# BART Python: 用于文本生成和翻译的强大工具
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，文本生成和翻译一直是研究的热点问题。为了解决文本生成和翻译任务中的困难，Facebook AI研究院开发了一种新的模型架构，称为BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）。BART是一种预
formdata=(arr)=>arr.map(item=>item.toUpperCase()[0]+item.toLowerCase().substring(1));
原创
2021-09-02 14:04:32
184阅读
# BART模型及其在Python中的应用
## 1. 引言
BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）是一种先进的自然语言处理模型，由Facebook AI Research团队于2019年提出。它结合了编码器（如BERT）和解码器（如GPT）两种架构的优点，适用于生成和理解各种语言任务，如文本生成、摘要生成和翻译等。本文将以简单
目录一、概要二、深入扩展2.1 预训练任务2.2 模型精调一、概要 BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）模型使用标准的基于Transformer的序列到序列结构，主要区别在于用GeLU（Gaussian Error Linerar Units）激活函数替换了原始结构中的 ReLU，以及参数根据正态分布进行初始化
转载
2023-09-03 16:01:37
94阅读
Design Pattern学习笔记之模板方法模式（the Template Method Pattern）1. 引子--Whois？在介绍过的设计模式中，我们一直在做封装的工作：封装对象的创建，封装方法调用，“封装”复杂接口，封装调用方与提供方接口的不兼容… 模板方法模式也是一种封装，它封装了包括好几个步骤的算法，子类可以按照实际需要实现算法中的特定
Bart模型的训练好预测逻辑是不同的。训练的时候可以使用causal_mask 对整个序列进行一个并行训练，但是inference的时候，必须是自回归的。
原创
2022-10-23 00:43:56
10000+阅读
# 实现BART模型的R语言程序
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现BART（Bayesian Additive Regression Trees）模型的R语言程序。下面是整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. | 安装必要的R包 |
| 2. | 导入数据 |
| 3. | 数据预处理 |
| 4. | 构建BART模
原创
2023-07-16 14:18:29
173阅读
CD/DVDBartPE is Admin's best friend...Version 3.1.10a (released on Feb 17, 2006) :: Introduction:: ...
原创
2023-05-12 01:20:16
182阅读
这里只针对情感分析这一个下游任务进行分析： BART、ELMO 都是生成模型，只能与一定数目固定的标签做细粒度情感分析 BART 是通过 NSP 预训练任务，将标签作为下句，判断上句和下句是否存在关系，进而判断这个标签是否属于这句话，缺点是假如有60个标签，那就需要判断60次，运行速度堪忧。 ELMO 则是通过 MLM 预训练任务，给句子结尾进行 Mask或者看下李宏毅老师这个图BERT 的tra
原创
2023-03-09 01:23:49
405阅读
TextRank算法完成摘要提取 一、实验简介 1.1 实验内容 上节实验我们完成了一个简单的“关键字提取”算法，初步了解了自然语言处理。本节实验，我们将实现TextRank算法完成新闻摘要提取。 1.2 实验知识点Python基础知识TextRank算法 1.3 实验环境Xfce终端python3 1.4 实验结果 我们最终获取了与上一节实验不同摘要The PHE website and ap
转载
2023-10-11 22:42:26
96阅读
Alibaba笔试题：给定一段产品的英文描述，包含M个英文字母，每个英文单词以空格分隔，无其他标点符号；再给定N个英文单词关键字，请说明思路并编程实现方法String extractSummary(String description,String[] key words)，目标是找出此产品描述中包含N个关键字（每个关键词至少出现一次）的长度最短的子串，作为产品简介输出。（不限编程语言）20分。
作者：Raivat Shah参与：魔王、Jamin本文对 Python 中的函数式编程技术进行了简单的入门介绍。近来，越来越多人使用函数式编程(functional programming)。因此，很多传统的命令式语言(如 Java 和 Python)开始支持函数式编程技术。本文对 Python 中的函数式编程技术进行了简单的入门介绍。本文适合对函数式编程有基本了解的读者 头等函数在
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
随着人工智能技术的不断进步，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）已经成为了一个热门领域。AIGC的核心技术之一是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV），而BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）和DALL-E则是当前最先进的模型。本文将深入探讨AIGC的底层技术，并通过详细
FaceBook 近日提出了一个名为BART的预训练语言模型。该模型结合双向和自回归 Transformer 进行模型预训练，在一些自然语言处理任务上取得了SOTA性能表现。近日，Facebook 发表论文，提出一种为预训练序列到序列模型而设计的去噪自编码器 BAR...
转载
2019-11-06 13:52:16
452阅读
本文是对ACL2021 NER 基于模板的BART命名实体识别这一论文工作进行初步解读。
原创
2021-10-22 10:47:17
2546阅读
点赞
文 | ZenMoore
前言
今天我们来谈论一个不那么硬核的问题：预训练语言模型中的歧视与偏见(bias)。这个问题虽然不像技术问题那样核心，但仍然非常重要。想象一下：你接到了一笔外交级别的订单，要做一个生成语言模型，先不论效果好不好，你的模型某一天突然抽风说：“The British are all bald...” 但一直以来，这个问题(语言模型中的地域歧视偏见)都没有得到技术人员太多的关注
原创
2023-05-03 08:48:50
58阅读
虽然在使用自然语言处理(NLP)时，标记化似乎是一个基本操作，但它是一个不应忽视的关键步骤。HuggingFace的出现可以方便的让我们使用，这使得我们很容易忘记标记化的基本原理，而仅仅依赖预先训练好的模型。但是当我们希望自己训练新模型时，了解标记化过程及其对下游任务的影响是必不可少的，所以熟悉和掌握这个基本的操作是非常有必要的Alam Falaki。
本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3 种不同文本摘要策略：老式的 TextRank（使用 gensim）、著名的 Seq2Seq
可以看到，变量bart指向的就是一个Student的实例，后面的0x10a67a590是内存地址，每个object的地址都不一样，而Student本身则是一个类。可以自由地给一个实例变量绑定属性，比如，给实例bart绑定一个name属性>>> bart.name = 'Bart Simpson'>>> bart.name'Bart Simpson'由于类可以起到
转载
2023-07-11 00:37:42
59阅读
