目录一、论文题目二、关键词三、摘要内容（具有独立性、代表性）第一部分：摘要前言第二部分：摘要正文①简述问题②建模思路（一定写关键步骤，不要写思维引导）③模型求解④结果分析（联系赛题）第三部分：摘要结尾一、论文题目①应尽量涵盖论文研究的主要对象或研究内容所采用的主要研究方法②要求：简短、精炼、一目了然一般独占一行，居中排版数模论文中，题目有三种常见方式：①基于.....模型\方法\理论的问题研究（普
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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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
©作者 | 赵金旭编辑 | PaperWeekly论文标题：Towards Improving Faithfulness in Abstractive Summarization文章来源：NeurIPS 2022文章链接：https://arxiv.org/abs/2210.01877Abstract & Intro尽管基于预训练的语言模型的摘要取得了成功，但一个尚未解
最近有学习关于文本分类的深度学习模型，最先接触的就是TextCNN模型，该模型看起来非常简单效果也非常好，在此简单记录下整个模型的搭建以及训练过程。通过本博文，你可以自己搭建并训练一个简单的文本分类模型，本文的代码注释非常详细。使用的开发环境：python3（Anaconda管理）、Tensorflow1.13.1本文主要分为以下几个部分进行展开讲解：（1）TextCNN原理（2）模型的搭建（3）
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2024-07-06 19:48:38
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字符识别和文本检测在实际生活中十分重要，从最简单的车牌检测到复杂的环境文本识别都需要这一技术的支持。目前这一领域最著名的会议是International Conference on Document Analysis and Recognition(ICDAR)1.文字检测与识别主要数据集Total-TextpapergithubCOCO-Text, COCO-Text V2 [外链图片转存失败,
这个章节打算介绍如何利用py-qt编一个显示界面，并结合工业相机实时采集并进行目标检测。 文章用到的软件有pyqt5、pycharm、Hikvision工业相机。 文章内容如下： 1、在pycharm下搭建pyqt的环境； 2、介绍paddle保存模型、加载模型的形式以及模型的说明； 3、如何利用paddle检测单帧图像 4、pyqt5效果展示1在pycharm下搭建pyqt5的环境该过程见链接，
分层（MVC）Model-View-Controller 把一个应用程序以MVC分成几个不封可以给予程序员足够的灵活性，并且鼓励重用diamante。成功的实施了MVC架构的关键在于要正确地分割应用程序的不同层次。芮然在某些情况下，在数据模型里存放如何显示它的信息是贪图一些方便，但是却给将来替换视图带来了极大的困难。同样，在图形布局的代码里放置数据库相关的代码会在替换数据库平台的时候让你头疼不已
简介BERT是经过预先训练的Transformer模型，已在多个NLP任务上取得了突破性的性能。最近，我遇到了BERTSUM，这是爱丁堡的Liu的论文。本文扩展了BERT模型，以在文本摘要上达到最新的分数。在此博客中，我将解释本文以及如何使用此模型进行工作。单文档文本摘要是自动生成文档的较短版本，同时保留其最重要信息的任务。该任务在自然语言处理社区中受到了很多关注。由于它对于各种信息访问应用程序具
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2023-12-05 15:54:00
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抽取式文本摘要的提取一、基于词频统计实现本文自动文本摘要（一）介绍（二）实现步骤（三）句子打分原理（四）代码实现二、word2vec+textrank 提取文本摘要（一）介绍（二）word2vec参考（三）TextRank算法（四）word2vec+TextRank基本流程 一、基于词频统计实现本文自动文本摘要（一）介绍1、依据就是词频统计实现本文自动文本摘要提取 2、文章是由句子组成的，文章的
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2024-05-17 12:43:06
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作者 | 刘媛媛文本生成是 NLP 中最重要且颇具挑战性的任务之一。近年来，预训练语言模型 (Pretrained Language Models ，下文简称 “PLM”) 的范式，极大地推动了该领域的发展。例如，我们曾介绍过 AI 在古诗生成上的突破《清华团队最新成果：可致特朗普能咏，AI 写古诗 “更上一层楼”》。最近，一项由中国人民大学团队完成的预印本论文 Pretrained L
最近我在写一个项目报告，老师让我们以毕设的格式做。我现在就根据大一时老师所教的office（选修课）和网上所查，以Word 2010为例讲解论文模板的定制。 在论文编排过程中，首先进行页面设置，包括如何设置页边距、纸张、版式等。其次是定制并使用论文的结构模板，保证论文内容的完整性和次序的准确性，包括设置结构模板中的固定不变的部分和可变的部分。然后，着重进行样式的创建和设置，这为论文编排格式的
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2024-07-10 21:29:14
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IBM SPSS Modeler Server支持对数据库供应商的数据挖掘工具和建模工具进行整合，其中包括IBM Netezza、IBM DB2 InfoSphere Warehouse、Oracle Data Miner和Microsoft Analysis Services。实现了在IBM SPSS Modeler的分析功能和易用性将与数据库的功能和性能相结合，同时还兼备数据库供应商提供的数据
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2024-09-04 06:01:40
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sharding恶梦国内的很多大型的网站应该都有过sharding的经验。sharding貌似是使用mysql的网站进行性能升级的最重要的手段。weibo.com，youku.com，douban.com，这此网站都是用sharding作为其性能升级的手段。sharding看起来不错，而且从weibo youku douban的用户体验来说sharding确实给发挥了作用
对文本进行自动摘要的提取和关键词的提取，属于自然语言处理的范畴。提取摘要的一个好处是可以让阅读者通过最少的信息判断出这个文章对自己是否有意义或者价值，是否需要进行更加详细的阅读；而提取关键词的好处是可以让文章与文章之间产生关联，同时也可以让读者通过关键词快速定位到和该关键词相关的文章内容。文本摘要和关键词提取都可以和传统的 CMS 进行结合，通过对文章 / 新闻等发布功能进行改造，同步提取关键词和
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2024-08-20 14:52:16
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目前主要方法有：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作为文摘，特点：简单易用，但对词句的使用大多仅停留在表面信息。基于图模型：构建拓扑结构图，对词句进行排序。例如，TextRank/LexRank基于潜在语义：使用主题模型，挖掘词句隐藏信息。例如，采用LDA，HMM基于整数规划：将文摘问题转为整数线性规划，求全局最优解。TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排
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2023-08-30 19:58:29
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摘要算法是一种能产生特殊输出格式的算法，这种算法的特点是：无论用户输入多少长度的原始数据，经过计算后输出的密文都是固定长度的，这种算法的原理是根据一定的运算规则对原数据进行某种形式的提取，这种提取就是摘要，被摘要的数据内容与原数据有密切联系，只要原数据稍有改变，输出的“摘要”便完全不同，因此，基于这种原理的算法便能对数据完整性提供较为健全的保障
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2024-05-23 12:14:17
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前期回顾TextRank系列之关键词提取算法原文链接：文本自动摘要：基于TextRank的中文新闻摘要
用TextRank做单领域多文本的自动摘要的过程如下：把所有文章整合成文本数据，并把文本分割成单个句子；用WordAVG的方法，将每个句子中所有单词的词向量合并为句子的向量表示；计算句子向量间的相似性并存放在矩阵中，作为转移概率矩阵M；然后将转移概率矩阵转换为以句子为节点、相似性得分为边的图结构
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2024-10-24 10:15:43
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