分享主题：语义分析介绍及跨语言信息在语义分析中的应用 分享提纲： 1.semantic parsing 背景介绍 2.semantic parsing 模型介绍 3....； 二是讲一下我们在 ACL 2018 会议中的一篇短文——《跨语言信息在语义分析中的应用》（Learning Cross-lingual Distributed Logical Representations...=aitechtalkzouyanyan 下面讲一下我们在 ACL 2018 会议中的一篇短文——《跨语言信息在语义分析中的应用》。...最后做一下总结，本次我们分享了语义分析的基本背景知识，我们实验室工作中用到的一些语义分析模型、ACL 2018 会议中的短文《跨语言信息在语义分析中的应用》以及语义分析的一些表现。...关注微信公众号：AI 研习社（okweiwu），可获取最新公开课直播时间预告。
今天在公司处理了一个线上问题，涉及到在 Python 中处理语义化版本（Semantic Versioning），值得作为一个主题记录一下。...不过当子版本号不是一位整数时，问题就出现了： 例如将版本号从1.0.9升级到1.0.10，在语义化版本规范中，1.0.10是比1.0.9版本更高的，然而在python的字符串比较(按位比较)中，1.0.9...语义化版本的应用十分广泛，诸如 Python（3.8.6）、Mysql（5.7.31）、React （17.0.2）、Chrome（ 89.0.774.57）等流行的编程语言、数据库软件、框架和应用软件都采用了语义化版本...在 Python 中处理并比较语义化版本 我们已经知道了语义化版本是由.分隔的，一个很直接的方案是分段比较每一段版本的大小。...总结 本文大致介绍了语义化版本及其在 Python 中的处理方式。
目前，Spark（Spark Streaming/Structured Streaming）和Flink的checkpoint机制，就是处理类似情况，实现容错机制的核心利器。...对于Spark： 在流式应用中，Spark Streaming/Structured Streaming会将关于应用足够多的信息checkpoint到高可用、高容错的分布式存储系统，如HDFS中，以便从故障中进行恢复...：用于创建流应用程序DStream操作： 定义流应用程序的DStream操作集 未完成的批次：未完成的批次job 本文的重点不在于checkpoint具体含义，而是以Spark为例，阐述如何通过程序获取...将数据同步到kafka，然后再通过消费者程序消费kafka中的数据保存到存储系统中，如delta，通过offset信息对比来校验，binlog到kafka的延迟（如，通过获取binlog中的offset...在实际进行offset比对时，要以此为基准再去获取offsets目录下的offsets信息。
在Python中实现LSA 数据读取和检查 数据预处理 文档-词项矩阵（Document-Term Matrix） 主题建模 主题可视化 5. LSA的优缺点 6....潜在语义分析（LSA）概述 所有语言都有自己的错综复杂和细微差别，比如一义多词和一词多义，这对机器而言很难捕捉（有时它们甚至也被人类误解了！）。 例如，如下两个句子： 1....代表数据中词项的向量可以在矩阵Vk（term-topic matrix）中找到。 因此，SVD为数据中的每篇文档和每个词项都提供了向量。每个向量的长度均为k。...在Python中实现LSA 是时候启动Python并了解如何在主题建模问题中应用LSA了。开启Python环境后，请按照如下步骤操作。 数据读取和检查 在开始之前，先加载需要的库。...如果你想对它有更多了解，可以在下方的评论中留言，我们很乐意回答你的问题。 尾记 本文意于与大家分享我的学习经验。主题建模是个非常有趣的话题，当你在处理文本数据集时会用到许多技巧和方法。
在 QA中我们常用的是 point-wise和 pair-wise，如下图所示。...在这种交互操作中，注意力层的输入包含两个文本的信息，使得标准问题的表示中包含用户问题的上下文信息，如下图所示。改进的注意力模型能够在一定程度上缓解基础QA模型在语义交互特征提取中的不足。 ?...三、迁移学习在语义匹配网络中的应用 在智能客服对接各个业务线且需要不定时更新 QA模型的情况下，我们不断探索缩短训练时间和提升准确率的方法。...在实际的用户和机器人对话中，我们发现用户经常针对机器人的回答进行追问，而如果不能把上文信息建模在系统里，机器人的回答往往会让用户无法理解。...前面我们花了很大篇幅介绍神经网络模型在QA语义匹配任务上的一些应用，其实在实际应用中这两种模型还需要其他机器学习模型的辅助。
