HashCode被设计用来提高性能。equals()方法与hashCode()方法的区别在于： 1，如果两个对象相等(equal)，那么他们一定有相同的哈希值。 2，如果两个对象的哈希值相同，但他们未必相等(equal)。 设计模式：代理模式：定义：为其他对象提供一种代理，以控制对这个对象的访问 代理对象起到中介的作用，可去掉功能服务或增加额外的服务 
UniLM论文全名为Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation，译为自然语言理解与生成的统一预训练语言模型。本文提出了采用BERT的模型，使用三种特殊的Mask的预训练目标，从而使得模型可以用于NLG，同时在NLU任务获得和BERT一样的效果。 模型使用了三种语言模型的任
转载
2023-08-21 09:48:31
92阅读
NLG（Natural Language Generation）是一种人工智能技术，可以将结构化数据转化为自然语言文本。在Python中实现NLG可以通过使用一些开源库和工具来实现。本文将向你介绍如何使用Python实现NLG，并逐步指导你完成这个过程。
## NLG Python流程
下面是实现NLG Python的流程，按照这个流程，我们可以一步步完成NLG Python的开发。
| 步
原创
2023-10-27 10:45:04
90阅读
自然语言生成 – Natural-language generation - NLG一、什么是 NLG？二、NLG 的3个 Level三、NLG 的6个步骤四、NLG 的3种典型应用总结参考 自然语言生成 – NLG 是 NLP 的重要组成部分，他的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。 本文除了介绍 NLG 的基本概念，还会介绍 NLG 的3
转载
2024-01-24 22:39:46
81阅读
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到对人类语言的理解和生成。其中，NLP可以被分为三个主要的子任务：自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）、自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）和对话管理（Dialog Management，DM）
原创
2024-01-04 07:19:59
90阅读
1.简介对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中，NLG也不尽相同。1.1闲聊型对话中的NLG就是根据上下文进行意图识别、情感分析等，然后生成开放性回复；1.2任务型对话中的NLG就是在NLU（领域分类和意图识别、槽填充）、DST、DPL的基础上，根据学习到的策略来生成对话回复，一般回复包括，澄清需求、引导用户、询问、确认、对话结束语等。1.3知识问
转载
2024-05-16 01:15:38
63阅读
自然语言处理(NLP)作为AI领域皇冠上的明珠，主要涵盖两个过程，自然语言理解和自然语言生成，用一个公式来表达，即可表示为：NLP=NLU+NLG。以机器翻译为例，对于两种语言之间的翻译，机器翻译模型充当一个中间角色，首先模型对其中一种语言进行处理的过程(这里就不谈那些深奥的编码过程和解码过程了)，包括转换成另一种语言之前所做的工作，称之为自
转载
2024-01-04 16:20:08
58阅读
文章目录1 项目介绍1.1 背景知识介绍1.2 NLG的实现方式1.2.1 基于模板1.2.2 检索式1.2.3 生成式1.3 数据集介绍2 技术方案梳理2.1 模型介绍2.2 评价指标2.3 模型实现2.3.1 数据处理2.3.2 构建dataset2.3.3 模型定义2.3.4 训练相关参数2.3.5 训练结果 1 项目介绍1.1 背景知识介绍对话系统按领域分类，分为任务型和闲聊型。闲聊型对
转载
2024-01-08 12:28:37
28阅读
Abstract自然语言理解和自然语言生成是构建任务型对话系统的两个基础而相关的工作，但两者处理的过程相反。NLU将自然语言转化为形式化的表达，而NLG则做相反的转换。在这两项任务上，成功的关键都是平行的训练数据，但要获得大规模的数据的成本相当昂贵。在本文中，作者提出了使用共享的隐变量将NLU和NLG融合起来的生成模型。这种方法能够使我们探索自然语言以及形式化表达的空间，并通过隐空间增强信息共享并
转载
2024-04-20 10:58:24
98阅读
自然语言处理(NLP)是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统进行通信的AI方法。如果您希望智能系统(如机器人)按照您的指示执行操作，希望听取基于对话的临床专家系统的决策时，则需要处理自然语言。NLP领域涉及使计算机用人类使用的自然语言执行有用的任务。 NLP系统的输入和输出可以是 -言语(说话)书面文字NLP的组成部分在本节中，我们将了解NLP的不同组件。 NLP有两个组件。 这些组件如下所述
