句子SEARCH AGGREGATION
...架可以這么直觀地去理解：可以把它看作適合處理由一個句子（或篇章）生成另外一個句子（或篇章）的通用處理模型。對于句子對，我們的目標是給定輸入句子Source，期待通過Encoder-Decoder框架來生成目標句子Target。Source和Target...
...應(yīng)用于問答系統(tǒng)（Question Answer）。該模型輸入為問題句子中所有詞語的詞向量，輸出回答句子中所有詞語的詞向量。該論文使用 Attention Model 的假設(shè)為：如果問題句子中某個單詞出現(xiàn)在回答句子中，則在回答...
...，很容易找到詞義相近的其它詞匯。 word embedding使用：句子中的單詞以one-hot的形式作為輸入，然后乘以學好的word embedding矩陣Q，就直接取出單詞對應(yīng)的word embedding了。word embedding矩陣Q其實就是網(wǎng)絡(luò)one-hot層到embedding層映射的網(wǎng)絡(luò)...
...多字詞居多，一個字不再等同于一個詞。 句法分析是對句子和短語的結(jié)構(gòu)進行分析，目的是要找出詞、短語等的相互關(guān)系以及各自在句中的作用。 例如： ???????反對│的│是│少數(shù)人?(反對的是少數(shù)人，到底是少數(shù)人提出...
...在大腦中形成一個基本的語料庫。然后，我們再對輸入的句子進行最直接的拆分，看看我們所記憶的詞匯表中是否存在相應(yīng)的詞語，然后根據(jù)這個詞語的類別來判斷情感，比如我喜歡數(shù)學，喜歡這個詞在我們所記憶的積...
...s_no_filter, words_no_stop_words, words_all_filters中的哪一個來生成句子之間的相似度。 默認值為`all_filters`，可選值為`no_filter, no_stop_words, all_filters`。 sim_func -- ...
...題目一：創(chuàng)建幾個數(shù)組，隨機選取數(shù)組中的變量，組合成句子，用+操作符連接 在存儲隨機變量時，遇到了點麻煩，感謝這篇文章的作者給了我思路：關(guān)于JavaScript中的隨機數(shù)方法。并做了點筆記：隨機數(shù)應(yīng)用 全局變量在使用name...
...案：這不就好辦了么，有了首尾節(jié)點和偏移，就可以獲取句子的頭部和尾部，再把選擇文本作為中間，整個句子不就出來了么。 當然不會這么簡單哈。 強調(diào)一下 一般情況下，anchorNode 和 focusNode 都是 Text 節(jié)點（而且因為這里處...
...詞語等級的建模。這主要是因為數(shù)據(jù)稀疏性的問題，這當句子表征為一系列字符而非詞語時這個問題更為嚴重，尤其是針對 n-gram，由于序列的長度大大增加了。除了數(shù)據(jù)稀疏性之外，我們經(jīng)常先入為主地相信詞語——或其分割...
...人指的是事先存在一個對話庫，聊天系統(tǒng)接收到用戶輸入句子后，通過在對話庫中以搜索匹配的方式進行應(yīng)答內(nèi)容提取。很明顯，這種方式對對話庫要求很高，需要對話庫足夠大，能夠盡量多地匹配用戶問句，否則會經(jīng)常出現(xiàn)找...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
