另外，如果您想从Google的搜索列表中抓取特定的数据，不要使用inspect元素来查找元素的属性，而是打印整个页面来查看属性，因为它与实际的属性有所不同。...我们需要对搜索结果中的前3个链接进行抓取，但是这些链接确实被弄乱了，因此获取用于抓取的干净链接很重要。 /url?...它打印出确切的答案和包含答案的段落。 基本上，当从图片中提取问题并将其发送到系统时，检索器将从已抓取数据中选择最有可能包含答案的文档列表。如前所述，它计算问题与抓取数据中每个文档之间的余弦相似度。...你必须在特定的结构中设置数据帧(CSV)，以便将其发送到 cdQA 管道。 ? 但是实际上我使用PDF转换器从PDF文件目录创建了一个输入数据框。因此，我要在pdf文件中保存每个结果的所有抓取数据。...3个结果，从抓取的数据中创建3个pdf文件，最后使用问答系统找到答案。
自动文本摘要属于自然语言处理（NLP）的范畴，通常用机器学习算法来实现，目前实现的方法主要有两种： 抽取式 就像一支荧光笔，抽取式文本摘要就是给原始文本中的重点单词标上高亮，再将其加以组合形成摘要。...第一步：把段落转成句子 首先要做的是分割段落。...计算公式是：单词加权出现频率 = 单词出现次数 / 段落中最常用单词出现次数 第五步：用加权频率替换单词 把句子中的每个单词都替换成加权频率，就可以计算这个句子的权重。...比如在志明和春娇这个例子当中，第一句在整个段落中的权重是最大的，那么它就将构成摘要的主体部分。 以上是机器学习实现文本摘要的基本步骤，下面我们来看看如何在真实世界中构建摘要生成器。...句子的权重取决于它包含的单词的出现频率。
LLM 的出现提供了一种强大的替代方案，因为 LLM 包含跨各个领域的大量知识，并且被认为是出色的小样本学习者。...最近的研究已经证明了使用 LLM 进行合成数据生成的有效性，但重点主要是增强现有的人类标记数据或提高特定领域的性能。...首先是使用 Ni 等人提出的大规模社区 QA 数据集，该数据集包括来自在线论坛和 QA 网站的文本对。接下来，研究者从 Web 上抓取标题 - 正文文本对，这些文本对可以从网站上获得。...对于多语言模型，本文添加了来自 MIRACL 的训练集。所有数据集都经过预处理，具有统一的编码格式，包含任务描述、查询、正向段落和负向段落。 实验 该研究在 MTEB 基准上评估了 Gecko。...表 4 测试了 FRet 的多样性如何影响 MTEB 中任务之间的模型泛化性。首先，该研究使用来自特定任务（例如，FRet 问答）的 30 万个数据来训练各个模型。
文本嵌入模型在自然语言处理中扮演着重要角色，为各种文本相关任务提供了强大的语义表示和计算能力。...LLM 的出现提供了一种强大的替代方案，因为 LLM 包含跨各个领域的大量知识，并且被认为是出色的小样本学习者。...最近的研究已经证明了使用 LLM 进行合成数据生成的有效性，但重点主要是增强现有的人类标记数据或提高特定领域的性能。...对于多语言模型，本文添加了来自 MIRACL 的训练集。所有数据集都经过预处理，具有统一的编码格式，包含任务描述、查询、正向段落和负向段落。 实验 该研究在 MTEB 基准上评估了 Gecko。...表 4 测试了 FRet 的多样性如何影响 MTEB 中任务之间的模型泛化性。首先，该研究使用来自特定任务（例如，FRet 问答）的 30 万个数据来训练各个模型。
例如，对使用通用网络爬虫技术抓取到的「Glove」（Global Vectors for Word Representation，用于词语表示的全局向量）的嵌入技术可以将大小为 1.9M 的词汇表缩减为一个...我们不能手动改变单词来得到特定的关系，我们需要一个更好的训练方法/模型/数据来使用这个概念得到更好的结果 「嵌入技术似乎就是对于通用词语模式的一种粗略的近似。它们有什么作用呢？」...在 ELMo 方法中，嵌入是LSTM隐层的每个输出的权重。 保存下来的隐层状态被添加到了一个大的长向量中。我们还可以从单词本身获得一个额外的嵌入。...在这里，这些模型会得到所有这些巨大的嵌入的堆栈，它们将为文章中的每一个单词计算一次这样的嵌入，再为问题中的单词也计算一次。它们最后会通过另一个随机向量u的简单连接将这些嵌入结合在一起。...「注意力机制在区分向量中的问题和答案部分的过程会不会很困难？」 确实如此！为了解决这个问题，作者首先将隐层分割成了单独的的段落/问题块，分别对应文章或问题中的每一个单词p1、p2。