转载
2024-01-10 13:40:52
51阅读
论文标题：CoCon: A Self-Supervised Approach for Controlled Text Generation论文作者：Alvin Chan, Yew-Soon Ong, Bill Pung, Aston Zhang, Jie Fu可控文本生成过去的几年学界对可控文本生成（CTG）的研究逐渐开始增多，已经在情感控制、主题控制、写作风格控制等方面取得了较为突出的成就。比如
转载
2024-10-19 22:53:57
41阅读
欢迎来到 NLP 时事简报！全文比较长，建议收藏慢慢看。另外加了目录方便直接索引到自己感兴趣的部分。enjoy 文章目录1、Publications ?1.1 Turing-NLG: A 17-billion-parameter language model by Microsoft1.2 Neural based Dependency Parsing1.3 End-to-end Cloud-ba
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能和语言学领域的一个分支，它旨在使计算机能够理解、解释和产生人类语言的内容。自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）是自然语言处理（NLP）中的核心组成部分，它使
NLP NLU NLG 简介NLP1.含义：机器语言和人类语言之间进行沟通的“翻译官”，目的是为了实现人机交流。 2.组成： 3.典型应用：NLU1.含义：计算机能够理解自然语言文本的意义2.难点：（1）语言的多样性：语言组成没有规律，组合方式多样灵活（2）语言的歧义性：一词多义（3）语言中的噪声：存在多字、少字、错字、噪音等问题（4）语言的知识依赖：依赖于先天经验和知识（5）语言的上下⽂：不同上
转载
2023-10-18 17:12:25
127阅读
一、自然语言处理 NLP二、自然语言理解 NLU三、自然语言生成 NLG四、使用 提示词 + 大模型 实现 NLU五、使用 提示词 + 大模型 实现 NLG
原创
2024-07-08 14:53:52
135阅读
# Java如何应用AIGC
## 问题描述
我们有一个学生成绩管理系统，需要实现以下功能：
1. 添加学生信息：包括学生姓名、学号、年龄等。
2. 添加学生成绩：包括学科名称和成绩。
3. 查询学生信息：根据学号查询学生的姓名、年龄等信息。
4. 查询学生成绩：根据学号和学科名称查询学生的成绩。
5. 统计学生平均成绩：根据学号计算学生的平均成绩。
## 解决方案
为了实现以上功能，我们
原创
2024-01-18 18:55:35
209阅读
Java 应用的关闭可以通过调用系统提供的 API 或者通过捕获信号量来实现。下面将详细介绍两种常见的方式，并提供相应的代码示例。
1. 通过调用系统提供的 API 关闭 Java 应用：
Java 应用可以通过调用 `System.exit()` 方法来正常关闭。该方法会终止当前正在运行的 Java 虚拟机。一般来说，传递给 `System.exit()` 方法的整数参数可以用来表示应用的状
原创
2023-07-29 03:44:38
202阅读
# SuperMap Java在实际问题中的应用
## 引言
SuperMap Java是一套基于Java语言开发的GIS开发平台，具有强大的地理信息处理能力。在实际问题中，我们可以利用SuperMap Java进行空间数据的分析、可视化和处理，解决各种与地理信息相关的任务。本文将介绍SuperMap Java如何应用于解决一个实际问题，并提供相应示例代码。
## 问题描述
假设我们是一家物流
原创
2024-02-11 09:18:44
42阅读
利用ant来自动编译应用、发布应用、和制作应用的javadoc文档
玛瑞 2002-4-26
=========================================
如果你是在用文本编辑器制作你的web应用，那么你可以在半小时内体会到ant的强大帮助：
1）简介ant
ant是java世界
转载
2024-08-28 14:23:06
36阅读
人们对人工智能的兴趣随着科幻电影的诞生和发展变得愈发浓厚。每当我们听到“人工智能”这个词，便会联想到《终结者》、《黑客帝国》、《我，机器人》等电影。 机器人具有独立思考的能力在目前看来还比较遥远，但机器学习和自然语言理解领域已经在过去几年取得了重大进展。个人助理（Siri/Alexa）、聊天机器人及问答机器人等应用程序正悄无声息地改变着人们的生活方式。人们需要理解大量有歧义且结构多变的语言并从中获
转载
2024-08-13 10:58:30
53阅读