语义搜索 旨在通过自然语言处理技术，理解用户查询的意图，提供更为精准的搜索结果。而知识图谱嵌入技术将知识图谱中的实体和关系表示为低维向量，使得计算语义相似度成为可能。...通过知识图谱嵌入的方式，可以将传统的关键词搜索转换为语义搜索，提供更为智能和人性化的检索体验。...知识图谱嵌入在语义搜索中的应用流程数据准备 在语义搜索的场景中，知识图谱提供了丰富的背景信息，能够帮助系统更好地理解查询的含义。...假设图谱中有100个关系embedding_dim = 100 # 嵌入维度model = TransE(num_entities, num_relations, embedding_dim)负采样与损失函数在训练过程中...应用扩展 知识图谱嵌入在语义搜索中展现了强大的潜力，未来可广泛应用于医疗、法律、金融等领域，提升搜索系统的智能化程度。
在HTML中，使用语义化标签可以使得网页结构更加清晰和易于理解。以下是一些正确使用语义化标签的方法： 使用合适的标题标签（h1-h6）来标识网页的标题，以及页面中的各个区块的标题。...网页标题 区块标题 使用段落标签（p）来组织和呈现文本内容。 这是一个段落。 使用列表标签（ul、ol、li）来呈现列表内容。... 单元格1 单元格2 使用标题标签（header、footer）来标识页面的页眉和页脚。... 网页标题 版权信息 使用语义化的标签来标识页面中的主要内容，比如文章内容使用（article...使用语义化标签可以提高网页的可访问性和搜索引擎优化效果。
）做softmax有监督训练后，在STS中的测试效果，论文中效果如下，下表显示的是在STS test集中的表现 本人用中文语料复现，但只采用了Chinese-SNLI，然后在中文的STS-B上测效果，...年ACL会议的论文，这篇论文主要介绍对比学习应用在NLP语义计算中的通用框架，作为了解对比学习在语义向量中的应用是十分不错的入门文章。...，实现了shuffle和token cutoff，其中token cutoff用一种近似的方法来实现，原论文代码是在transofrmers库上做的二次开发，cutoff作用在embedding层，而本人复现的时候对某些...只有repetition没有改变语义。...因此可以看到，有监督训练还是王道呢~ 最后，没有所谓的SOTA，要明白论文及复现里的测试集都是STS，而落到实际业务中，每一个场景都有自己的特点，应该根据场景的特点去制作positive pair和思考怎么做
2020-11-12：java中as-if-serial语义和happen-before语义有什么区别？...2020-11-12：java中as-if-serial语义和happen-before语义有什么区别？ 福哥答案2020-11-12： as-if-serial语义单线程执行结果不被改变。...happen-before语义正确同步的多线程执行结果不被改变。
---- 时间语义 “时间”在我们日常的开发学习过程中是特别常见的一个名词，例如：Java中的日期处理类、获取系统的当前时间、毫秒级的时间戳等等。...在Flink流处理真实场景中，大部分的业务需求都会使用事件时间语义，但还是以具体的业务需求择选不同的时间语义。...Watermark（水位线） 在Flink数据处理过程中，数据从产生到计算到输出结果，是需要一个过程时间，在正常的情况下数据往往都是按照事件产生的时间顺序进行的，由于网络、分布式部署等原因会导致数据产生乱序问题...由于 event time 是由数据携带的，因此，如果运行过程中无法获取新的数据，那么没有被触发的窗口将永远都不被触发。...和周期性生成的方式不同，这种方式不是固定时间的，而是可以根据需要对每条数据进行筛选和处理 总结 在flink开发过程中，Watermark的使用由开发人员生成。
