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使用 CNN 进行句子分类的自然语言处理

一个句子在句子分类中被分类到一个类中。本文将使用问题数据库，每个问题都将标明问题的内容。例如，“谁是亚伯拉罕·林肯”将是一个问题，其标签将是“人”。...卷积操作假设我们一次只处理一个句子，那么会有一个 k 矩阵，其中 n 是填充后每个句子的单词数，k 是单个单词的维度。...一批句子将作为我们的输入，我们将用独热编码的词向量来表示单词。...，因为 TensorFlow 没有内置函数来执行此操作。...执行这些操作来优化 CNN 并评估测试数据，在这个句子分类任务中为我们提供了大约 90%（500 个测试句子）的测试准确率。

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pytorch自然语言处理之Pooling层的句子分类

Pooling作为最简单的层其实也可以作为句子分类任务。Pooling有很多种，max_Pooling,avg_Pooling,min_Pooling等。...常用的还是max_Pooling:取同维度的最大值。先看看流程图： ?...这里的Linear Layer后面应该经过一个Softmax的，可是由于交叉熵cross_entropy里隐含有Softmax，这里我就没有画了。第一步搭建网络 ?...这里除了划线的和类的名字外，其他都是pytorch固定模板。__init__就是搭建网络的函数，forward是数据怎么在你刚搭建的网络中流动的写出来就行，注意数据矩阵的维数，要前后对上。...这里的Embeding层就是把现实客观特征转成电脑识别的特征，也就是特征向量化。第二步读入数据并将数据数字化数据是这个样子： ? 前面文本后面类别 ? 读取文本的类 ?

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pytorch自然语言处理之Pooling层的句子分类

Pooling作为最简单的层其实也可以作为句子分类任务。Pooling有很多种，max_Pooling,avg_Pooling,min_Pooling等。...常用的还是max_Pooling:取同维度的最大值。...先看看流程图：这里的Linear Layer后面应该经过一个Softmax的，可是由于交叉熵cross_entropy里隐含有Softmax，这里我就没有画了。...第一步搭建网络这里除了划线的和类的名字外，其他都是pytorch固定模板。...__init__就是搭建网络的函数，forward是数据怎么在你刚搭建的网络中流动的写出来就行，注意数据矩阵的维数，要前后对上。

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大语言模型对齐的四种方法！

作者：Asukka，北京邮电大学 AI院在读研究生原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/673853716 编辑：青稞AI 语言模型的对齐在20年就有相关工作，22年谷歌提出基于指令微调的...目前，大模型的对齐工作中，RLHF算法是能够达到最优的结果，RLHF通过人类反馈和PPO算法，能够有效的将模型和人类偏好进行对齐。但是RLHF也存在难以训练，训练显存占用较大的缺点。...基于此，相关研究工作(RRHF, DPO)等也逐渐被提出，希望能够在较小的显存占用的情况下，实现对齐的工作。本文主要总结RLHF，RRHF，DPO，Flan的相关对齐工作。...除了上述的评估指标，现在的模型通常通过预测下一个token的形式和简单的损失函数比如交叉熵损失函数来进行建模，没有显示的引入人的偏好和主观意见。...1.预训练语言模型使用经典的预测下一个token的自回归方式预训练一个语言模型。OpenAI选择InstructGPT。基于预训练得到的LM，生成训练奖励模型(RM，也叫偏好模型)的数据。 2.