缺点：依赖于互联网访问；可能会面临网络抓取限制问题。 示例：从特定的网址收集信息。 CSVLoader：从 CSV 文件加载数据。 优点：易于使用结构化数据；广泛支持的格式。...优点：对于单词级任务来说简单而高效。 缺点：缺乏上下文理解，在RAG中几乎不用 例如：表示“王后”附近“国王”的矢量。 句子嵌入（例如 BERT）：捕获句子中单词之间的上下文关系。...图嵌入： 优点：嵌入关系数据，适合知识图谱。 缺点：实施复杂。 示例：在社交网络中嵌入节点 图像嵌入： 优点：将图像数据嵌入到向量空间中，以进行基于图像的检索 缺点：需要特定的模型来提取图像特征。...7.检索器 检索器根据查询嵌入识别相关文档或段落。检索器接收用户查询，并利用该查询从向量数据库中获取相关信息。选项包括： MultiQueryRetriever：使用多个查询进行检索。...优点：关注用户查询和向量嵌入之间的语义相似性 缺点：可能不会考虑查询中的特定关键词。 ContextualCompressionRetriever：压缩上下文以实现有效检索。
给你一段 Rap，你能看出这是 AI 写的吗？ ? 仔细品味，也能发现这段词中的美中不足之处，但这作词水平可以说是不错的。 同样的第一句，可以迅速生成完全不同的段落： ?...一开始，研究者先从网上抓取了许多包含歌词和音频的说唱歌曲，并对每一首抓取的说唱歌曲进行一系列数据预处理步骤。...为了更好地建模，研究者以自回归的方式从右到左生成每一句 Rap，这样就可以很容易地识别出一个句子的最后几个单词 (即反向句子的第一个单词) 来押韵。...为了在 rap 生成中建模节奏，说唱数据集应该包含具有对齐节奏节拍的歌词。然而，节拍对齐很难实现，因为它们的注释需要专业音乐家来识别说唱歌曲中的重读音节。...数据挖掘 pipeline 下图 1 展示了数据挖掘 pipeline 的整体框架，包含 5 个步骤：数据抓取、人声（vocal）与伴奏分离、人声与歌词对齐、节拍检测以及歌词与节拍对齐。 ?
您将看到相关搜索关键字的整个部分都嵌入在具有 class 属性的 div 元素中 – card-section。...通常，本节中的关键字有八 (8) 个数字，分为两 (2) 列 – 每列包含四 (4) 个关键字。这两个关键字中的每一个都嵌入在具有类属性brs-col的 div 元素中。...对于 4 个关键字的每一列，关键字作为锚元素 () 嵌入具有类属性 - nVcaUb的段落元素 中。...Keywords_scraped – 一个空列表，用于保存抓取的关键字。初始化为空列表 ([])。 search_string – 保存您的关键字的 Google 搜索 URL。...查看如何附加“plusified”关键字以形成完整的 URL。 4.jpg 第 5 步：在 KeywordScraper 类中创建抓取 SERP 的方法 类中的方法名称是scrape_SERP。
“上下文 stuffing” 即在提示中嵌入大量上下文数据，已被证明会降低 LLM 的性能。因为模型支持更大的上下文长度，所以在提示中包含整个 PDF 并不是一个好主意。...分块是处理存储在文件中的内容（如PDF和TXT）的重要过程，其中大文本被划分为更小、更易管理的段落，以适应嵌入模型输入限制。这些模型将文本块转换为代表它们语义含义的数值向量。...在自然语言处理（NLP）中，这些模型，比如Word2Vec这样的词嵌入，或者来自BERT的句子嵌入，将单词、短语或句子转换为数值向量。...它专为在英文文本中嵌入句子和段落而设计。 BAAI/bge-large-en-v1.5：这是性能最好的文本嵌入模型之一，维度为1024，适用于嵌入整个句子和段落。...用户定义的算法：也可以实现定制算法，以适应特定用例。这些算法可以利用领域特定的见解来优化搜索和索引策略，为不同数据集和应用的独特要求提供定制方法。
