T5(Text-to-Text Transfer Transformer,有5个T开头的单词,所以叫做T5)模型采用了一种与前述模型截然不同的策略:将不同形式的任务统一转化为条件式生成任务。 T5-base 的模型结构是 encoder:12个transformer的encoder链接,每个Block的encoder输出链接下一个encoder的输入。 最后一个Block编码后的输出,拿去做Dec
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2024-10-13 17:18:40
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文章目录样式标题摘要正文格式一级标题二级标题三级标题标题、图表、公式自动标号多级列表右键插入题注三线表公式编号(MathType***) 样式标题字体:宋体、三号、加粗 段落:居中、无缩进、1.5倍行距摘要字体:黑体、三号 段落:居中、无缩进、1.5倍行距摘要下(清华大学五道口金融学院,北京100083) 字体:宋体、小五 段落:居中、无缩进、1.5倍行距正文格式字体:宋体、times、小四 段
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2024-07-10 01:11:06
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背景介绍文本摘要,就是对给定的单个或者多个文档进行梗概,即在保证能够反映原文档的重要内容的情况下,尽可能地保持简明扼要。质量良好的文摘能够在信息检索过程中发挥重要的作用,比如利用文摘代替原文档参与索引,可以有效缩短检索的时间,同时也能减少检索结果中的冗余信息,提高用户体验。随着信息爆炸时代的到来,自动文摘逐渐成为自然语言处理领域的一项重要的研究课题。文本摘要的需求来自多个我们真实的客户案例,对于大
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
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2024-06-18 07:51:58
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强化学习笔记(五)Pytorch实现简单DQNQ1:值函数近似的形式和意义?Q2:梯度下降法公式中的真值
qπ(S,A)是如何处理的?Q3:如何理解DQN中的经验回放(Experience Relay)机制?Q4:Pytorch实现一个简单的Q-Network 表格型的近似求
AI 科技评论 今天给大家介绍一篇想法简单但是很有意思的文章,是研究 fine-tuning 在 few-shot 任务上的工作机制,论文发表于AAAI 2021,作者来自于CMU,HKUST和 IIAI:文章的动机非常明确:如下图,在 few-shot 任务上,我们通常会有一个 base set(有大量数据)和一个 novel set(只有少量数据),base set 里面的数据类别跟 nove
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
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2024-05-13 12:47:55
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本文我们先学习一个T5模型的基本概念,最后应用到文本摘要任务上作为实战。
原创
2022-07-13 17:16:34
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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
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2024-05-21 19:00:13
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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
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2024-05-22 16:01:14
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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
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2024-03-22 13:03:33
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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
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2024-04-30 17:36:28
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去年4月,OpenAI发布的DALL-E 2用更高的分辨率、更真实的图像生成以及更准确地理解自然描述,横扫整个AIGC领域。不过图像生成真正进入全民化还要数Stable Diffusion的开源,仅在消费级的GPU上即可运行,用户可以在自己的数据集上进行微调,也不用忍受各大绘画网站为了「安全」设立的各种过滤词表,真正实现了「绘画自由」。而在视频生成领域,目前各家大厂还是只敢拿demo出来演示,普通
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)
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2024-04-23 10:43:32
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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
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2023-11-26 19:16:00
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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
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2024-03-26 11:06:40
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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
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2024-03-26 20:58:48
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在自然语言处理领域,模型技术的迭代始终推动着文本生成能力的进步。从最初的循环神经网络,到 Transformer 架构的横空出世,再到如今 Diffusion Models 在文本生成中的创新应用,每一次技术突破都带来全新的变革。本文将深入剖析 Diffusion Models 从 T5 到 Sora 的技术跃迁,探索其在文本生成中的独特价值。传统文本生成模型的局限性与 Diffusion Mod
作者 | Mike Casale编译 | VK来源 | Towards Data Science下图是文本到文本框架的示意图。每个任
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2022-07-30 00:47:52
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模型学习在MVC里面,M是负责对数据的处理,其实在TP5里面模型封装的已经很好了,基本上我们不用做过多的操作,使用系统自带的基类即可完成大部分的curd操作。 模型定义需要写在模块的model目录下,我们可以使用TP5自带的命令行工具进行生成。注意1:在TP5里面模型也不在使用类后缀,直接就是使用去除表前缀后的名称作为模型的名称。(模型名称使用大驼峰的方式)例如:表的名称为
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2024-07-09 16:25:53
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