1）当你的算法总是不收敛，诶反正就是你怎么改参数它都不收敛的时候，可能是fitness函数写错了(幽怨脸)，问问自己，numpy矩阵操作对了吗？打个输出看看真的...
题目描述 给定两个句子 A 和 B 。 （句子是一串由空格分隔的单词。每个单词仅由小写字母组成。） 如果一个单词在其中一个句子中只出现一次，在另一个句子中却没有出现，那么这个单词就是不常见的。...我们可以统计每个单词的出现次数，然后返回恰好出现一次的单词。 时间复杂度：O(M + N)，其中 M, N 分别是 A 和 B 的长度。 空间复杂度：O(M + N)，count 所用去的空间。
M-a beginning-of-sentence 将插入点移到句子的开始处。 M-e end-of-sentence 将插入点移到句子的结尾处。...7. query-replace 函数的选项 键(M-%) 描述 空格、y 替换这个匹配。 Del、n 跳过这一匹配到下一个匹配。 Enter、q 退出 query-replace 。 ....M-k kill-sentence 剪切从光标到句子的结尾处的内容。 M-z zap-to-char 删除从光标到指定的字符之间的所有文本。 M-y yank-pop 移动到剪切环中的下一个槽位。...windmove-up 移动到恰好位于当前窗口上方的窗口，如果它存在的话。 windmove-down 移动到恰好位于当前窗口下方的窗口，如果它存在的话。...windmove-left 移动到恰好位于当前窗口左边的窗口，如果它存在的话。 windmove-right 移动到恰好位于当前窗口右边的窗口，如果它存在的话。
算法题 ---- 原题样例：两句话中的不常见单词 句子 是一串由空格分隔的单词。每个 单词 仅由小写字母组成。...如果某个单词在其中一个句子中恰好出现一次，在另一个句子中却 没有出现 ，那么这个单词就是 不常见的 。 给你两个 句子 s1 和 s2 ，返回所有 不常用单词 的列表。...我们可以统计每个单词的出现次数，然后返回恰好出现一次的单词。
这可以通过使用NLP技术来完成，例如句子分段，依存关系分析，词性标记和实体识别。让我们更详细地讨论这些。 句子分割 构建知识图谱的第一步是将文本文档或文章拆分为句子。...然后，我们将仅列出那些恰好具有1个主语和1个宾语的句子。...我们选择了几个句子来构建知识图谱： ? 你能猜出这两个句子中主语和宾语之间的关系吗？ 两个句子具有相同的关系“won”。让我们看看如何提取这些关系。...我已经从500多个Wikipedia文章中提取了大约4,300个句子。这些句子中的每个句子都恰好包含两个实体-一个主语和一个宾语。你可以从这里[2]下载这些句子。...在这里，我使用过spaCy基于规则的匹配： def get_relation(sent): doc = nlp(sent) # Matcher类对象 matcher = Matcher(
paraphrase与QA匹配 在目前主流的研究方向来看，匹配两段文本的语义主要有两个任务，一个是paraphrase，即判断一段文本是不是另一段文本的释义（即换一种说法，但是意思不变）；一个是问答对匹配...细粒度的词、短语的匹配信息又该如何聚合呢？显然后一种更麻烦一些。...但是这对于paraphrase任务来说就没毛病（句子A和句子B完全一致的话，对paraphrase任务里A与B当然应该有最近的距离）。...如参考文献[2]的实验结果支撑，文献[2]仅仅使用了简单的attentive pooling就使得模型在多个QA匹配数据集上取得了显著提升（如图3，CNN上提高接近10个百分点），这个实验现象恰好验证了上述小夕的理论猜想...而在小夕的《线性代数这样讲（一）》里提过，矩阵代表着线性映射，因此U的出现恰好可以完成两个分布之间的映射。 啰嗦一下，举个栗子。
题目 句子 是由若干个单词组成的字符串，单词之间用单个空格分隔，其中每个单词可以包含数字、小写字母、和美元符号 '$' 。 如果单词的形式为美元符号后跟着一个非负实数，那么这个单词就表示一个价格。...对于每个表示价格的单词，都在价格的基础上减免 discount% ，并 更新 该单词到句子中。 所有更新后的价格应该表示为一个 恰好保留小数点后两位 的数字。 返回表示修改后句子的字符串。
