GAN模型一、什么是GAN模型生成对抗网络（Generative Adversarial Network）由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间（latent space）中随机采样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不
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
一、概述1、模型作者提出FastText的动机基于机器学习的文本分类模型优点 速度一般都很快，因为模型都是线性分类器，所以比较简单。效果还可以，在某些任务上也能取得最好的效果。缺点 需要做特征工程，分类效果依赖于有效特征的选取。线性分类器不同特征和类别之间不共享参数，这可能限制了一些只有少量样本类别的泛化能力。基于深度学习的文本分类模型优点 效果好，一般能达到了目前最好的分
作者：HelloGitHub-追梦人物博客文章的模型有一个 excerpt 字段，这个字段用于存储文章的摘要。目前为止，还只能在 django admin 后台手动为文章输入摘要。每次手动输入摘要比较麻烦，对有些文章来说，只要摘取正文的前 N 个字符作为摘要，以便提供文章预览就可以了。因此我们来实现如果文章没有输入摘要，则自动摘取正文的前 N 个字符作为摘要，这有两种实现方法。覆写 sa
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2024-08-14 09:54:28
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目录1. 处理原始数据2. 分词、去停用词3. 存储到csv4. 存储到数据库5. 主函数7. 最终结果展示6. 注意内容7. 资源列表8. 完整代码 复旦大学中文文本分类数据集是一个小型轻量的数据集，常用于自然语言处理文本分类，文本聚类实验中，本文通过使用Python将该数据集进行基本处理，并分别存储到csv和sql文件中。1. 处理原始数据原始数据的格式为（如图1.1），每个文件夹中有不等量
TensorFlow 自动文本摘要生成模型textsum: Text summarization with TensorFlow | Google Research Blog(文/ 谷歌大脑软件工程师 Peter Liu) 每天，人们都依靠大量的信息源，来获取信息，从新闻报道到社交媒体帖子再到搜索结果。能够针对长文本自动生成精确摘要的机器学习模型对于以压缩形式处理大量信息是非常有用的，
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2023-11-27 19:53:21
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作者|Daulet Nurmanbetov
编译|VK
你有没有曾经需要把一份冗长的文件归纳成摘要？或者为一份文件提供一份摘要？如你所知，这个过程对我们人类来说是乏味而缓慢的——我们需要阅读整个文档，然后专注于重要的句子，最后，将句子重新写成一个连贯的摘要。这就是自动摘要可以帮助我们的地方。机器学习在总结方面取得了长足的进步，但仍有很大的发展空间。通常，机器摘要分为两种类型摘要提取：如果重要句子出
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2020-07-10 16:58:00
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本文将介绍一个简单高效的文本生成图像基准模型，该基准模型是DF-GAN20版代码，清楚简单，实用性高，本基准模型代码在他的基础上经过少量简化和处理，虚拟环境也进行了打包，非常适合作为一个基线模型，然后在其上进行对应创新。一、下载代码代码地址：https://github.com/Heavenhjs/demot2i.git 下载方法：git clone https://github.com/Heav
作者：姚均霖。介绍随着近几年文本信息的爆发式增长，人们每天能接触到海量的文本信息，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的内容，已成为我们的一个迫切需求，而自动文本摘要（automatic text summarization）则提供了一个高效的解决方案。根据Radev的定义[3]，摘要是“一段从一份或多份文本中提取出来的文字，它包含了原文本中的重要信息，其长度不超过或远
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2024-08-20 14:13:49
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1.tensorflow模型文件1.1 CheckPoint(*.ckpt) 在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示： 这种格式文件是由 tf.train.
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2024-09-26 09:41:50
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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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文章目录1. 时间序列表示方法1.1 Sequence representation1.2 Batch1.3 word2vec vs GloVe2. RNN原理2.1 Sentiment Analysis2.2 Weight Sharing and Consistent Memory2.3 How to train？3. RNN Layer使用3.1 Signal Layer3.2 nn.RNN
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2023-11-27 01:04:12
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作者：哈工大SCIR 冯夏冲1. 摘要多模态摘要（Multi-modal Summarization）是指输入多种模态信息，通常包括文本，语音，图像，视频等信息，输出一段综合考虑多种模态信息后的核心概括。目前的摘要研究通常以文本为处理对象，一般不涉及其他模态信息的处理。然而，不同模态的信息是相互补充和验证的，充分有效的利用不同模态的信息可以帮助模型更好的定位关键内容，生成更好的摘要。本文首先按照任
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2024-03-14 23:38:07
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1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform
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2024-03-07 21:36:07
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摘要指导性写作00引言1、摘要的结构与内容1.1目的1.2方法1.3结果1.4讨论1.5其他1.6主流的摘要结构1.6.1 BMRC1.6.2 BMFI2、写作技巧2.1重点突出2.2句子简短2.3避免简称引用3、写作时常见的问题4、总结 00引言数学建模的比赛中最终提供的是一篇科技性质的论文，在评委阅卷时，由于工作量太大。一篇务实、规整的摘要绝对可以使你的论文得到加分。可是如何写好摘要呢？在结
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2024-04-19 12:57:07
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数学建模——摘要写作 距离数学建模国赛仅一月左右，博主针对国赛题目类型，对论文各部分进行学习，并总结在这里。摘要是建模论文全文最为关键的部分，不仅在比赛中需要进行多次修改完善，而且在备赛中，同样需要阅读大量优秀论文总结其写法。对于摘要学习，我分为以下几步：模仿其形：这部分是在没有经过实战演练，只对数学模型有大概的了解的情况下，通常只能模仿出优秀论文中的一小部分句式。初有收获：在进行了实战演练后，
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2024-11-01 13:27:11
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目录 摘要：文本摘要生成概述：Encoder-Decoder模式思想：数据集描述：模型构建与代码描述（LSTM+Attention）总结：参考文献：摘要： 摘要是文本的主要内容和核心思想的最小化表达,从海量文本数据中快速寻找有价值的信息具有重要意义。利用深度神经网络Encoder-Decoder基本框架，通过引入注意力模型，本次将尝试实现应用LST
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2024-05-03 13:45:26
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搞机器学习的小伙伴们，免不了要在各种数据集上，给AI模型跑分。现在，Papers with Code (那个以论文搜代码的神器) 团队，推出了自动跑分服务，名叫sotabench，以跑遍所有开源模型为己任。有了它，不用上传代码，只要连接GitHub项目，就有云端GPU帮你跑分；每次提交了新的commit，系统又会自动更新跑分。还有世界排行榜，可以观察各路强手的成绩。除了支持各大主流数据集，还支持用
实质上这是一个RNN的词语向量化模型 + 条件GAN 首先用一个RNN网络来将文字转换为向量，然后将生成的文 本向量加入到G和D网络中。与普通GAN不同的是，这里多了一种错误情况，即看上去挺 真的，但是对应的描述与图不符合，也要给与惩罚。 如果不加的话，那么D所能获得的信息仅仅是G的生成图，失 去了判断图与描述是否符合的判断能力。为什么还需要噪声输入？ 这是因为一般情况下很多时候一句话就是描述内
