一 背景和意义Text Summarization(文本摘要)Summarizationà为给定输入文档生成流畅而简洁摘要,用户通过阅读摘要获取文章主要内容。        摘要问题特点:输出文本要比输入文本少很多,但却包含着非常多有效信息。         抽取式就是使用算法从源文档
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作者:姚均霖。介绍随着近几年文本信息爆发式增长,人们每天能接触到海量文本信息,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内容,已成为我们一个迫切需求,而自动文本摘要(automatic text summarization)则提供了一个高效解决方案。根据Radev定义[3],摘要是“一段从一份或多份文本中提取出来文字,它包含了原文本重要信息,其长度不超过或远
 一 概述 1.什么是HTML? HyperText Markup Language,超文本标记语言,客户端技术技术,负责页面展示。 2.HTML特点 标签不区分大小写。 3.请求地址 HTML是客户端技术基础,HTML运行在客户端,面向整个互联网,为了能够保证正确地定位资源,在书写请求地址时,必须书写完整格式,不能采用相对格式,因为在客户端不存在可供相对资源。二 标签 1
转载 2024-09-27 13:13:03
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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,最强大预训练模型,如BERT、GPT均采用是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
1.年份梯度:2.从模态定义来看目标:研究多模态哈希检索。上述文章其实本质上单模态哈希,跨模态哈希和多模态哈希都有包括。但是我们可以通过窥探他们各自思想来看看是否对我们多模态研究提供思路[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TgnUazXC-1636104175271)(C:\Users\winter\AppData\Roaming\Typora\typ
一、HTML与文件下载如果希望在前端侧直接触发某些资源下载,最方便快捷方法就是使用HTML5原生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文章:“了解HTML/HTML5中download属性”。但显然,如果纯粹利用HTML属性来实现文件下载(而不是浏览器打开或浏览),对于动态内
转载 2024-06-18 07:51:58
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众所周知,让用户在富文本编辑器中进行自己输入绝对不是一个明智选择,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掌控,不至于出现各种娄子,比如各种XSS注入什么。后来我们发现有一个比较好用东西就是JSOUP,这是一个能够对输入html进行过滤,简单来说就是可以增加白名单
系列文章链接:AI艺术背后:详解文本生成图像模型【基于 VQ-VAE】AI艺术背后:详解文本生成图像模型【基于GAN】AI艺术背后: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视野中。在过去一年里,出现了大量文本生成图像模型,尤其是随着 Stable Diffusion 以及 Midjourney 出现,带起了一股 AI 艺术创作热潮,甚
莎士比亚风格文本生成任务学习目标了解文本生成任务和相关数据集.掌握使用GRU模型实现文本生成任务过程.任务说明这是一项使用GRU模型文本生成任务,文本生成任务是NLP领域最具有挑战性任务之一,我们将以一段文本或字符为输入,使用模型预测之后可能出现文本内容,我们希望这些文本内容符合语法并能保持语义连贯性。但是到目前为止,这是一项艰巨任务,因此从实用角度出发,更多尝试在与艺术类文本相关
1. 模型原理Transformer是一种基于全连接神经网络编码器-解码器(encoder-decoder)架构实现,它由输入模块、编码器模块、解码器模型和输出模型四部分组成。其结构如下图所示: 图1 Transformer模型 关于Transformer基础知识介绍,网上已有许多公开资料。读者可自行查阅学习。本文默认大家已具备Transformer相关基础知识,文本将讨论其中值得注意
在近期一项研究中,斯坦福大学一个研究小组提出了时间控制 (TC),这种语言模型通过潜在随机过程进行隐式计划,并生成与该潜在计划一致文本,以提高长文本生成性能。我们一起来了解一下其中文本生成文本生成是自然语言处理中一个重要研究领域,具有广阔应用前景。国内外已经有诸如Automated Insights、Narrative Science以及“小南”机器人和“小明”机器人等文本生成
去年4月,OpenAI发布DALL-E 2用更高分辨率、更真实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开源,仅在消费级GPU上即可运行,用户可以在自己数据集上进行微调,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
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,能够撰写出高质量自然语言文本文本自动生成就是实现这一目的关键技术。按照不同输入划分,文本自动生成可包括文本文本生成、意义到文本生成、数据到文本生成以及图像到文本生成等。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
提示:文本生成是nlp重要领域,而可控文本生成出现对于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、文本生成小子类 评论生成四、可控文本生成实现
在我们不方便阅读,但又需要了解一些文章信息时候,各位小伙伴们会怎么做呢?是等方便时候再进行阅读吗?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方法,有需要小伙伴快往下看吧。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文字转语音软件,我们可以自行挑选软件自带语音类
本期导读:本文是对受控文本生成任务一个简单介绍。首先,本文介绍了受控文本生成模型一般架构,点明了受控文本生成模型特点。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具体应用,指出了受控文本生成技术在具体应用场景下改进方向。•••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
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)
转载 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 中文分词库,可以将中文文本分割成一个个独立词语。中文文本分词是自然语言处理中一个重要任务。相比于英文等语言,中文词汇是由汉字构成,汉字之间没有空格或其他明显分隔符,因此需要特殊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需求。除了分
摘要: 想要在没有任何问题情况下生成文本,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方式来实现文本生
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