数据流和动态表 SQL和流处理的区别 流式数据是一种实时生成的数据，而在一般的数据表中存储的数据肯定是有限的，这就会产生矛盾，由此就需要一种新表来存储流式数据，动态表就产生了。...连续查询的特点 查询从不终止 查询结果会不断更新，产生一个新的动态表 在任何时候，连续查询的结果在语义上与以批处理模式在输入表快照上执行的相同查询的结果相同。...Exactly-once和checkpoint Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，它会根据用户的配置周期性地对流中各个算子(Operator)的状态生成快照，持久化到外部存储。...两阶段提交协议 在多个节点参与执行的分布式系统中，为了协调每个节点都能同时执行或者回滚某个事务性的操作，引入了一个中心节点来统一处理 所有节点的执行逻辑，这个中心节点叫做协作者（coordinator）...总结 事务开启：在sink task向下游写数据之前，均会开启一个事务，后续所有写数据的操作均在这个事务中执行，事务未提交前，事务写入的数据下游不可读; 预提交阶段: JobManager 开始下发Checkpoint
在实验中我们发现采用自注意机制的模型效果往往优于传统的做法。后面我们还会详细介绍利用复杂的自注意机制来表征句子向量。...在 QA中我们常用的是 point-wise和 pair-wise，如下图所示。...有了句子向量编码器和优化目标，那么基础的语义匹配模型也就形成了。...在这种交互操作中，注意力层的输入包含两个文本的信息，使得标准问题的表示中包含用户问题的上下文信息，如下图所示。改进的注意力模型能够在一定程度上缓解基础 QA模型在语义表示和特征提取中的不足。 ...▼ 点击阅读原文，获取本书详情~
随着时间的推移，越来越多的企业和用户开始关注大语言模型在业务中的应用。...但我们在选择语义搜索方案时，基于embedding的稠密表征的相似性搜索（KNN和ANN搜索）不见得就是最优解。...在短文本搜索的场景中，向量搜索可能会面临语义理解的挑战。虽然向量搜索可以对查询进行语义分析，但当涉及到短文本时，语义的表示和理解可能不够准确，导致结果的相关性不佳。...不同的embedding模型在不同的领域是效果不一样，其原因在于： 数据特征和语义差异：不同领域的文本具有不同的特征和语义差异。...在实际应用中，我们往往需要结合向量搜索和其他搜索技术，甚至是结合机器学习与NLP推理技术来构建一个高效且灵活的搜索系统。这样可以充分利用各种技术的优势，同时避免各种技术的局限性。
欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。内容如有错误欢迎评论留言，未经允许请勿转载！...然后将像素级语义映射结果和当前帧发送给SLAM系统进行环境重建。利用ORB-SLAM重建几何环境，利用当前帧中的角点特征生成点云。...在SLAM系统中，利用贝叶斯更新规则将像素级语义信息与地图点进行关联，更新一帧中每个观测点的概率分布。然后将这些地标投影到SLAM地图中，并与SLAM系统中保存的最近关键帧相关联。...在将关键帧的GPS信息转换为笛卡尔坐标后，采用Besl和McKay[33]提出的方法将坐标系与点云统一起来。每30帧取当前帧作为采样点，在两个全局采样器中加入相应的姿态和经纬度。...D 后处理 在实时处理之后，我们将对结果进行后置处理，以优化结果，得到更结构化的语义信息。在此过程中，将聚类方法应用到不同的语义标签中，得到对象级的语义地图。
在本文中，作者提出了两种新颖的方法，证明一种方法可以在不使用任何这些专门的预训练技术的情况下在 Table QA 任务上实现卓越的性能。...第一个模型称为 RCI Interaction ，它利用基于 Transformer 的架构，该架构独立地对行和列进行分类以识别相关单元格。该模型在最近的基准测试中查找单元格值时产生了极高的准确性。...在最近的基准上实验证明，所提出的方法可以有效地定位表格上的单元格值（在 WikiSQL 查找问题上高达 ∼98% 的 Hit@1 准确率）。...此外，RCI Interaction 模型优于最先进的基于 Transformer 在非常大的表语料库（TAPAS 和 TABERT）上进行预训练的方法，在标准 WikiSQL 基准上实现了 ∼3.4%...和 ∼18.86% 的额外精度提高。
