如何制作纯 ASCII 文本流程图
在 StackOverflow 上经常看到有人为了说明 程序实现 或者 服务架构 而插入一个纯 ASCII 文本的流程图。相比图片式的流程图，ASCII 文本流程图简洁明了，插入灵活，节省空间，便于移植，用来说明技术问题刚刚好。 总的来说，制作这种 ASCII 文本的流程图有两个方式：使用所见即所得的流程图制作工具手写代码生成 ASCII 流程图
本文章对文本生成领域一些常见的模型进行了梳理和介绍。Seq2Seq 是一个经典的文本生成框架，其中的Encoder-Decoder思想贯彻文本生成领域的整个过程。Pointer-Generator Networks是一个生成式文本摘要的模型，其采用的两种经典方法对于其他文本生成领域也有很重要的借鉴价值。SeqGAN模型将强化学习和GAN网络引入到文本生成的过程
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2024-05-05 19:42:31
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自然语言处理领域中有很多的子任务，大类上一共分为四个板块，如下：1. 序列标注：分词/POS Tag/NER/语义标注
2. 分类任务：文本分类/情感计算
3. 句子关系判断：Entailment/QA/自然语言推理
4. 生成式任务：机器翻译/文本摘要 在我接触NLP相关的工作以来，任务1和任务2是比较常见的，后面两种则几乎没有
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2023-09-22 11:12:47
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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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1. 模型原理Transformer是一种基于全连接神经网络的编码器-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的基础知识介绍，网上已有许多公开的资料。读者可自行查阅学习。本文默认大家已具备Transformer相关的基础知识，文本将讨论其中值得注意的四
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2024-03-23 13:02:14
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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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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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TextCNN文本分类详解–使用TensorFlow一步步带你实现简单TextCNN前言 近期在项目组工作中，使用TextCNN对文本分类取得了不错的准确率，为了更清晰地了解TextCNN的结构，特翻译TensorFlow实现的TextCNN一文。一、什么是TextCNN TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由 Yoon Kim 在 《Convolutional Neural
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2024-04-16 10:06:25
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## 文本生成模型的实现流程
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python实现一个基本的文本生成模型。我们将逐步了解整个过程，并最终实现一个简单的文本生成工具。以下是完成该项目的流程：
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| 阶段 | 步骤 | 说明 |
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一、引言在NLP-统计语言模型中已经简要介绍过语言模型的相关知识，该文中已阐述语言模型的应用场景和一些传统的实现方式，本文接着演示n-gram的另一种实现方式-神经网络，那这样的实现方式就是神经语言模型吗？ 按本渣的理解，答案是否定的，神经语言模型是一个类指，其本质是在统计语言模型上的一种延伸和扩展，我可以只考虑上文n个词，也可以考虑下文n个词，也可以基于上下文考虑，具体的情况需要根据需求而定。二
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2023-10-17 16:21:13
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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域均有相当多的前沿研究，近几年业界也 产生了若干具有国际影响力的成果与应用。本文对上述前沿技术的国内外研究
【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘GAN在NLP领域的潜力，请大家阅读。1. 基础：文本生成模型的标准框架文本生成（Text Generation）通过 机器学习 + 自然语言处理 技术尝试使AI具有人类水平的语言表达能力，从一定程度上能够反应现今自然语言处理的发展水平。下面用极简的描述介绍一下文本生成技术的大体框架，具体可以参阅各种网络文献（比如：CSDN经典B
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2024-07-16 15:34:47
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文本到图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像。用户可以输入他们喜欢的任何文字提示——比如，“一只可爱的柯基犬住在一个用寿司做的房子里”——然后，人工智能就像施了魔法一样，会产生相应的图像。文本生成图像（text-to-image）可以根据给定文本生成符合描述的真实图像，其是多模态机器学习的任务之一，具有巨大的应用潜力，如视觉推理、图像编辑、视频游戏、动画制作和计算机辅助设计。本篇将简
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2024-08-13 16:04:00
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Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions Andrej Karpathy Li Fei-Fei摘要这篇文章的作者提出了一种方法，可以用于生成图像的自然语言描述。主要包含了两个部分（1）视觉语义的对齐模型；（2）为新图像生成文本描述的 Multimodal RNN 模型。其中视觉语义的对齐模型主要由3部分组成
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2024-08-14 17:45:27
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1.文本标签•标签用于表示一段内容中的着重点。 • <strong>标签用于表示一个内容的重要性。 • 这两个标签可以单独使用，也可以一起使用。 • 通常em显示为斜体，而strong显示为粗体。• <i>标签会使文字变成斜体。 • <b>标签会使文字变成粗体。 • 这两个标签和em和strong类似，但是这两个标签没有语义。 • 所以根据h
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2024-10-23 19:21:59
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将人工智能 (AI) 融入软件测试将彻底改变游戏规则，可以显著提高效率和有效性。本文利用 OpenAI 的文本生成模型（text generation model），特别是 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4-turbo-preview，在 Google Colab 中构建文本生成模型，重点关注测试自动化用例。示例1：自动生成测试用例我们的用例围绕软件应用程序测试用例的自动生成展开。通过采
流程图/思维导图让工作变得高效。但是，绘制流程图/思维导图的方式能不能更高效一些呢？比如，随手敲字，就自动生成简洁明了的可伸缩矢量图。现在，一款名叫flowchart.fun的网页工具，就实现了这样的功能。像这样敲下一行文字，就能自动生成一个框图，输入的文字即为图上显示的文字。而想要绘制下一级框图，另起一行，用缩进就能控制：这样一个小工具，已经在GitHub上获得了300+的标星。并且，它能实现的
利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动文摘、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。自动文摘（Automatic Summarization）的方法主要有两种：E
目录 广义的文本生成，其他数据源转换成文本 机器翻译的历程 机器翻译的历程 规则、统计、神经网络 RNN的结构 transformer的结构 encoder编码 self-attention 多层迭代 并行计算，距离更短 优势，flops，每秒的浮点数运算次数 困惑度，LSTM并不是参数量越大效果越好 参数量越来越大性能瓶颈 API》算子》cuda kernel 原因 优化方向 形象比喻算子融合
# Python中实现文本生成模型的指南
作为一名刚入行的开发者，文本生成模型可能会显得有些复杂。然而，若将其分解成几个清晰的步骤，整个过程便会变得简单易懂。本文将为你提供实现文本生成模型的指导，包括每一步需要的代码和详尽的注释。
## 整体流程概述
文本生成模型主要包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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