https://arxiv.org/pdf/2405.18719 背景介绍 当前大模型处理的数据源大部分都是有序序列，例如：文本、音频、代码以及事件时间线等。在处理此类数据过程中，信息的排序至关重要。...比如在处理文本数据的情况下，位置信息不仅对于解码单词之间的含义至关重要，而且在每个尺度（如句子和段落级别）上都是必需的。...这种位置的变化在句子中更加显著，因为句子可能包含从十个到数百个Token不等。所以说Token位置并不适合用于通用的位置寻址。...然后，聚合这些门值门值(Gate Value)以确定每个Token相对于当前标记的相对位置，如下图所示。 与Token位置不同，此上下文位置可以取分数值，因此不能分配特定的嵌入向量。...相反，CoPE通过插入分配给整数值的嵌入来计算位置嵌入。与其他 PE 方法一样，这些位置嵌入随后被添加到Key向量中，因此请求向量可以在Attention操作中使用它们。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 摘要 本文介绍一种称之为BERT的新语言表征模型，意为来自变换器的双向编码器表征量(BidirectionalEncoder...GPT使用一种句子分隔符([SEP])和分类符词块([CLS])，它们仅在微调时引入；BERT在预训练期间学习[SEP]，[CLS]和句子A/B嵌入。...正例是(问题，句子)对包含正确答案，而负例是(问题，句子)来自同一段落，不包含答案。...给出一个问题和包含答案的来自维基百科的一个段落，任务是预测该段落中的其答案文本的跨度。例如： •输入问题： 水滴在哪里与冰晶碰撞形成沉淀？...与GLUE一样，我们将输入问题和段落表示为单个打包序列，问题使用A嵌入和使用B嵌入的段落。在微调期间学习的唯一新参数是起始矢量S∈RH和结束矢量E∈RH。
CoQA包含12.7万个问题和答案，这些内容是从8000多个对话中收集而来的。每组对话都是通过众筹方式，以真人问答的形式在聊天中获取的。...在CoQA中，许多问题的答案需要理解之前的问题和答案，这对传统的机器阅读模型提出了挑战。表1总结了CoQA中的领域分布。如图所示，CoQA包含来自多个领域的段落，并且每个段落的平均问答超过15个。...与官方排行榜一致，我们使用F1作为评估指标，F1是在预测答案和基本事实之间的单词级别的精度上的调和平均。 结果 上表所示为SDNet和基线模型的性能对比。...上图所示为开发集随epoch变化的F1得分情况。SDNet在第二个epoch之后的表现超越了两个基线模型，并且仅在8个epoch后就实现了最优秀的表现。...消融研究 (Ablation) 我们对SDNet模型进行了消融研究，结果在上表中显示。结果表明，正确使用上下文嵌入BERT是至关重要的。
，通过查询一个或多个特定搜索模式的匹配实现（例如，特定的ASCII或unicode字符序列）。...正则表达式的应用领域包括字符串语义分析/替换，到数据格式转换，以及网页抓取等。...请注意，更好的解决方案应该避免使用.来支持更严格的正则表达式： ]+> 匹配中包含的一次或多次除以外的任何字符 - >试试吧！...总结 正如您所看到的，正则表达式的应用程序字段可以是多个的，我确信您在开发人员职业生涯中看到的任务中至少识别出这些任务中的一个，这里是一个快速列表： 数据验证（例如检查时间字符串是否格式正确） 数据抓取...（特别是网页抓取，最终按特定顺序查找包含特定单词集的所有页面） 数据转换（将数据从“原始”转换为另一种格式） 字符串解析（例如捕获所有URL的GET参数，捕获一组括号内的文本） 字符串替换（即使在使用通用
块内容 定义文档中的分区或块 这是一个段落。 元素定义了 HTML 文档中的一个段落。... 元素允许您为插入 XHTML 文档的对象规定 run-time 设置。 为表格中一个或多个列定义属性值。 定义frameset中的一个特定的窗口。... 可以在页面中嵌入任何类型的文档。 标签规定用于表单的密钥对生成器字段。当提交表单时，私钥存储在本地，公钥发送到服务器。... 标签为诸如 video 元素之类的媒介规定外部文本轨道。用于规定字幕文件或其他包含文本的文件，当媒介播放时，这些文件是可见的。 规定在文本中的何处适合添加换行符。...如果单词太长，或者您担心浏览器会在错误的位置换行，那么您可以使用 元素来添加 Word Break Opportunity（单词换行时机）。