它的分词思想同MM方法，不过是从句子（或文章）末尾开始处理的，每次匹配不成词时去掉最前面的字。双向最大匹配法即为MM分词方法与逆向MM分词方法的结合。...这个规则的前提假设是：在句子中遇到多字词语的情况比单字词语更有可能。...因此该规则的前提假设是：句子中的词语长度经常是均匀分布的。...因此，5字长的上下文窗口恰好大致表达了前后各一个词的上下文。 Xue在[6]文给出了如下的特征模板。 ?...3.2 双向最大匹配法 双向最大匹配法即对句子分别用正向最大匹配和逆向最大匹配进行分词，然后根据一定的规则选择某一分词结果。
search隐含的归纳偏差与认知科学中的均匀信息密度(UID)假说联系起来，通过实验证明了UID假说与文本质量的强相关性，以及beam search隐含的归纳偏差使得模型能够生成更符合UID假设的文本，恰好弥补了模型本身的误差...然而实验表明该全局最优序列的BLEU分数往往很低，有时候全局最优序列甚至是空字符串，这充分表明模型建立的 是有问题的，而beam search隐含的归纳偏差恰好在一定程度上校准了模型本身的误差。...分数比beam search要糟糕得多，「这说明beam search的成功并不是因为它能够很好地逼近exact search，而是因为beam search算法本身有良好的inductive bias，恰好抵消了模型本身的误差...不过UID假设有一个前提条件，即候选的句子应该都是「符合语法」且具有「相同语义」的，否则在测量或优化句子的信息密度时会引入其他的干扰因素。...因此，「有理由认为上一节提到的优化目标中的 奖励生成句子的语法正确性和内容相关性，而 奖励更符合人类偏好或更符合UID假设的句子。」
在视觉分类、检索、匹配、目标检测等各项任务上，随着相关算法越来越准确，业界也开始在大量商业场景中尝试这些技术 深度学习在计算机视觉、语音识别等感知智能技术上率先取得成功并不是偶然。...视觉信息（图像、视频）恰好是这样一类自然连续信号：一张图片通常就有数百万甚至上千万像素，而且每个像素上通常都有颜色，数据量大、数据的表示稠密、冗余度也高。...较之图片中的一个像素，文本中一个单元信息密度更大、冗余度更低，往往组成句子的每一个单词、加上单词出现的顺序，才能正确表达出完整的意思。...分布式词向量提出了一个合理的假设：两个词的相似度，可以由他们在多个句子中各自的上下文的相似度去度量，而上下文相似的两个词会在向量空间中由两个接近的向量来表示。...捕捉语句中在独立的词集合基础之上、词序列构成的句子结构信息也是自然语言处理和文本分析中的一个主要方向。
推荐理由：这篇paper提出了一种人工改写一个句子，达到以最小的改动改变这个句子的label的效果。作者认为这样我们就可以得到原来句子的counterfactual example。...这种改变causal factor得到counterfactual的思路恰好和IRM改变非causal factor让causal factor保持不变的思路相反。
,剩余所有句子则为负例 sens_vecs = sen_encoder.forward(sens+aug_sens) # 将所有句子编码为句向量 scores = compute_score(sens_vecs...3.2 损失函数 对于一个句子,自身和其增强而来的句子为正例,其他句子及其增强为负例....本人只做简单分句和去除空白字符两种清洗操作.然后将所有语料库所有句子完全打散作为训练集.最终约有1.1亿个句子 3.4 训练细节 batch_size为128, 每个句子增强8个相似问(4个EDA, 4...4000 / COVID(新冠句对) 8747 2001 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/48492 CCKS(微众银行智能客服问句匹配大赛...A：其实不一样,只是取了前三位恰好一样罢了
对于每个文档中的句子，在句子之前设置一个 CLS，利用 BERT 的设置得到句子的表示，在此基础之上判断是否选取这个句子。...此外，除了 BERT 原有的 Positional Encoding，文章为了区别句子（某些词属于某个句子），额外增加了一个 Segment Encoding，对句子进行交错编码。 ? ? ? ?...作者试验了一系列从 continous（real-valued）的句子向量 infer 出 binary 句子向量的办法。...为了解决这个问题，作者基于 Dual RL 框架，分别学习了两个 seq2seq 模型，一个负责将源输入转换为目标风格输出，另一个恰好相反，这样就能直接完成输入到输出的转换而不需要分步走。...论文详细解读：ACL 2019开源论文 | 句对匹配任务中的样本选择偏差与去偏方法 ? ? ? ? ▲ 论文模型：点击查看大图 ?
