一、题目： 描述 将一个英文语句以单词为单位逆序排放。例如“I am a boy”，逆序排放后为“boy a am I” 所有单词之间用一个空格隔开，语句中除了英文字母外，不再包含其他字符 输入描述： 输入一个英文语句，每个单词用空格隔开。保证输入只包含空格和字母。 输出描述： 得到逆序的句
MemCap：Memorizing Style Knowledge for Image Captioning 论文主要贡献 提出了一种基于MemCap的风格化的图像描述方法，使用style memory module（风格记忆模块）来记忆关于语言风格的知识，并根据图片中的内容来检索这些知识。提出了一种sentence decomposing algorithm（句子分解算法
该笔记为斯坦福大学Kristin教授为其校内研究生及学者提供的具有CME学分的高品质课程《Writing in the Sciences》的个人学习记录，希望可以相互学习，共同进步。 文章目录 3.1 Experiment with punctuation分隔的力量！ 3.2 Practice, colon and dash当存在两句话解释同一个概念
目录 1、原生态Jaccard 1.1定义 1.2引申-Jaccard距离 1.3应用 2、语义版Jaccard 2.1诞生 2.2公式 2.3示例 2.3.1分子（即：语义相似性部分）如何计算： 2.3.2分母如何计算 2.3.3阈值参数调节方法 2.4结语 在做自然语言处理的过程中，文本相似在有很重要的应用，我们经常会遇到需要找
二者简介 词袋模型 词袋模型（Bag-of-Words model，BOW）BoW(Bag of Words)词袋模型最初被用在文本分类中，将文档表示成特征矢量。它的基本思想是假定对于一个文本，忽略其词序和语法、句法，仅仅将其看做是一些词汇的集合，而文本中的每个词汇都是独立的。 transformer模型 被学界视为代替CNN
一、前言 Google 在论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding》中提出了 BERT 模型，BERT 模型主要利用了 Transformer 的 Encoder 结构，采用的是最原始的 Transformer，总的来说 BERT 具有以下的特点： 结构：采用了 Transformer 的 E
目录 前言 一、ERNIE结构分析 二、预训练的结构 1.基于字的Pretraining 2.基于结构的Pretraining 3.基于知识的Pretraining 三、预训练的流程 1.Pipeline 2.实例 3.综述 四、总结 1.数据处理 2.模型参数 前言 预训练模型，百度的ERNIE第三代。相比T5 10billion, GPT 175billion
题目 Luogu LOJ Acwing 思路 代码 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <map> #include <set> using namespace std; const int N = 1010, M = N * N, INF = 1e9; int Cases, n, m, S, T, col[N], row[N], cnt;
bert三种pooling策略对比 notes：因为基本上没有用过原生的bert做过句向量，所以别人冷不丁一问起，笔者顿时三脸懵逼 Sentence-BERT在BERT/RoBERTa的输出结果上增加了一个pooling操作，从而生成一个固定大小的句子embedding向量。实验中采取了三种pooling策略做对比：参考 直接采用CLS位
1.输入一个由英文字母和空格组成的句子，可能会出现一个或多个空格，不区分大小写 （1）输出该句子中字母的个数（10分） （2）输出该句子中单词的个数（10分） （3）输出该句子中出现次数最多的字母和次数（20分） 例如：输入：This Is my love 输出： 字母个数：12， 单词个数：4， 出现次数最多的字母：i s， 出现次数：2 设
本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 目录 概览1 Token Embeddings作用实现 2 Segment Embeddings作用实现 3 Position Embeddings作用实现 4 合成表示 概览 下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中
今天阅读的是 Google 同学 2019 年的论文《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》。 我们知道模型效果会随着模型深度的增加得到提升，然而模型深度的增加也会使得训练变得更困难，为了解决这个问题，Google 的同学提出了一个轻量级的 BERT：ALB
中文拼写检查一直以来都是研究中的难题，目前主要采用的是基于规则的方法和基于统计的方法，此外再增加人工校验的方式来提升效果。 基于规则的方法思想简单、易于实现，但是由于不能覆盖所有的错误现象，因而其查错纠错的能力极其有限。 基于统计的方法主要使用基于N元语法模型（N-Gram）的查