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谷歌提出多语言BERT模型：可为109种语言生成与语言无关的跨语言句子嵌入

用于生成此类嵌入的现有方法如LASER或m~USE依赖并行数据，将句子从一种语言直接映射到另一种语言，鼓励句子嵌入之间的一致性。...该模型使用MLM和TLM预训练在170亿个单语句子和60亿个双语句子对上进行了训练，即使在训练期间没有可用数据的低资源语言上也有效。此外，该模型在多个并行文本检索任务上有表现出良好的性能。 ?...该方法通过给定源语言中的句子，对模型进行排序，从而对目标语言中的句子的正确翻译进行排名。...双编码器体系结构 LaBSE模型在跨语言文本检索的性能优于LASER 研究者使用Tatoeba语料库评估提出的模型，Tatoeba语料库是一个数据集，包含多达112个语言的1000个英语对齐的句子对。...对于数据集中30种以上的语言，该模型没有训练数据。该模型的任务是查找给定句子的最近相邻的翻译，并使用余弦距离进行计算。

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自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python...实现句子相似度的计算。...，最后得到的结果就是编辑距离在 2 及以内的结果，运行结果如下： ['你在干什么', '你在干啥子'] 通过这种方式我们可以大致筛选出类似的句子，但是发现一些句子例如“你在做什么” 就没有被识别出来，但他们的意义确实是相差不大的...CountVectorizer 来计算句子的 TF 矩阵，然后利用 Numpy 来计算二者的交集和并集，随后计算杰卡德系数。...() 接下来通过转化之后，vectors 变量就变成了： [[0 0 1 1 1 1 1] [1 1 1 1 0 1 1]] 它对应的是两个句子对应词表的词频统计，这里是两个句子，所以结果是一个长度为

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自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python...实现句子相似度的计算。...，最后得到的结果就是编辑距离在 2 及以内的结果，运行结果如下： ['你在干什么', '你在干啥子'] 通过这种方式我们可以大致筛选出类似的句子，但是发现一些句子例如“你在做什么” 就没有被识别出来，但他们的意义确实是相差不大的...CountVectorizer 来计算句子的 TF 矩阵，然后利用 Numpy 来计算二者的交集和并集，随后计算杰卡德系数。...() 接下来通过转化之后，vectors 变量就变成了： [[0 0 1 1 1 1 1] [1 1 1 1 0 1 1]] 它对应的是两个句子对应词表的词频统计，这里是两个句子，所以结果是一个长度为

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2024-03-02：用go语言，一个句子是由一些单词与它们之间的单个空格组成，且句子的开头和结尾没有多余空格，比方说，“H

2024-03-02：用go语言，一个句子是由一些单词与它们之间的单个空格组成，且句子的开头和结尾没有多余空格，比方说，"Hello World" ，"HELLO" ，"hello world hello...2.初始化变量i、j，分别表示句子开头相似部分的单词数量和句子结尾相似部分的单词数量。 3.循环比较w1和w2中的单词，直到遇到第一个不同的单词或其中一个句子的单词已经全部比较完毕。...4.循环结束后，得到i的值，表示句子开头相似部分的单词数量。 5.从句子结尾开始，循环比较w1和w2中的单词，直到遇到第一个不同的单词或其中一个句子的单词已经全部比较完毕。...6.循环结束后，得到j的值，表示句子结尾相似部分的单词数量。 7.返回i+j是否等于w1和w2中较小的单词数量，如果相等，则说明两个句子是相似的，返回true；否则返回false。...时间复杂度分析： • 拆分句子的时间复杂度为O(n)，其中n为句子中单词的个数。 • 比较单词的时间复杂度为O(k)，其中k为句子中相同的单词数量。 • 总的时间复杂度为O(n + k)。

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自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python...实现句子相似度的计算。...，最后得到的结果就是编辑距离在 2 及以内的结果，运行结果如下： ['你在干什么', '你在干啥子'] 通过这种方式我们可以大致筛选出类似的句子，但是发现一些句子例如“你在做什么” 就没有被识别出来，但他们的意义确实是相差不大的...CountVectorizer 来计算句子的 TF 矩阵，然后利用 Numpy 来计算二者的交集和并集，随后计算杰卡德系数。...() 接下来通过转化之后，vectors 变量就变成了： [[0 0 1 1 1 1 1] [1 1 1 1 0 1 1]] 它对应的是两个句子对应词表的词频统计，这里是两个句子，所以结果是一个长度为

