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手把手教你使用Python实现一个句子生成器

本文主要介绍如何通过预先设定好的语法规则以及单词,通过Python来自动生成一些句子。 解析语法 在生成句子之前,我们需要先告诉机器生成句子的语法。...生成句子 最后,我们编写代码根据上面的语法规则,自动生成句子: # 生成句子 def generate(gram, target): if target not in gram:...""" “人类”和“接待员”各自随机生成5个句子: 可以看到,我们已经成功地通过自定义的语法规则来让计算机自动生成句子了。...小结 本文主要通过解析语法树,自动生成句子等方法,实现了一个自动生成句子的程序。 看完这篇文章,大家也可以设计实现自己的句子生成器。...上面生成了许多句子,但是,我们如何判断哪些句子更为合理(符合人类说话习惯),哪些句子不合理?这时候就需要用到语言模型了,关于语言模型的相关概念及代码实现,将会在后面的文章讲到,敬请期待。

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    句子表示为向量(上):无监督句子表示学习(sentence embedding)

    对于第二步,个人的直观理解是移出所有句子的共有信息,因此保留下来的句子向量更能够表示本身并与其它句子向量产生差距。...具体地,skip-thought模型如下图,给定一个连续的句子三元组,对中间的句子进行编码,通过编码的句子向量预测前一个句子和后一个句子。...为了得到句子向量,将句子看成一个完整的窗口,模型的输入为句子中的n-grams,目标是预测句子中的missing word(目标词),而句子向量是所有n-grams向量表示的平均。...具体地,模型的输入为一个句子\(s\)以及一个候选句子集合\(S_{cand}\),其中\(S_{cand}\)包含一个句子\(s_{ctxt}\)是\(s\)的上下文句子(也就是\(s\)的前一个句子或后一个句子...实验设置候选句子集合大小为3,即\(S_{cand}​\)包含1个上下文句子和两个无关句子。模型结构如下: ?

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    深度学习之句子表达

    既然词语能表达,那句子也同样能被分布式的向量表示。这里主要介绍几种句子的表示方法。 1....缺点:句子空间比词语空间大的多,不可能为每个句子得到embedding。要是有新的句子出现,需要重训,很麻烦。 2. skip-thought模型 模型很简单,思路也很简单。...大致思路就是:将句子进行拆分、更换词序、删词等操作得到一系列的噪声数据,然后通过auto-encoder使得当前句子离原句子最相近(概率最大)。...这种方式:拆分句子组合得到的信息较少,引入噪声重新构建原始句子得到的表达与上下文无关。...同样是使用中间句子预测上下两句。中间句子用词语embedding取平均得到,上下文句子拆分成一个个词语。缺点就是丢失了句子的序列信息。 ?

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    大型语言模型:SBERT — 句子BERT

    其他方法 分析交叉编码器架构的低效率,为每个句子独立地预先计算嵌入似乎是合乎逻辑的。之后,我们可以直接计算所有文档对上选定的距离度量,这比将平方数的句子对输入 BERT 要快得多。...不幸的是,这种方法对于 BERT 来说是不可能的:BERT 的核心问题是,每次同时传递和处理两个句子时,很难获得仅独立表示单个句子的嵌入。...另一种方法是将单个句子传递给 BERT,然后对输出标记嵌入进行平均。然而,获得的结果甚至比简单平均 GLoVe 嵌入还要糟糕。 ❝推导独立句子嵌入是 BERT 的主要问题之一。...在推理过程中,可以通过以下两种方式之一使用该架构: 通过给定的句子对,可以计算相似度得分。推理工作流程与训练完全相同。 对于给定的句子,可以提取其句子嵌入(在应用池化层之后)以供以后使用。...当我们得到大量句子的集合并旨在计算它们之间的成对相似度分数时,这特别有用。通过将每个句子仅运行一次 BERT,我们提取了所有必要的句子嵌入。

