python申请存储空间是动态的。变量如同指针一样指向存储空间。多个变量会指向同一个存储空间(节省空间)。当变量改变时,原来的地址单元并不会马上释放。(引用计数自行回收)c/c++根基性语言,想要什么可以做出来,高性能。代码中出现中文的时候要写#coding=utf-8
#--coding:UTF-8--要不然会报错。
4. 函数定义格式def add(x,y):
z=x+y
re
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2024-01-21 09:48:26
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2020-09-22引用Liu, Y., & Lapata, M. (2020). Text summarization with pretrained encoders. EMNLP-IJCNLP 2019 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International J
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2024-02-06 21:42:26
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1. 包
import 模块名
这个包首先在当前目录找。
每个模块中可以用__name__判断是否为__main__来运行程序
创建包pack,建立一个文件夹然后创建__init__.py
import pack.filename
pack.filename.f()
引用包重命名 import pack as newname
from cal import * #这样使用不用加包名
from sy
任务简介文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要,多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。 摘要:意思就是从一段文本 用几句话来概括这段话的意思方法有很多 本文只讲我会的 。思路1 :将文本分词,统计一段文本的词频(当然是去除停用词之后的词频),
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2023-08-28 13:24:44
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从零开始自己搭建RNN【Pytorch文档】1字母级RNN的分类任务数据下载:https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip 这次我们只用到 /name 这个文件夹下的18个文件,每个文件以语言命名,格式为 [Language].txt 打开后,里面是该语言中常用的姓/名。任务说明输入一个姓名,根据它的拼写,用循环神经网络对它分类,判断它属于哪个语言里
一、启动“自动编写摘要”功能 Word 97/2000/XP/2003均支持此项功能,用Word打开需要编辑的论文后,在“工具”菜单选择“自动编写摘要”即可弹出对话框。如果安装的不是Word的完整版,系统会提示放入Office的安装盘进行此功能项的安装。 二、功能设置简介 Word本身提供了四种不同类型的摘要可供选择。下面分别说明: 1.突出显示要点:选择该项的话,Word将对论文进行分析摘录,将
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2023-09-22 20:14:24
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在当前信息爆炸的时代,文本摘要生成成为了自然语言处理(NLP)领域的一项重要任务。尤其是近年来,基于深度学习的方法如雨后春笋般涌现,利用 PyTorch 等框架进行文本摘要生成,成为了研究和实际应用的热点。本文将深入探讨如何通过 PyTorch 实现文本摘要生成,包括其技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析。
## 时间轴展示
1. **2019年**: 深度学习开始在文本处理领域取
当我们点开某个网站或新闻APP时,经常能看到这样的标题:“14亿人都不知道的真相,历史的血泪……”、“删前速看!XXX视频流出”等,但是点进页面时往往会发现,都是标题党!而时间和流量却在悄悄溜走。如果这时候有方法能够先阅读新闻,再提炼出关键内容,那么将大大节约时间并精准地找到我们需要的内容。而这就是图鸭君此次会介绍的技术—— “文本摘要自动生成”技术!文本摘要充斥着我们生活的方方面面,从
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2024-01-03 09:07:21
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目前主流的文本摘要自动生成有两种方式:抽取式(extractive),另一种是生成式(abstractive)。抽取式顾名思义,就是按照一定的权重,从原文中寻找跟中心思想最接近的一条或几条句子。生成式则是计算机通读原文后,在理解整篇文章意思的基础上,按自己的话生成流畅的翻译。详细分类如下:Extraction 抽取式传统机器学习模型基于统计:统计词频,位置等信息,计算句子权值,再简选取权值高的句子
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2024-07-10 16:10:33
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# 使用 OpenNLP 实现生成式摘要的指导
