本文将介绍一个简单高效的文本生成图像基准模型，该基准模型是DF-GAN20版代码，清楚简单，实用性高，本基准模型代码在他的基础上经过少量简化和处理，虚拟环境也进行了打包，非常适合作为一个基线模型，然后在其上进行对应创新。一、下载代码代码地址：https://github.com/Heavenhjs/demot2i.git 下载方法：git clone https://github.com/Heav
作者：HelloGitHub-追梦人物博客文章的模型有一个 excerpt 字段，这个字段用于存储文章的摘要。目前为止，还只能在 django admin 后台手动为文章输入摘要。每次手动输入摘要比较麻烦，对有些文章来说，只要摘取正文的前 N 个字符作为摘要，以便提供文章预览就可以了。因此我们来实现如果文章没有输入摘要，则自动摘取正文的前 N 个字符作为摘要，这有两种实现方法。覆写 sa
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2024-08-14 09:54:28
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TensorFlow 自动文本摘要生成模型textsum: Text summarization with TensorFlow | Google Research Blog(文/ 谷歌大脑软件工程师 Peter Liu) 每天，人们都依靠大量的信息源，来获取信息，从新闻报道到社交媒体帖子再到搜索结果。能够针对长文本自动生成精确摘要的机器学习模型对于以压缩形式处理大量信息是非常有用的，
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2023-11-27 19:53:21
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作者|Daulet Nurmanbetov
编译|VK
你有没有曾经需要把一份冗长的文件归纳成摘要？或者为一份文件提供一份摘要？如你所知，这个过程对我们人类来说是乏味而缓慢的——我们需要阅读整个文档，然后专注于重要的句子，最后，将句子重新写成一个连贯的摘要。这就是自动摘要可以帮助我们的地方。机器学习在总结方面取得了长足的进步，但仍有很大的发展空间。通常，机器摘要分为两种类型摘要提取：如果重要句子出
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2020-07-10 16:58:00
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作者：姚均霖。介绍随着近几年文本信息的爆发式增长，人们每天能接触到海量的文本信息，如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容，已成为我们的一个迫切需求，而自动文本摘要（automatic text summarization）则提供了一个高效的解决方案。根据Radev的定义[3]，摘要是“一段从一份或多份文本中提取出来的文字，它包含了原文本中的重要信息，其长度不超过或远
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2024-08-20 14:13:49
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文章目录1. 时间序列表示方法1.1 Sequence representation1.2 Batch1.3 word2vec vs GloVe2. RNN原理2.1 Sentiment Analysis2.2 Weight Sharing and Consistent Memory2.3 How to train？3. RNN Layer使用3.1 Signal Layer3.2 nn.RNN
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2023-11-27 01:04:12
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一、概述1、模型作者提出FastText的动机基于机器学习的文本分类模型优点 速度一般都很快，因为模型都是线性分类器，所以比较简单。效果还可以，在某些任务上也能取得最好的效果。缺点 需要做特征工程，分类效果依赖于有效特征的选取。线性分类器不同特征和类别之间不共享参数，这可能限制了一些只有少量样本类别的泛化能力。基于深度学习的文本分类模型优点 效果好，一般能达到了目前最好的分
实质上这是一个RNN的词语向量化模型 + 条件GAN 首先用一个RNN网络来将文字转换为向量，然后将生成的文 本向量加入到G和D网络中。与普通GAN不同的是，这里多了一种错误情况，即看上去挺 真的，但是对应的描述与图不符合，也要给与惩罚。 如果不加的话，那么D所能获得的信息仅仅是G的生成图，失 去了判断图与描述是否符合的判断能力。为什么还需要噪声输入？ 这是因为一般情况下很多时候一句话就是描述内
使用TextRank算法为文本生成关键字和摘要 摘要
TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。
pagerank
textrank
自动摘要
关键词
提取
目录[-] PageRank
使用TextRank提取关键字
使用TextRank提取关键短语
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2024-06-05 10:42:15
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我们知道，Transfromer在处理长序列文本方面比CNN/RNN表现更为出色，因此，最强大的预训练模型，如BERT、GPT均采用的是Transfromer基础架构。而且事实证明，在处理诸如机器翻译、文本摘要、语音识别、问答系统等多种语言任务时，只需进行微调，即可达到SOTA性能。但是，Transfromer的自监督目标（self-supervised）更偏通用性，与下游语言任务联系性不强，也就
