阅读动机：dst和gsg有极大的关联性 pegasus预训练模型任务：将input的document内重要的句子mask掉，output是由留下的句子生成的新句子，有点类似于extractive summary extractive summary：仅仅从input里面复制信息 abstractive summary：会生成新的词语（好的abstractive summary不仅包含了
题目 1487：不同单词个数统计 题目描述 编写一个程序，输入一个句子，然后统计出这个句子当中不同的单词个数。例如：对于句子“one little two little three little boys”，总共有5个不同的单词：one, little, two, three, boys。 说明：（1）由于句子当中包含有空格，所以应该用gets函数来输入这个
这啥呀，慢慢啃 最初来源于 NLP 机器翻译的 Sequence to Sequence 模型，早先的encoder-decoder结构随着句子长度增加翻译性能会下降，因为模型记不住太长的句子。人类翻译的直观的感觉是看一部分翻译一部分，只关心要翻译的那一小部分，这个就是attention的原理。而transformer是基于attent
2047. 句子中的有效单词数 句子仅由小写字母（‘a’ 到 ‘z’）、数字（‘0’ 到 ‘9’）、连字符（’-’）、标点符号（’!’、’.’ 和 ‘,’）以及空格（’ '）组成。每个句子可以根据空格分解成 一个或者多个 token ，这些 token 之间由一个或者多个空格 ’ ’ 分隔。 如果一个 token 同时满足
2021年的11月11日双十一马上就要到来了，有不少人忙着买买买，也有一些人忙着在朋友圈中调侃自己和别人。有很多网友在疯狂购物之后，表示自己以后要“吃土”了，想发一条朋友圈吐槽一下自己，但是不知道双十一朋友圈文案关于剁手幽默的应该怎么写。 其实大家在网上搜索“双十一剁手幽默文案
Doc2bow是封装于Gensim中的方法，主要是实现bow模型 bow模型（词袋）模型使用一组单词（无序）来表示一个句子 先根据语料构建词典 每个句子可以用词典长度的一维向量来表示，向量不关心单词出现的顺序，只表示该位置的单词在样本中出现的频率。 gensim.corpora.Dictionary---根据语料库构建词典
原文链接 介绍 从结构化数据中自动生成文本描述提高了知识库对普通用户的可访问性。这些应用包括向非专家解释数据记录，撰写体育新闻，总结多个文档中的信息，并生成对话回应。 数据到文本这个领域依然有很多挑战：首先，它们采用扁平的数据本体结构，例如数据记录的槽值对或者表格的扁平形式
Pooling 选择的策略 这里交叉介绍 pooling 选择的策略： •池化的应用：降维和保留显著的特征 •Max pooling 是取整个 feature map 区域的最大值作为特征，即一个 max feature操作，在自然语言处理中常用于文本分类（text classification），观察到的特征是一般都是句子的强特征，以便可以区
1 问题 下载点此，关于seq2seq和encoder-decoder的一些基础可以参考这里:参考1、参考二 当前的QG模型普遍有以下两个问题： 1 错误的关键词和问题词：模型可能会用错误的关键字和错误的疑问词提出问题 2 复制机制不完善：复制与答案语义无关的上下文词 作者认为以上两个问题，主要是由
原题：leetcode 2047.句子中的有效单词数 题目描述 句子仅由小写字母（'a' 到 'z'）、数字（'0' 到 '9'）、连字符（'-'）、标点符号（'!'、'.' 和 ','）以及空格（' '）组成。每个句子可以根据空格分解成 一个或者多个 token ，这些 token 之间由一个或者多个空格 ' �
【leetcode 1451】重新排列句子中的单词 ①请你重新排列 text 中的单词，使所有单词按其长度的升序排列。如果两个单词的长度相同，则保留其在原句子中的相对顺序。 ②单词以空格分开，句子首字母需大写 方法一、利用匿名内部类Comparator并重写compare方法实现根据单词长度排序 publ
Behavior imitation of individual board game players 可以把 behavior imitation 列为 keywordby dividing the imitation process into two stages → \to → 技术比阶段
public class p48{ public static void main(String[] args){ String[] array={"Java","is","greate"}; int num = 0; for (int i = 0;i<array.length;i++) { System.out.print(array[i]+" "); num += array[i].leng
