paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架。 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐，情感分析，词向量，语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比
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2023-09-12 14:13:55
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说明：该比赛是百度ai studio平台上面的一个常规赛，需要使用飞桨(paddlepaddle)深度学习框架实现（笔者使用paddle1.6版本）。平台有提供gpu算力支持（v100,显存16g/32g），比赛有提供一个基线方案（baseline），选手可以在基线上进行优化。ai studio经常举办许多ai的线上比赛，欢迎小伙伴们去参加，最关键平台有提供丰厚的算力支持，在免费算力面前，框架优势
系列文章链接：AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于 VQ-VAE】AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于GAN】AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于Diffusion Model】导言AI 艺术生成已经开始走进大众的视野中。在过去一年里，出现了大量的文本生成图像模型，尤其是随着 Stable Diffusion 以及 Midjourney 的出现，带起了一股 AI 艺术创作热潮，甚
摘要 文本生成图像作为近几年的热门研究领域，其解决的问题是从一句描述性文本生成与之对应的图片。近一周来，我通过阅读了近几年发表于顶会的近10篇论文，做出本文中对该方向的简要报告。报告中主要阐述了近几年最流行的解决方案——以GAN思想为主干的解决方案。首先我对现有方法进行了简单回顾，之后针对这些方法做出了自己的总结，将
一、HTML与文件下载如果希望在前端侧直接触发某些资源的下载，最方便快捷的方法就是使用HTML5原生的download属性，例如：<a href="large.jpg" download>下载</a>复制代码具体介绍可参考我之前的文章：“了解HTML/HTML5中的download属性”。但显然，如果纯粹利用HTML属性来实现文件的下载（而不是浏览器打开或浏览），对于动态内
许多新入门 NLP 的小伙伴开始做 NLP 相关任务的时候，还没到模型构建阶段，就已经被数据预处理给“劝退”了。
这其实是在把字或词转换为计算机可计算的数值型数据时，姿势不对。
我们都知道，最简单的方式，就是将词处理成 one-hot 的形式。
举个栗子：
假如我们的语料库总共只有 10 个词，那么每个词经过转换之后，都会变成一个 10 维的稀疏向量。
例如，将
趁机总结一下之前遇到过的一些小trick吧：数据预处理时vocab的选取（前N个高频词或者过滤掉出现次数小于3的词等等）词向量的选择，可以使用预训练好的词向量如谷歌、facebook开源出来的，当训练集比较大的时候也可以进行微调或者随机初始化与训练同时进行。训练集较小时就别微调了结合要使用的模型，这里可以把数据处理成char、word或者都用等有时将词性标注信息也加入训练数据会收到比较好的效
首先，计算机内部只能存储二进制数据，即1和0的bit位。所以，我们要让计算机显示各种字符，就必须要对字符进行编码，让每一个字符对应一个数字编码。而之所以会造成乱码现象，是因为当初创建文件的时候采用的编码方式，和打开时的编码方式不一样，这样的对应关系就乱了，于是我们看到的就是乱七八糟的。 --------------------- 文本文件编码有四种：ANSI：系统预设的标准文字储存格式
在现代科技的帮助下，我们可以通过 AI 绘画技术将文字描述转化为图像。这种技术可以被广泛应用在各种场景中。例如可以被用来创造出独特的广告和营销素材，当一个公司或品牌需要呈现一个新的产品或服务时，他们可以提供一段文字描述，并让 AI 绘画技术将其转化成一个引人注目的图片或视频。那么有没有文字生成图片的软件呢？接下来我会分享几个AI绘画软件，让你的创意更加丰富多彩。软件一：一键AI绘画一键AI绘画是一