## 一、引言
生成式摘要是自然语言处理(NLP)中的一种技术,用于自动从一段文本中提取出重要信息,以生成更简短且具有逻辑性的摘要。Apache OpenNLP 是一个用于处理自然语言的开源库,提供了实现这一功能的工具。本篇文章旨在引导新手开发者实现 OpenNLP 的生成式摘要,包含详细的步骤和代码示例。
## 二、流程概述
在实现 Ope
原创
2024-10-26 04:28:31
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指针生成网络之文本摘要文章目录文本摘要任务介绍模型数据
数据集来源数据分析数据预处理实验结果
结果分析改进措施,及实验效果文本摘要任务介绍文本摘要主要分为两种模式:一种是生成式,一种是抽取式。 其中抽取式是根据词语重要性、句子重要性排序,抽取出重要度高的句子,从而形成摘要。主要是对文本的选择,过程相对更容易,但是对于复杂的文本时,很难仅仅通过选择文本来形成摘要,如小说。sequence
一 背景和意义Text Summarization(文本摘要)Summarizationà为给定的输入文档生成流畅而简洁的摘要,用户通过阅读摘要获取文章的主要内容。 摘要问题的特点:输出的文本要比输入的文本少很多,但却包含着非常多的有效信息。 抽取式就是使用算法从源文档
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2024-05-21 18:36:40
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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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(1) 摘自:别人Blog的一段文字。 四、Make or AutoMake 用过Java的Ant后,想起Make就觉得很烦,很厌倦。总归还是会的,见《GNU Make 3.8
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中文手册》 &n
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 黄毅翀序言抽取式的文本摘要直接从原文中摘取完整的句子作为文章的摘要,如同按部就班的老实人,令人心安;生成式的文本摘要可以产生原文中没有的单词和短语,好比一位逍遥的江湖侠客,蛟龙终非池中物,目前,我们这位侠客虽然艳惊四座,但却容易野马脱缰,返回不符合事实的结果。本文将简单介绍如何解决生成式文本摘要中事实性错误的相关研究。1. 生成式文本摘要的困境:事实性错误文本摘要(Text
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2023-12-21 17:46:17
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# Python生成式摘要源码解析
随着信息量的增长,如何从海量文本中提炼有价值的信息成为一个重要的研究方向。生成式摘要技术能够帮助我们快速获取文本的核心内容。本文将通过Python的示例代码,介绍生成式摘要的基本概念及实现方法,并提供类图和数据可视化的示例。
## 1. 什么是生成式摘要?
生成式摘要是指利用自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)技术,从给定文本生成精炼的摘要。与提取式摘
标题由于进行数据抽取时,必须顺便清洗数据,所以实现一个简单的抽取式摘要生成算法,来进行摘要的生成,这里我用java实现了TextRank算法。TextRank算法思想与PageRank一样,textrank算法给每一个句子一个权重,然后根据一个句子与其他句子的相似程度,将自己的权重按相似程度分配给其他句子,为了避免某一个句子的权重变为0,则需要加一个调和参数,进行平滑。 具体的公式为: 等式左边表
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2024-04-20 21:54:51
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当我们点开某个网站或某个新闻APP的时候,经常能看到这样的题目:“14亿人都不知道的真相,历史的血泪……”、“删前速看!XXX视频流出”等,可是当我们点进去的时候,往往会发现,都是标题党,文章和内容完全不符合!如果这时候有一种工具能先替我们阅读新闻,再提炼出关键内容,那么我们肯定不会再受到标题党的影响,这对我们的生活无疑会有非常大的便利。而这需要的就是“文本摘要自动生成”技术!文本摘要充斥着我们生
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2024-08-13 10:58:18
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文章目录一、什么是中文PEGASUS模型?二、中文PEGASUS模型的应用三、PEGASUS模型1、自我监督的总结目标2、使用少量示例进行微调3、人类素质总结4、理解测试:计算船只三、中文pegasus模型的pyotrch实现四、中文PEGASUS模型简单微调实现五、概要一、什么是中文PEGASUS模型? 中文Pegasus模型是一种基于Transformer的预训练模型,用于文本生成任
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2023-12-28 15:45:24
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