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    智能问答:LSTM 句子相似度分析

    使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单,但也有比较明显的缺点:没有考虑词序且词向量区别不明确。如下面两个句子: “北京的首都是中国”与“中国的首都是北京”的相似度为1。...为解决这类问题,需要用其他方法对句子进行表示,LSTM是常用的一种方式,本文简单使用单层LSTM对句子重新表示,并通过若干全连接层对句子相似度进行衡量。...AI项目体验地址 https://loveai.tech 数据准备 训练和测试数据包括两个待比较句子以及其相似度(0-1): 测试数据格式相似。...根据词编号,进一步生成每个句子的编号向量,句子采用固定长度,不足的位置补零。 保存词编号到文件,保存词向量矩阵方便预测使用。...中文分词使用jieba分词工具,词的编号则使用Keras的Tokenizer: 词向量映射 在对句子进行编码后,需要准备句子中词的词向量映射作为LSTM层的输入。

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    句子相似度的计算 | NLP基础

    基于词向量计算句子的相似度 不过句子或更长的文本由于复杂性更高,包含的信息更多,其相似度问题还没有一个非常完善的解决方案。 ?...那么如果对一句话中的每个词的词向量求平均值,那么这个向量也应该能表示句子的意思。出于这个思路就有了这一种句子相似度比较方法。...Smooth Inverse Frequency 前面我们说过,方法1中会忽略句子中很多的信息,这其中就包括句子中每个词的重要性信息。...直接对句子编码 前面几种方法都没有考虑中句子中的词序信息,但是我们知道词的顺序对句意是有很大影响的。 下面介绍的几种不使用词向量的相似度对比方法。...这些方法的思路基本上都是直接对句子进行编码(和词向量类似的句向量)——直接把句子编码成向量。 ?

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    JCJC句子改写在线工具上线-202305

    JCJC句子改写在线工具上线-202305 ---- 字根科技发布了新版JCJC在线句子改写功能。...使用网址: JCJC在线句子改写 新版的在线中文句子改写一共分为三种模式: 严谨模式 普通模式 休闲模式 上述三种改写模式适用于不同的改写需求,界面展示如下: 中文句子改写在线工具-严谨模式 中文句子改写在线工具...-普通模式 中文句子改写在线工具-休闲模式 句子改写中的临时任务执行页面: 中文句子改写在线工具-任务执行页面 下面我们以这句话进行测试效果展示: 母亲节(Mother's Day),是一个感谢母亲的节日...首先使用严谨模式的句子改写效果: 中文句子改写在线工具-严谨模式 其次使用普通模式的句子改写效果: 中文句子改写在线工具-普通模式 最后使用休闲模式的句子改写效果: 中文句子改写在线工具-休闲模式...可以看到不同句子改写模式的效果差异。

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    英文文法学习笔记(5)句子的要素及种类 1.1 词类1.2 片语及子句1.3 句子的要素1.4 句子的种类(由内容分)1.5 句子的种类(由结构分)2.1 词类2.2 片语及子句2.

    本篇为第5篇笔记:句子的要素及种类。...一、经典例句 1.1 词类 1.2 片语及子句 1.3 句子的要素 1.4 句子的种类(由内容分) 1.5 句子的种类(由结构分)) 二、知识点回顾(对应例句编号) 2.1 词类 2.2 片语及子句 2.3...句子的要素 2.4 句子的种类(由内容分) 2.5 句子的种类(由结构分)) 三、例句中文翻译(参考) 3.1 词类 3.2 片语及子句 3.3 句子的要素 3.4 句子的种类(由内容分) 3.5 句子的种类...二、知识点回顾(对应例句编号) 所谓句子,就是能够完整表达说话者思想、情感等的一个字或字群。 在写英文句子时,通常第一字的开头字母需大写,句尾则标上句点、问号或惊叹号。...2.3 句子的要素 句子由 主部 和 述部 组成。 在主部中,有主词这个要素。在述部中,有述语动词、补词、受词三种要素。 我是___. 【补】 我爱___.

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