名为 LongLoRA 的新技术,只需两行代码、一台 8 卡 A100 机器,便可将 7B 模型的文本长度拓展到 100k tokens、70B 模型的文本长度拓展到 32k tokens。同时,该研究团队还发布了首个拥有 70B 参数量的长文本对话大语言模型 LongAlpaca。
在之前的 ChatGLM 微调训练的实验中,由于数据量较小,调试效果并不理想。同时,数据需要符合 Prompt 的 jsonl 格式,而短时间内整理出合适的项目训练数据并不容易。然而,在社区中了解到了langchain基于本地知识库的问答功能,这或许我也可以自己搭建一个本地知识库,直接导入本地文件,从而实现本地知识库的问答功能。这样,我只需导入一部小说,就能让系统理解小说内容,并回答相关问题。
基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类模型. 详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23%
机器之心专栏 机器之心编辑部 如今大型语言模型(如 ChatGPT)风靡全球,其最重要的应用之一就是辅助用户完成各种日常写作,如撰写电子邮件,创作博客文章,都能得到它的有力支持。但是目前包括 ChatGPT 在内的各种大语言模型在长内容创作领域,如小说,剧本,长篇文案等领域却显得力不从心。 近期,来自苏黎世联邦理工和波形智能的团队发布了 RecurrentGPT,一种让大语言模型 (如 ChatGPT 等) 能够模拟 RNN/LSTM,通过 Recurrent Prompting 来实现交互式超长文本生成,
Container是一个很方便的组件,相当于Web HTML中的div,它包含了公共的绘制,定位和尺寸组件。
上下文窗口长度达到了100万token,持平了谷歌同时推出的王炸Gemini 1.5,伯克利出品。
基于Transformer的模型已经引领NLP领域,然而基于Transformer的方法随着输入文本长度的增加,计算量剧增,并且Transformer能处理的句子长度受限,已有的方法大多使用截断的方式,这会导致信息损失,因此如何实现长文本的预训练是目前的一大难题。
这一章我们聊聊有哪些方案可以不用微调直接让大模型支持超长文本输入,注意这里主要针对无限输入场景。之前在BERT系列中我们就介绍过稀疏注意力和片段递归的一些长文本建模方案长文本建模 BigBird & Longformer & Reformer & Performer,不过以上方案无一例外都需要在训练阶段引入。针对当前大模型微调成本高的问题,更多研究放到如何在模型外部支持长文本输入。先讨论下为啥当前的大模型会在推理时存在输入长度的限制,主要有以下几点原因
每天给你送来NLP技术干货! ---- 来自:CS的陋室 短文本理解,无论是分类、实体识别还是语义相似度,其实在日常应用中都是挺多的,例如搜索和对话场景下用户输入的内容,基本都是短文本的处理,今天来给大家分享一下短文本视角下的常见问题以及难点吧。 当然了,这里的概念比较笼统,就是短文本理解,在任务上是比较泛的,下面的思路其实可以套用到各种理解类的问题里,就是上面说的分类、序列标注、语义相似度这种问题里。 短文本理解的概念 所谓的理解,其实就是对文本进行理解或者说信息抽取,相信这个大家都好懂,常见的就是分类、
aTeX 提供了许多工具来创建和定制表格,在本系列中,我们将使用 tabular 和 tabularx 环境来创建和定制表。
Hello 各位小伙伴,你们好,今天我们来聊聊kuka机器人上一些可以“锦上添花”的小技巧,这里“锦上添花”的意思是这些技巧可以让你的程序更易读,操作更便捷,业务更专业的一些技巧,但处于严谨的态度,这些技巧并不全是没有也行的。但是这些技巧其实如果没人告诉你,可能真的很难知道或者想到,或者你正在使用一个比较本的方法。
早先发布Vicuna模型和大语言模型排位赛的LMSYS Org(UC伯克利主导)的研究人员又开始搞事情了。
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