在幕后，语义路由器使用存储在向量数据库中的嵌入来将提示与一组现有短语（也称为话语）进行匹配，以将它们映射到特定路由。该路由可以是适合该任务的 LLM。...开发人员可以自定义路由以适应特定应用程序，无论是过滤敏感主题、管理 API 还是在复杂工作流中编排工具。 编码器和向量空间 为了将输入与预定义的话语进行比较，语义路由器使用编码器将文本转换为高维向量。...使用案例和场景 需要同时管理多个工具、API 或数据集的代理 AI 使用案例特别适合语义路由器。在典型的工作流程中，路由器可以根据输入快速确定使用哪个工具或 API，从而避免进行完整的 LLM 查询。...例如，在虚拟助手系统中，语义路由器可以有效地将诸如“安排会议”或“查看天气”之类的提示路由到相应的 API 或工具，而无需在每次决策时都涉及 LLM。...这在 联合语言模型 的实现中尤其重要，这些模型利用了基于云的和本地语言模型。 在代理工作流程时代，对高效、可扩展和确定性决策系统的需求比以往任何时候都更加迫切。
虽然embedding的检索技术在传统的搜索引擎中得到了广泛应用，但是Facebook搜索之前主要还是使用布尔匹配模型。...背景 从query中准确计算出用户的搜索意图以及准确表达文档的语义含义是非常困难的，因此之前的搜索算法主要还是通过关键词匹配的方式进行检索。...但是如何处理用户想要的搜索结果和输入query并不能通过关键词匹配的方式获取呢，语义匹配（也就是embedding匹配）应运而生。...大部分的特征都是类别型特征，进行one-hot或者multi-hot的向量化；连续型特征则是直接输入到各自的塔中。 ? 对于训练语义召回模型来说，如何定义正负样本对于模型的效果至关重要。...本文在实际使用中，模型在faiss的基础上，加上了对location和term text的索引。 ?
作者证明这种方法可以生成高质量的密集特征编码器，并确定了多个最新的state-of-the-art结果：在ADE20k和Pascal VOC上，非参数上下文语义分割分别提高了+ 5.5%和+ 6%； 在...尽管作者的NeCo训练任务并不像，但作者的方法在非监督语义和线性分割等下游基准测试中也一直保持一致的改进。...这种操作可以定义在近似交换矩阵中，该矩阵本质上是单位矩阵，除了定义为 ，， 和 以外，（见式7）。这样，在序列中的交换双（,）的一步与将矩阵 与该序列相乘等同。...CrIBo在对超聚类的评估中实现了约5%的性能提高，这衡量了在预训练期间学习到的表示的细微粒度和语义。...值得注意的是，虽然DINOv2R在各种任务（包括语义分割）上显示出强大的迁移结果，这是由于在142M图像的大数据集上进行训练和采用密集和分类损失的组合，但NeCo仍然超过了它。
一 报告导读 本文报告主要介绍了在图像分割问题中如何有效利用物体的上下文信息，回顾了目前主要的研究方法，同时分享了在深度神经网络中利用物体区域的表征来增强所属像素的表征（OCR）的研究工作以及在主流数据集上的优异性能...现为IEEE 汇刊 IEEE TPAMI, IEEE TCSVT和IEEE TMM的编委会成员曾获得ACM MM 2015最佳论文提名。其研究成果10多次转化到微软的关键产品和服务中。...我们看一下在深度学习时代大家怎么去做这个上下文？基本上做的方法都是非常直接的。...还有ADE和MIT，这是非常有挑战性的，目前我们也是做得最好的结果。还有COCO-Stuff数据集，在这个任务里面通常大家互相把长颈的分割跟物体的分割这两个问题分开去做，为什么要分开去做？...我们把高分辨率的网络结构HRNet和这个OCR组合起来，在榜单上排名第一的，这样一个榜单还是非常困难的，在过去一年没有什么变动，大概是去年的这么一个结果。 ?
Flink中的Exactly-Once语义是什么？请解释其作用和实现原理。 Flink中的Exactly-Once语义是一种数据处理保证机制，用于确保数据在流处理过程中的精确一次性处理。...它的作用是确保数据处理的准确性和一致性，避免重复处理或丢失数据。实现Exactly-Once语义的基本原理是通过在数据源和数据接收器之间引入一种可重播的、幂等的状态管理机制。...在Flink中实现Exactly-Once语义的关键是通过以下三个核心机制： 状态管理：Flink使用状态管理机制来跟踪和管理处理过程中的中间结果和状态。...在UserVisitEventTimestampExtractor中，设置了最大延迟时间为10秒，并从事件中提取时间戳。接下来，使用事件时间进行窗口操作，计算每个用户的访问次数。...在UserCountFunction中，使用checkUserCounted函数检查用户是否已经计算过访问次数，如果用户还未计算过，则进行计算，并使用updateUserCounted函数更新用户的计算状态
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