退出程序 : Alt+F4 重画屏幕 : Ctrl+Alt+Space 完成语法 : Ctrl+E 复制一行 : Ctrl+K 恰好复制该位置右边的该行的字符 : Ctrl+Shift+K 复制到剪贴板...Alt+(KeyPad) + 转到下一个链接 : Shift+F9, Ctrl+Shift+L 回到前一个修改 : Alt+(KeyPad) - 跳到连接(就是语法串口列表的地方) : Ctrl+L 跳到匹配...从当前行其开始向上选择 : Shift+Up 选择上页 : Shift+PgDn, Shift+(KeyPad) PgDn 选择下页 : Shift+PgUp, Shift+(KeyPad) PgUp 选择句子...排列语法窗口(有三种排列方式分别按1,2,3次) : Alt+F7 移除文件 : Alt+Shift+R 同步文件 : Alt+Shift+S 增量搜索(当用Ctrl + F 搜索,然后按F12就会转到下一个匹配
01 Motivation 图像和句子匹配是视觉和语言领域的基本任务之一。...由于视觉和语言之间存在巨大的视觉语义差异，匹配图像和句子仍然远未解决。最近，针对这一问题提出了各种方法，可分为两类，包括一对一匹配 和多对多匹配 。...通常，结合图像区域和句子单词之间的关系可以在捕获用于图像和句子匹配的细粒度交叉模态提示方面有所帮助。...基于上述讨论，在解决图像和句子匹配问题的统一框架中，没有联合研究模态间和模态内的关系。...如上图所示，每个模态内的模态内关系以及图像区域和句子单词之间的模态间关系可以补充和补充，从而促进图像和句子的匹配。
其关键思想是探索段落中的跨句子关系作为约束条件，以更好地解释和匹配视频中复杂的视频片段时间和语义关系。...给定一对一的视频片段-句子映射，在视频中建模跨片段的关系是不直接的，但可以在段落描述中进行跨句子的建模。 因此，作者将跨句子的关系施加在这些句子匹配的视频片段上，以获得更可靠的proposal。...除了时序信息之外，作者希望视频片段proposal在选择时，能够满足上下文中跨句子语义关系，以最小化视频-文本匹配的歧义。...虽然视频查询关系在训练中可用，但无法访问每一个句子的时间边界。因此，这是一个弱监督的问题，其中视频proposal与文本查询交互，以发现视频片段和文本句子之间最合理的匹配。...CRM通过在训练过程中根据时间顺序和视频段落描述中的扩展查询，尽可能减少了单个句子与视频片段proposal不匹配的问题。
现实生活中，一个班大概不会只有 3 个人，因此你可以想象这是一个长长的句子列表。 但其实班主任有个隐含的意思没有表达出来，即： 我想要一张表格！ 所以，看到这一长串的句子，你可以想象他的表情。...这里我们观察一下，发现每个句子里面，人员去向前面，都有一个 “了” 字。 好，我们就在中部上方小文本框里，把 “了” 字输入进去。 ? 可以看到，三句话里面的“了”，全都亮了。...这就是你接触到的第一种匹配方式 —— 按照字符原本的意思来查找一致的内容。 因为样例文本的规律性，我们可以把 “了” 当成一个定位符，它后面，到句子结束位置，是 “去向” 信息。...看，第一行的信息成功匹配了吧？ 但是，那后面还有两行没有匹配，怎么办？ 我们依样画葫芦，就会发现，使用进.*了(.*) 就能正确匹配后两行。 ? 问题来了： 匹配第一行的，匹配不了后两行，反之亦然。...我们查看一下 mylist 这个列表里面的内容： mylist 结果为： [('张华', '北京大学'), ('李萍', '中等技术学校'), ('韩梅梅', '百货公司')] 不错，一个不多，一个不少，恰好是我们需要的