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2024-08-11 12:41:57
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GAN模型一、什么是GAN模型生成对抗网络（Generative Adversarial Network）由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间（latent space）中随机采样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不
JDK 包含一个很有用的工具，叫做javadoc, 它可以由源文件生成一个 HTML 文档。联机 API 文档就是通过对标准 Java 类库的源代码运行 javadoc 生成的。如果在源代码中添加以专用的定界符 /**开始的注释， 那么可以很容易地生成一个文档。这种方式可以将代码与注释保存在一个地方，所以在修改源代码的同时， 重新运行 javadoc 就可以轻而易举地保持两者的一致性。注释的插入j
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2023-07-19 14:01:14
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目录1. 处理原始数据2. 分词、去停用词3. 存储到csv4. 存储到数据库5. 主函数7. 最终结果展示6. 注意内容7. 资源列表8. 完整代码 复旦大学中文文本分类数据集是一个小型轻量的数据集，常用于自然语言处理文本分类，文本聚类实验中，本文通过使用Python将该数据集进行基本处理，并分别存储到csv和sql文件中。1. 处理原始数据原始数据的格式为（如图1.1），每个文件夹中有不等量
众所周知，让用户在富文本编辑器中进行自己的输入绝对不是一个明智的选择，但是有的时候又没有办法，所以只有一条原则来保证系统的安全性，那就是我们让用户输入什么，用户才能输入什么，而不是用户想输入什么，他就能输入什么，这样才能让系统处于我们的掌控，不至于出现各种娄子，比如各种XSS注入什么的。后来我们发现有一个比较好用的东西就是JSOUP，这是一个能够对输入的html进行过滤，简单来说就是可以增加白名单
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2024-10-29 07:30:13
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主要思想：在用统计分析方法研究多变量课题时，变量个数太多会增加课题复杂性。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时（协方差），可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立新的一组两两不相关的综合变量，而且选出尽可能少的综合变量
Attention的原理和实现目标知道Attention的作用知道Attention的实现机制能够使用代码完成Attention代码的编写1. Attention的介绍在普通的RNN结构中，Encoder需要把一个句子转化为一个向量，然后在Decoder中使用，这就要求Encoder把源句子中所有的信息都包含进去，但是当句子长度过长的时候，这个要求就很难达到，或者说会产生瓶颈（比如，输入一篇文章等
bert中文文本摘要代码写在最前面关于BERT使用transformers库进行微调load_data.py自定义参数collate_fn函数BertDataset类主函数tokenizer.py创建词汇表encode函数decode函数 ?你好呀！我是 是Yu欸 ? 2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴与支持 ~
? 欢迎一起踏上探险之旅，挖掘无限可能，共同成长！ 写在最前面熟悉ber
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2024-05-09 11:05:35
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引言文本生成类任务应用场景广泛，挑战性强，随着Attention-Seq2seq，Copy-Net，GPT这类极具影响力的工作出现，以及CNN/DM，LCSTS这样大规模生成类数据集的提出，生成类任务的热度也逐渐攀升，ACL2019仅摘要生成就有20余篇（刘鹏飞博士对此做了非常详尽的总结），不过其成熟度还远不及文本匹配，实体识别这类任务，生成结果无关重复，丢失重点的现象依旧容易出现。本文基于摘要生
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2024-04-29 18:36:59
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文章目录背景摘要介绍模型预训练目标GSG预训练语料和下游任务实验结果消融研究Larger模型效果处理低资源数据集人工评测总结： Google发布天马-地表最强文本摘要生成模型,打败人类，我只要1000个样本)背景机构：Google Research 作者：Jingqing Zhang, Yao Zhao, Mohammad Saleh, Peter J. Liu 论文地址：https://arx
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2024-06-03 11:16:24
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