一 任务介绍 基于属性的情感分析（Aspect Based Sentiment Analysis, ABSA）是一种细粒度的情感分析任务，旨在识别一条句子中一个指定属性（Aspect）的情感极性。ABSA的两个任务为情感对象识别（Aspect Term Extraction）与情感对象倾向分析（Aspect Term Polarity Analysis）。从本源上看，前者
markdown学习 在学习使用之前 先在网站上搜索并下载typora在电脑上新建.txt文本文档将扩展名.txt改成.md用typora打开该文档 标题 标题语法为“#”+空格，并且”# “对应一级标题，”## “对应二级标题，以此类推。标题语法加上内容后按回车键则标题成立。 字体 在句子两边分别加上
作者：刘锁阵 单位：燕山大学 论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P18-4009.pdf 发布时间：2018 文章目录 背景介绍模型方法数据产生事件提取句子级别的事件提取（SEE）文档级别的事件提取（DEE） 实验结果总结 背景介绍 作者提出了一个事件检测框架来检测事件并从文档级别的
论文信息 论文来源： arXiv 论文引用： Han X, Gao T, Lin Y, et al. More data, more relations, more context and more openness: A review and outlook for relation extraction[J]. arXiv preprint arXiv:2004.03186, 2020. 论文链接： https://arxiv.org/abs/2004.03186 1.
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是AI的一个领域，旨在让计算机理解和使用人类语言，从而执行有用的任务。自然语言处理又划分为两个部分：自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）。 近年来，AI改变了机器与人类的互动
https://blog.csdn.net/Jaster_wisdom/article/details/81539623 就是首先对于一个文章而言，把一个文章的所有单词提取出来，去重，得到所有出现的单词，这就是词袋。 然后对于一个句子，把句子里面的所有单词提取出来，然后在对应位置修改这些单词出现的频度 这样，对于一个句子，就抽象成为
作 者：崔金满 单 位：燕山大学 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2105.14924.pdf 代码地址：https://github.com/RunxinXu/GIT (Will be released soon) 数据集：Chinese financial documents Abstract 篇章级事件抽取旨在从整篇文章中识别出事件信息。现有的方法面临的两个挑战是：
目录 词向量/嵌入 RNN 语言模型 大纲 ELMo ELMO:Embeddings from Language Models 提取上下文表示 ELMO 有多好？ 其他发现 BERT RNN 的缺点 BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers 目标 1：掩码语言模型 目标 2：下一句预测 训练/模型详细信息 如何使用BERT
经典伟大的语言模型概述：ELMO、BERT、GPT 李宏毅老师2020新课深度学习与人类语言处理课程主页： http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.html 视频链接地址： https://www.bilibili.com/video/BV1RE411g7rQ 图片均截自课程PPT、且已得到李宏毅老师的许可:) 深度学
【论文向】ACL2014-seq2seq Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 目录 【论文向】ACL2014-seq2seq Humble opinion Abstract 1 Introduction 2 The model 3 Experiments 4 Related work 5 Conclusion 6 Acknowledgments References 注：论文阅读笔记仅帮助
https://www.bilibili.com/video/BV1A64y1975X 狐狸 和 乌鸦 英语 朗读句子 背单词开心背单词 。简单背单词开心背英语我菜顾我在，我菜故我在，blender加python 狐狸 和 乌鸦 朗读句子 开心背单词 简单背单词 开心背英语 我菜顾我在，我菜故我在，blender加python It is customary
文章目录 段落中换行普通句子中换行（1）普通句子中换行（2） MarkDown文件中，有 三种方式实现换行： 注意，CSDN支持markdown语法，本篇文章就是用markdown语法编辑。 段落中换行 使用 <br /> 例如： 床前明月光，<br />疑是地上霜 显示如下： 床前明月光，疑是地上霜 普通句子中换行（1） 使用
