背景介绍文本摘要，就是对给定的单个或者多个文档进行梗概，即在保证能够反映原文档的重要内容的情况下，尽可能地保持简明扼要。质量良好的文摘能够在信息检索过程中发挥重要的作用，比如利用文摘代替原文档参与索引，可以有效缩短检索的时间，同时也能减少检索结果中的冗余信息，提高用户体验。随着信息爆炸时代的到来，自动文摘逐渐成为自然语言处理领域的一项重要的研究课题。文本摘要的需求来自多个我们真实的客户案例，对于大
文章目录样式标题摘要正文格式一级标题二级标题三级标题标题、图表、公式自动标号多级列表右键插入题注三线表公式编号(MathType***) 样式标题字体：宋体、三号、加粗 段落：居中、无缩进、1.5倍行距摘要字体：黑体、三号 段落：居中、无缩进、1.5倍行距摘要下（清华大学五道口金融学院，北京100083） 字体：宋体、小五 段落：居中、无缩进、1.5倍行距正文格式字体：宋体、times、小四 段
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2024-07-10 01:11:06
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1 引言文本自动摘要是利用计算机通过各种方法对文本或文本集中能够准确反映原文中心内容的重要信息进行抽取、总结。信息的快速增长使得人们面临信息过载的困扰，面对海量信息往往无法从中快速准确地获取所需信息，而文本自动摘要技术能有效地解决此类问题，利用它可以帮助人们快速有效地从网络上获取高质量的所需信息。目前的文本自动摘要技术生成的摘要质量还有所欠缺，因而如何有效地利用自动文摘技术提取文本摘要是本文的主要
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2024-06-14 22:02:03
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强化学习笔记（五）Pytorch实现简单DQNQ1：值函数近似的形式和意义？Q2：梯度下降法公式中的真值
qπ(S,A)是如何处理的？Q3：如何理解DQN中的经验回放（Experience Relay）机制？Q4：Pytorch实现一个简单的Q-Network 表格型的近似求
AI 科技评论 今天给大家介绍一篇想法简单但是很有意思的文章，是研究 fine-tuning 在 few-shot 任务上的工作机制，论文发表于AAAI 2021，作者来自于CMU，HKUST和 IIAI：文章的动机非常明确：如下图，在 few-shot 任务上，我们通常会有一个 base set（有大量数据）和一个 novel set（只有少量数据），base set 里面的数据类别跟 nove
文本摘要任务是文本生成任务的子类，输入一段源文本，期望输出包含源文本主要内容的精简、流畅、没有语法错误的摘要。以往的模型表现分析往往基于同一个数据集，这篇工作对抽取式和生成式的11个摘要模型进行了跨数据集表现的研究，期望更加全面的了解不同摘要模型在跨数据集迁移上的表现。本期AI TIME PhD直播间，我们有幸邀请到复旦大学研究生陈怡然为我们进行分享，本次分享的主题是——文本摘要的跨数据集迁移研究
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2024-08-23 13:53:00
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MD5消息摘要算法（英语：MD5 Message-Digest Algorithm），一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个128位（16字节）的散列值（hash value），用于确保信息传输完整一致。MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特（Ronald Linn Rivest）设计，于1992年公开，用以取代MD4算法。 关于详细的描述，可以看看百度百科里提供的信息。 
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2024-08-11 17:01:49
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本文我们先学习一个T5模型的基本概念，最后应用到文本摘要任务上作为实战。
原创
2022-07-13 17:16:34
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轻薄本的优势主要是机身轻薄，便于携带，外观设计精简，没有游戏本那种夸张的外观，所以定位的人群主要是商务人士，办公、学习任务、日常普通使用等，通常轻薄本会采用核显或者偏入门独显，所以轻薄本根本不适合玩游戏。而今天有粉丝问我们五千价位，2020年笔记本电脑轻薄本有什么推荐，下面装机之家带来5款五千元十代酷睿i5轻薄本，值得考虑选择，但是并不强求，鉴戒一下。 2020年笔记本电脑轻薄本推荐 注
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2023-11-21 12:03:53
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作者 | Mike Casale编译 | VK来源 | Towards Data Science下图是文本到文本框架的示意图。每个任
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2022-07-30 00:47:52