本期导读：本文是对受控文本生成任务的一个简单的介绍。首先，本文介绍了受控文本生成模型的一般架构，点明了受控文本生成模型的特点。然后，本文介绍了受控文本生成技术在故事生成任务和常识生成任务上的具体应用，指出了受控文本生成技术在具体应用场景下的改进方向。•••0. 什么是受控文本生成文本生成任务是自然语言处理领域十分重要的一类任务。文本摘要、语法纠错、人机对话等很多自然语言处理任务都可以被视为文本生成
在我们不方便阅读，但又需要了解一些文章信息的时候，各位小伙伴们会怎么做呢？是等方便的时候再进行阅读吗？还是说让他人帮忙转述呢？其实我们可以让文字自己说话，只需要一些软件配合即可。那你们知道如何让文字变成语音吗？今天我就来给大家分享几种让文字变成语音的方法，有需要的小伙伴快往下看吧。方法一：使用文字转语音软件来把文字变成语音迅捷文字转语音是我经常使用的文字转语音软件，我们可以自行挑选软件自带的语音类
提示：文本生成是nlp的重要领域，而可控文本生成的出现对于NLP研究具有重大意义。边学边总结不断更新，先把大框架搞好。 文章目录前言一、可控文本生成任务通过关键字生成可控文本通过知识图谱生成可控文本通过键值对生成可控文本通过标题生成可控文本基于文本增强的文本生成二、文本生成模型与挑战1.模型预训练模型(Pretrained Models)2.挑战三、文本生成的小子类 评论生成四、可控文本生成实现的
文本自动生成研究进展与趋势CCF 中文信息技术专业委员会万小军 冯岩松 孙薇薇北京大学计算机科学技术研究所，北京摘要我们期待未来有一天计算机能够像人类一样会写作，能够撰写出高质量的自然语言文本。文本自动生成就是实现这一目的的关键技术。按照不同的输入划分，文本自动生成可包括文本到文本的生成、意义到文本的生成、数据到文本的生成以及图像到文本的生成等。上述每项技术均极具挑战性，在自然语言处理与人工智能领
Label Confusion Learning to Enhance Text Classification Models 利用标签之间的混淆关系，提升文本分类效果。文中讲到文本分类的主流方法是使用复杂的模型进行文本表示，而使用简单的分类层预测类别分布。更多的研究工作集中于第一步，这其中会有一些问题： &n
摘要： 想要在没有任何问题的情况下生成文本，而无需自己构建和调整神经网络吗？赶紧来看看textgenrnn项目吧，它只需几行代码就能轻松地在任何文本数据集上训练任意大小和复杂度文本生成神经网络。 备注：源代码支持英文语料，我进行了修改支持中文语料https://github.com/jinjiajia/textgenrnn-chinese正文： textgenrnn就是采用RNN的方式来实现文本生
一、1.调入jieba库（“结巴”）：jieba（结巴）是一款基于 Python 的中文分词库，可以将中文文本分割成一个个独立的词语。中文文本的分词是自然语言处理中的一个重要任务。相比于英文等语言，中文的词汇是由汉字构成的，汉字之间没有空格或其他明显的分隔符，因此需要特殊的分词技术来进行分割。jieba 库提供了多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等，可以满足不同应用场景的需求。除了分
Jet 安装过程 1. 下载 emf插件 2. 下载 jet插件 3. 查看 help content中是否有帮助，如果有多半安装成功了 4. 点击 new—》project—》选择 transformation project（将 显示所有的wizard 启动，否则看不到，太坑爹了）
一、背景在做生成式的文本生成时候，有基于encoder-decoder结构的方案（如bart，t5之类）；有基于unilm式的通过mask，使得仅使用encoder就可以做生成式，下面介绍一下这几种方案和效果。二、常见方案介绍1. bert+unilm主要思路就是src和tgt拼接输入bert，但是对于src来说内部可以互相访问，但不可以访问tgt部分；对于tgt来说可以访问全部src，但是内部只
1.常见NLP任务信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。文本生成：机器像人一样使用自然语言进行表达和写作。依据输入的不同，文本生成技术主要包括数据到文本生成和文本到文本生成。数据到文本生成是指将包含键值对的数据转化为自然语言文本；文本到文本生成对输入文本
文本自动生成是一种利用人工智能技术的文本生成技术，它可以根据指定的主题或关键词，自动产生符合特定内容需求的文章、新闻稿、商品描述等各类文本内容。这项技术在信息化时代有着广泛的应用。通过训练大规模的语料库，机器人学习到语言的规则和规律，从而可以自动生成流畅的文章。今天的文章就给大家介绍文本怎么自动生成内容。它运用到几种处理模式，一种是自然语言处理（NLP），即通过分析文本中的语义、语法和词汇等特征，