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【C语言】结构体的大小是如何计算的？（结构体对齐）

而C语言中常见的变量类型及其所占空间字节数如下表： C语言常见的数据类型及其所占空间类型名所占大小（单位：字节）char1short2 int 4long4/8(取决于系统)float4double8long...2、其他成员变量要对齐到某个数字（对齐数）的整数倍的地址处。对齐数 = 编译器默认的一个对齐数（vs中默认为8）与该成员大小的较小值。...4、针对嵌套结构体，嵌套的结构体要对齐到自己最大对齐数的整数倍处，结构体总大小是所有对齐数的最大值（包含嵌套结构体的对齐数）的整数倍。...结构体中的成员变量有可能会存在空洞，即某些成员变量之间的字节没有被使用。这是因为编译器为了保证结构体成员变量的地址是按照一定规则对齐的，会在成员变量之间插入一些空字节。...修改后的运行结果则变成了：画图理解一下：注意，当我们将默认对齐数改为1时，即： #pragma pack(1) 则相当于没有对齐数，结构体的大小就是按顺序累加了，如：将默认对齐数改为1后，如上结构体的大小就变成

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R语言的繁荣背后何尝没有隐患

R语言的繁荣是毋庸置疑的，至少在科研界的地位蒸蒸日上，极大的占领了原来属于各种商业绘图软件的市场。不仅仅是在于其免费的属性，更重要的是随心所欲地自由定制。但是参与的玩家多了之后，也会出现一些冲突。...最近在运行一些三五年前的代码报错了，引发了我的思考。...正常的ID转换并不会报错有时候我会使用 clusterProfiler 包的函数 bitr进行ID转换，代码如下： > library(org.Mm.eg.db) > library(clusterProfiler...但是五年前我是不用clusterProfiler 包的，之前的代码是select函数现在select函数就报错如下所示： ?...非常的诡异，首先它居然在没有赋值的情况下就把我的输入变量给修改了，不可思议！实在是太不安全了！！！略微思考了一下，猜测应该是这个select函数名字太大众了，所以在很多包里面都有，出现了冲突！

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主攻3000种无文字的语言

生成训练数据的另一种方式是语音挖掘（speech mining）。使用预训练的语音编码器，能够将闽南语语音的embedding编码到与其他语言相同的语义空间中而无需闽南语的书面形式。...闽南语可以与英语语音对齐，也可以与语义embedding相似的文本对齐。然后从文本中合成英语语音，生成相似的闽南语和英语语音。新的建模方法大部分语音翻译系统都依赖于转录结果或语音到文本系统。...但由于口头语言没有标准的书面形式，转录后的文本作为翻译输出没有意义，所以对闽南语的翻译系统需要把重点放在语音到语音的翻译上。...虽然该模型仍在开发中，一次只能翻译一个完整的句子，但它是向着将来实现语言间同步翻译迈出的一步。研究人员开创的闽南语技术可以推广到其他许多书面和非书面语言。...非监督式学习翻译方面的进展证明了在没有任何人工注释的情况下建立高质量的语音到语音翻译模型的可行性，该类系统大大降低了扩大低资源语言覆盖面的要求，因为其中许多语言根本没有可用的标签数据。

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为什么我们没有自己的编程语言

编程语言其实说白了也是计算机的一个工具罢了，你只需要使用编程语言来告诉计算机去做什么样的事情。...好不容易找个志同道合的可能开发个半年，发现食不果腹，还要奶孩子，真心没有办法玩呀，项目也就烂尾了。一些项目放到网上，流言蜚语也一大堆，鼓励的少，BB 的多，生态不好。...在这个时候谁有心思去研究那些东西，哪怕是别人把源代码都公开了，我们都还没有读透。别说语言了，哪怕是 Spring 这个框架，有多少公司和人能真正深入的研究过。...Spring 最早的来源就是大家对 EJB 的极度不满，臃肿的部署和开发，为什么我们没有想到再换个思维呢？...与其他所有东西都一样，我们奉行拿来主义，没有创新的土壤，没有狂躁和狂野的内心，我们公司需要的是听话的 Worker，我们公司不需要真正的 Builder。