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T5（Text-to-Text Transfer Transformer，有5个T开头的单词，所以叫做T5）模型采用了一种与前述模型截然不同的策略：将不同形式的任务统一转化为条件式生成任务。 T5-base 的模型结构是 encoder：12个transformer的encoder链接，每个Block的encoder输出链接下一个encoder的输入。 最后一个Block编码后的输出，拿去做Dec
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2024-10-13 17:18:40
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说到笔记本电脑，市面上各大品牌的产品五花八门，对于不同的用户群体来说，选择的时候是有一定偏重的，颜值、性能、速度要求不一，今天就来为大家推荐几款高性价比，5000左右适合学生党使用的笔记本。一、机械师T58-V这款笔记本电脑给人的第一感觉就是非常酷炫，定位是一款游戏本，外形设计上，外壳有一种浓浓的机械感和科技感，配备了一块15.6英寸A+无亮点广视角屏，6mm微边框设计，屏占比高达83%，视觉冲击
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2023-11-29 17:03:06
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模型学习在MVC里面，M是负责对数据的处理，其实在TP5里面模型封装的已经很好了，基本上我们不用做过多的操作，使用系统自带的基类即可完成大部分的curd操作。 模型定义需要写在模块的model目录下，我们可以使用TP5自带的命令行工具进行生成。注意1：在TP5里面模型也不在使用类后缀，直接就是使用去除表前缀后的名称作为模型的名称。（模型名称使用大驼峰的方式）例如：表的名称为
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2024-07-09 16:25:53
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# 项目方案：火影笔记本T5 BIOS进入方案
## 1. 问题描述
在使用火影笔记本T5时，有时候需要进入BIOS界面进行一些设置或者调整，但是很多用户可能不清楚如何进入BIOS界面。
## 2. 方案介绍
### 2.1 常规操作方式
通常情况下，进入BIOS界面的操作方式是在开机过程中按下特定的按键组合。对于大部分笔记本电脑来说，常见的按键组合为`F2`、`F10`、`Del`等。
原创
2024-04-09 04:26:41
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Atitit sumdoc t5 final file list\sumdoc t5 final\sumdoc t511\sumdoc t5 final\sumdoc t511.zip\sumdoc t5 final\sumdoc t515\sumdoc t5 final\sumdoc t515.zip\sumdoc t5 final\sumdoc t516\sumd...
原创
2021-08-30 09:47:26
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如果只有30-40w数据，训练出来有很多语句不通的case，从零训练一个T5-Base需要200-300W+数据，可以用预训练模型解决语句不通的问题。
语法纠错属于句子级的校对，需要检测并纠正句子中的错误，其中语法纠错目前已经公开的数据量不多，而现在解决语法纠错的问题主要是采用深度学习的模型，这些深度学习的模型需要大量的训练数据，因此本文总结了几种语法纠错数据生成的方法1.在word-level或者char-level随机插入、替换、删除、重排按照10%的概率随机删除一个词；按照10%的比例随机增加一个词；按照10%的比例随机替换一个词；对所有的
# 元素``元素主要用于表单组件，它继承了 HTMLInputElement 接口。## HTMLInputElement 的实例属性### 特征属性- `name`：字符串，表示``节点的名称。该属性可读写。- `type`：字符串，表示``节点的类型。该属性可读写。- `disabled`：布尔值，表示``节点是否禁止使用。一旦被禁止使用，表单提交时不会包含该``节点。该属性可读写。- `au
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2023-08-21 14:32:49
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ALBERT凳子还没坐热，GLUE就又换了老大，Google T5 (Text-to-Text Transfer T
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2022-08-21 00:00:53
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我们在日常业务中可能会遇到出海场景，会涉及多个地区和语言，目前来说mT5仍然是多语言翻译任务种比较fancy的模型。T5作为mT5的前身，模型结构和mT5没什么区别，本篇文章将详细介绍在`transformers`库中T5模型的源码。
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2024-05-22 22:19:24
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