image.png 后面就想着，我可以简化这个过程啊，不去区分词的类型，直接就是在所有定义好的句子中取到最匹配的那条。...句子是定义好的回答模板 例如： 我发送: 我喜欢点赞 那么我喜欢点赞可以解析为一个数组['我', '喜欢', '点赞'] 然后在一个保存所有句子的数组中取得最匹配的那条句子 最后调用这条句子的回答方法：...定义句子 可以将句子理解为一个模板，如果用户发送的话匹配了一条句子，那么人工智能就使用这条句子回复。 接下来，我们来实现句子的定义。...// 匹配最适合的句子 // 低于30%的匹配当做不匹配 function matchSentence(arr){ let result = []; sentences.map(item =>...{ // 用句子类自身的match方法判断是否匹配，返回匹配成功的关键词数量 let matchNum = item.match(arr); // 如果匹配数量低于总关键词数量的
并且实现了在三个层次上的迁移学习，即句子层级、句对匹配层级以及全局匹配层级。...领域自适应部分将重点介绍面向人岗匹配场景所设计的三个层次的迁移学习方法即结构化对应学习的句子增强表示、句对层级的匹配迁移，以及全局层级的匹配迁移。...单领域人岗匹配模型 1．层次化的文档表示 给定一个包含 个句子的简历文档以及包含 个句子的岗位描述文档作为输入。...2．全局匹配表示 首先要计算简历文档与岗位描述文档句子间的相似度，输入有 个描述简历信息的句子表示和 个描述岗位信息的句子表示，就可以得到一个 的匹配矩阵，该矩阵能够刻画简历文档和岗位描述文档的全局语义交互信息...对于每一个句子得到基于层次化注意力机制的原始表示 和经过SCL变换得到的表示 ，将两者进行拼接得到最终的增强的句子表示 2．句对层级的匹配迁移 在计算简历文档与岗位描述文档间的句对匹配的时候，我们引入了变换矩阵
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道文本向量表示咋做？文本匹配任务用哪个模型效果好？许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。...可解释性较好缺点：依赖人工寻找特征，泛化能力一般，而且由于特征数量的限制，模型的效果比较一般代表模型：BM25BM25 算法，通过候选句子的字段对 qurey 字段的覆盖程度来计算两者间的匹配得分，得分越高的候选项与...Glove 的结果，因而难以反映出两个句子的语义相似度主要原因是：1.BERT 对所有的句子都倾向于编码到一个较小的空间区域内，这使得大多数的句子对都具有较高的相似度分数，即使是那些语义上完全无关的句子对...，最后在高层基于这些基础匹配特征计算匹配分数优点：基于交互的匹配模型端到端处理，效果好缺点：这类模型（Cross-Encoder）的输入要求是两个句子，输出的是句子对的相似度值，模型不会产生句子向量表示...（sentence embedding），我们也无法把单个句子输入给模型。
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