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无需强化学习的与人类偏好对齐的语言模型：Wombat袋熊

本文约1200字，建议阅读5分钟本文提出了基于排序的人类偏好对齐方法。 OpenAI 的 ChatGPT 理解多种多样的的人类指令，并且可以很好的应对不同的语言任务需求。...自发布以来就掀起了对于通用人工智能的讨论。ChatGPT 令人惊叹的能力来源于一种新颖的大规模语言模型微调方法：RLHF（通过强化学习对齐人类反馈）。...RLHF 解锁了语言模型跟从人类指令的能力，并且使得语言模型的能力和人类的需求和价值观对齐，从而使得 RLHF 微调下的语言模型具有令人惊叹的能力。 ...RRHF 算法可以有效地将语言模型输出概率与人类偏好对齐，并且在微调期间只需要 1 到 2 个模型。相比之下，PPO 需要 4 个模型：微调的语言模型，参考语言模型，奖励模型和价值模型相互配合。...在代码实践上，RRHF 和传统的监督学习微调算法的难易程度相当，极大地减小了语言模型和人类偏好对齐的工程难度。

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x86汇编语言之段空间大小的对齐

段所占空间大小和特点以8086为例,假如声明一个段,不论是数据段,栈段还是代码段, 一旦段里面有内容,那么会从一个新的段地址开始开辟空间,如果代码进行了分段处理,那么就会形成16字节对齐的现象 assume...ds:data ;场景一 data segment ;如果没有内容,则不开辟空间, 被编译器忽略 data ends ;场景二 data segment dw 55FFH,55FFH ;后面的数据用...print: mov bx,3000H mov cx,4000H ret end start 内存分布如下: 我们发现data段并没有独占..., 和代码的编写有关系如果不加start标记的话,汇编代码默认由上往下执行,cs+ip从上往下,所过之处,全部被当做代码处理, 因此即便你在数据段中存放指令,甚至打入代码起始标签也没有问题: assume...16个字节代码后,由于段与段之间内存是连续分布的,如果ip的值刚好指向了代码段,那么紧接着执行代码段中的内容,如果ip没有指向代码段,则不执行, 这个情况是不可控的 code segment mov

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C语言之结构体内存对齐与内存的简单理解

一、内存单元的理解首先先要介绍一下C语言中一些常见的存储单元 bit 存放一个二进制位 Byte 1Byte = 8 bit KB 1KB =...第一个成员在与结构体偏移量为0的地址处。 2. 其他成员变量要对齐到某个数字（对齐数）的整数倍的地址处。注意：对齐数 = 编译器默认的一个对齐数与该成员大小的较小值。...如果嵌套了结构体的情况，嵌套的结构体对齐到自己的最大对齐数的整数倍处，结构体的整体大小就是所有最大对齐数（含嵌套结构体的对齐数）的整数倍。 ...2.其他成员变量要对齐到某个数字（对齐数）的整数倍的地址处。注意：对齐数 = 编译器默认的一个对齐数与该成员大小的较小值。...如果嵌套了结构体的情况，嵌套的结构体对齐到自己的最大对齐数的整数倍处，结构体的整体大小就是所有最大对齐数（含嵌套结构体的对齐数）的整数倍。