第三行使用requests库的get()方法来获取该URL的响应对象。响应对象包含了服务器返回的所有信息，包括Header（头部）和Body（主体）两部分。...正则表达式 正则表达式知识点 正则表达式是一种用于匹配字符串的模式。它通过字符组成规则定义了搜索文本中特定模式的方法。Python中的re模块提供了使用正则表达式的功能。...正则表达式实战 代码是一个简单的Python脚本，可以用于统计某个文件夹下所有文本文件中各个单词的出现频率，并输出前十个出现频率最高的单词及其出现次数。...在代码中，我们将使用正则表达式来去除标点符号、换行符等非单词字符，以便于单词的准确统计。...字体反爬 字体反爬是一种常见的网站反爬手段，即将大部分文本内容通过特定的字体进行加密混淆，以防止爬虫直接抓取数据。通常情况下，爬虫需要先解密字体，然后才能正常获取到文本内容。
HTML 元素(或者说 HTML 段落元素)表示文本的一个段落。 p 元素是 paragraph 单词的缩写，是段落、分段的意思; p 元素多个段落之间会有一定的间距; 2.3....img 是 image 单词的所以，是图像、图像的意思; 事实上 img 是一个可替换元素( replaced element ); img 有两个常见的属性: src 属性 :source 单词的缩写...，表示源 ✓ 是必须的，它包含了你想嵌入的图片的文件路径。...✓ _self:默认值，在当前窗口打开URL; ✓ _blank:在一个新的窗口中打开URL; ✓ 其他不常用, 后面iframe可以讲一下; a元素 - 锚点链接 锚点链接可以实现:跳转到网页中的具体位置...全局属性 我们发现某些属性只能设置在特定的元素中: 比如 img 元素的 src、a元素的 href; 也有一些属性是所有HTML都可以设置和拥有的，这样的属性我们称之为 “全局属性(Global
该系列涵盖了与 NLP 相关的广泛主题，包括数据加载、文本预处理、文本分割、嵌入等等。系列中的每篇文章深入探讨了 LangChain 的特定方面，提供详细的解释、代码示例和实际应用案例。...4.add_start_index：此参数是一个布尔标志，确定是否在元数据中包含每个块在原始文档中的起始位置。包含此信息可能有助于跟踪每个块在原始文档中的来源。...如果块仍然过大，它会在每个字符 ("") 处拆分，尽管在大多数情况下，这种细粒度的拆分是不必要的。 这种方法的优点是它尽量保留了语义上下文，通过保持段落、句子和单词的完整性。...•add_start_index：该参数决定是否在元数据中包含每个块在原始文档中的起始位置。这里设置为 True，所以这些信息将被包含在内。...嵌入"听起来可能是一个复杂的术语，但实际上，它是一种将单词、句子或整个文档转化为数值向量或'嵌入'的方法。这些向量以一种计算机可以理解的方式捕捉单词和句子的意义和关系。
通过维基百科，Twitter，Google新闻，网页抓取等数据的训练，这些模型可以很容易地让你将词嵌入模型整合到深度学习算法中去。...02 调整通用的嵌入模型应用于特定的案例 也许使用预训练的词嵌入模型的最大缺点是训练数据与我们问题中使用的实际数据之间存在词分布差距（word distributional gap）。...但是如果通用嵌入模型可以进行调整并应用于你所需要的特定案例呢？ 这个想法是简单而又有效的。想象一下，我们知道在源域中单词w的词嵌入是w_s。...这些推文中的小写，标记，URL和表情符号被替换为特定的标记 (, , etc.)，并且字符重复的内容将会统一，例如，“niiice”和“niiiiiiiice”变成“niice”。...以下图片诠释了他们的核心想法： 建立两个词在嵌入空间之间的映射（https://arxiv.org/abs/1710.04087） 红色的X分布是英语单词的嵌入，蓝色的Y分布是意大利语单词的分布。
文本段落 操作符BT表示文本落开始，ET为文本段落结束。用于在页面的内容流中显示文本的操作符只能出现在BT和ET之间。但是用于改变文本状态的操作符不受这种限制。...定义和嵌入字体 字体是特定字符集的字形（字符形状）的集合。.../ToUnicode 流 一个包含了用于提取文本内容指令的流。 有14种标准的Type 1字体是所有PDF应用都必须支持的。不过，目前Adobe建议将所有的字体嵌入文档，即使这些标准字体也不例外。...创建PDF文件时，必须嵌入字体。...这减小了嵌入字体的大小。 可以只保留字体的子集，删除整个字形描述，将字体文件减少到一个只包含实际使用的字符的文件。 下例给出了嵌入字体的示例。
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