2.3. Let go! 放手!4. Me too． 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on． 来吧(赶快)8. Hold on． 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad． 还不错。11. Not yet． 还没。12. See you． 再见。13. Shut up! 闭嘴!14. So long． 再见。15. Why not? 好呀! (为什么不呢?)16. Al
题目链接：5902. 检查句子中的数字是否递增 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 题目描述： 句子是由若干 token 组成的一个列表，token 间用 单个 空格分隔，句子没有前导或尾随空格。每个 token 要么是一个由数字 0-9 组成的不含前导零的 正整数 ，要么是一个由小写英文字母组成的 单词
听前的准备： 1 听到大标题 ，看每一个题的第一个题 2 看题的时候，脑袋里面默念英文，一定要念出来，在想意思很重要。 听的时候： 1 听英语句子，脑袋里面重复句子，重复后想这个意思。 2 极度的专注。 3 听到什么选什么 ，但是 一定要尽力把整个句子听完
刚入门python，现在跟着老师做项目，决定在这里进行记录。 目的：删除文章中的垃圾信息。 1、多个无意义词组重复在一个句子里，删除包含该词组的句子。 2、多个无意义句子重复，删除句子 3、无意义数字重复，删除包含该无意义
下面内容仅仅是个人偏好，曾经的小白，要努力成为大白ing。 发音很难听，词汇量不足。 基本的句型： 1）简单句 1.1 主谓 1.2 主谓宾 1.3 主系表 be/become 1.4 主谓宾宾补 find/keep/ 2) 复合句 2.1 并列句（并列连词，可省略） 2.2 名词性从句 主语从句、宾语从句、 句子相当于名词功能 一般疑问
目录Seq2Seq代码QA Seq2Seq seq2seq，从一个句子翻译到另外一个句子。 封面是一个基因转录，这个也是一个seq2seq的过程。 seq2seq最早是来做机器翻译的，不过现在基本都使用bert。（听说google的翻译和搜索都使用了bert） seq2seq是一个encoder-decoder的架构。 encoder是一个RNN，读取输
目录双向循环神经网络代码QA 双向循环神经网络 双向LSTM非常不适合做推理，基础是不能用在预测下一个词。 Bi-RNN的作用主要是对一个句子做特征提取，比如做翻译， 给句子A翻译句子B，那么可以对句子A使用Bi-RNN去双向的看它。 代码 这里代码不会讲具体实现，但是其实很简单，前向的
第1讲 绪论 本讲模拟练习题(不计分) 1. 编译是对( )。 A. 机器语言的执行 B. 汇编语言的翻译 C. 高级语言的翻译 D. 高级语言程序的解释执行 正确答案：C你选对了 2. 用高级语言编写的程序经编译后产生的程序叫( )。 A. 源程序 B. 目标程序 C. 连接程序 D. 解释程序 正确答案：B你选对
1 文本分类概述 1.1 简介 给定文本D，将文本分类为预定义的N个类别中的一个或多个。 1.2 任务 根据文本的长度，可以分为： 短文本分类长文本分类 根据标签，可以分为： 单标签分类多标签分类层次多标签分类 1.3 常用方法 可以分为传统机器学习和深度学习方法两类，主要区别在于传统机器
图片来源：作者绘制 余光中先生曾在“怎样改进英式中文？──论中文的常态与变态”这篇文中批评了英式中文，大家不妨通过以下链接阅读。 https://www.translators.com.cn/archives/2007/10/1071 也可以访问以下链接直接阅读文章 科技记者的自我修养：怎样改进英式中文? 1.理解中文
目录 1. 第一篇论文《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》1.1 论文基本信息1.2 动机1.3 模型1.4. 实验1.4.1 训练所用的数据集1.4.2 实验结果1.4.3 消融实验 1.5 小结 2. 第二篇论文2.1 论文基本信息2.2 动机2.3 模型2.3.1 Augmented SBERT2
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、文本摘要简介1、抽取式：2、生成式： 二、机器翻译简介三、Seq2Seq简介四、机器翻译实战总结 前言 生成式模型的应用领域是机器翻译和文本摘要，核心思想使用Seq2Seq的模式解决问题。 一、文本