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C语言如何计算结构体大小（结构体的内存对齐）

结构体的第一个成员永远放在相较于结构体变量的起始未知的偏移量为0的位置从第二个成员开始，往后的每个成员都要对齐到某个对齐数的整数倍处。...（对齐数：结构体成员自身大小和默认对齐数的较小值）VS上默认对齐数是8，gcc没有默认对齐数，对齐数就是变量本身的大小。...结构体的总大小，必须是最大对齐数的整数倍，最大对齐数是：所有成员的对齐数中最大的值如果嵌套了结构体的情况，嵌套的结构体对齐到自己的最大对齐数的整数倍处，结构体的整体大小就是所有最大对齐数（含嵌套结构体的对齐数...三、总结计算方法我们首先要知道结构体变量成员的自身字节大小，然后去寻找对齐数，对齐数的寻找方法就是将自身字节大小和默认对齐数比较，取较小值，这样先找到对齐数，然后根据自身的字节大小去填充，就完成了成员在内存中的存储...六、修改默认对齐数对，你没有听错，默认对齐数是可以修改滴，当我们把默认对齐数修改为1时，结构体的成员变量就是连续存储的。

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【C语言】详解结构体（中）（结构体的内存对齐，重点中的重点）

如果你还不理解上面的表述，那么请看下面的图解： 1.1.1 offsetof 计算结构体成员的偏移量 C语言其实也提供了函数给我们计算出每个结构体成员相较于起始位置的偏移量。...1.2 内存对齐的规则结构体的第⼀个成员对齐到和结构体变量起始位置偏移量为0的地址处其他成员变量要对齐到某个数字（对齐数）的整数倍的地址处。...对齐数 = 编译器默认的⼀个对齐数与该成员变量大小的较小值。...VS 中默认的值为 8 Linux中 gcc 没有默认对齐数，对齐数就是成员自身的大小结构体总大小为最大对齐数（结构体中每个成员变量都有⼀个对⻬数，所有对⻬数中最⼤的）的整数倍。...也就是说嵌套结构体的对齐数取决于其自身的最大对齐数，然后依据这个对齐数，对齐到相应的地址处。图解：好了，例子已经全部讲完了，希望读者们能够好好的理解结构体内存对齐的四条规则。

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开放域信息抽取最新动向

开放域信息抽取是信息抽取任务的另一个分支任务，其中抽取的谓语和实体并不是特定的领域，也并没有提前定义好实体类别。...作者根据以上定义的约束，制定了以下四种损失函数惩罚项： image.png 将以上约束和抽取训练的loss加起来得到总的损失： image.png 并列连词检测作者利用网格抽取和前人的并列连词抽取工具...，设计了并列连词检测的方法称做IGL-CA，如下图 ?...换句话说，如果给模型很多句子，模型就可以把这些句子变成一个图存储成知识图谱。反过来，给模型一个图，可以利用图中节点和边的关系，将图还原成带有知识的句子。...需要注意的是，因为对齐的数据是基于路径和文本之间的相似度进行选择的，所以对齐的数据是有噪声的。文中涉及文本生成任务和知识图谱补全任务，所以评价指标根据任务的不同有着变化。

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自然语言处理(一)NLP概述

NLP概述 NLP是利用计算机为工具，对人类特有的书面形式和口头形式的自然语言的信息进行各种类型处理和加工的技术. NLP内容结构 ?...NLP基础技术词法分析词法分析目的是从句子中分出单词，找出词汇的各个词素，从中获得单词的语言学信息并确定单词的词性. 词法分析是很多中文信息处理任务的必要步骤....自动分词命名实体识别词性标注句法分析句法分析是对句子和短语结构进行分析，如句子的形式结构：主语、谓语、宾语等. 句法分析是语言学理论和实际的自然语言应用的一个重要桥梁....一个实用的、完备的、准确的句法分析将是计算机真正理解自然语言的基础. 短语结构分析(宾州树库) 依存分析语义分析解释自然语言句子或篇章各部分(词、词组、句子、段落、篇章)的意义....词义消歧(词) 语义归纳、推理(词) 语义角色标注(句子) 篇章分析指超越单个句子范围的各种可能分析，包括句子（语段）之间的关系以及关系类型的划分，段落之间的关系的判断，跨越单个句子的词与词之间的关系分析

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