SegNet基于FCN，修改VGG-16网络得到的语义分割网络，有两种版本的SegNet，分别为SegNet与Bayesian SegNet，同时SegNet作者根据网络的深度提供了一个basic版（浅网络...Bayesian SegNet正是通过后验概率，告诉我们图像语义分割结果的置信度是多少。Bayesian SegNet如下图所示。...最右边的两个图Segmentation与Model Uncertainty，就是像素点语义分割输出与其不确定度（颜色越深代表不确定性越大，即置信度越低）。...第一行为输入图像，第二行为ground truth，第三行为Bayesian SegNet语义分割输出，第四行为不确定灰度图。可以看到， 1.对于分类的边界位置，不确定性较大，即其置信度较低。...2.对于图像语义分割错误的地方，置信度也较低。 3.对于难以区分的类别，例如人与自行车，road与pavement，两者如果有相互重叠，不确定度会增加。
意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。 训练数据 训练数据包含输入query-pair，以及对应的真值。...真值：真值可为0或1，其中1代表query-pair语义相匹配，0则代表不匹配，真值与query-pair之间也用\t分割。...测试数据样本举例（空白间隔为\t） 冠军方案 全部 代码 ,方案详情 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 语义匹配 即可获取。...前海征信大数据算法：风险概率预测 【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类 VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目 特征工程(一) 特征工程(二) :文本数据的展开...全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合) 斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏） python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站 中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第
【引子】近来在探索并优化AIPC的软件架构，AI产品经理关于语义搜索的讨论给了自己较多的触动，于是重新梳理嵌入与语义的关系，遂成此文。...文本转换成机器可理解格式的最早版本之一是 ASCII码，这种方法有助于渲染和传输文本，但不能编码单词的意义，其标准的搜索技术是关键字搜索，寻找包含特定单词或 N-gram的所有文档。...因此，可以使用它们进行语义搜索，甚至处理不同语言的文档。 1. 文本嵌入的演变 将文本转换为向量的最基本方法是使用词袋模型（bag of words，BoW）。...文本嵌入的可视化 理解数据的最好方法就是将它们可视化。不幸的是，如果文本嵌入有1536个维度，理解数据会非常困难。然而，我们可以使用降维技术在二维空间中做向量投影。...一句话小结 文本处理方法的演变导致了文本嵌入的出现，从词汇的语义表达到句子嵌入，多种距离度量方法可以帮助理解文本是否具有相似的意义，文本嵌入的可视化可以帮助我们了解数据的内在模式，常见的应用示例包括聚类
意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。本赛道要求参赛队伍根据脱敏后的短文本query-pair，预测它们是否属于同一语义。...冠军方案 源代码获取方式 关注微信公众号 datayx 然后回复 语义配匹 即可获取。
，也就是把两个需要计算语义相似度的文本用[SEP]拼接起来，将其作为输入来微调BERT。...但在文本检索的场景下，「从文本库 中搜索和某个文本或查询的语义最相近的文本需要BERT做 次inference」，当文本规模 太大的时候(百万级以上)，这样的检索方式是非常耗费时间的，...做average pooling(后者更好)，然后用句向量的cosine相似度来表示文本的语义相似度。...，而NLI数据集正好包含了文本蕴含任务，因此SICK-R和NLI数据集的差异可能很小，又因为NLI数据集比SICK-R大得多，所以这样的结果是可以理解的。...Unsupervised Question-Answer Entailment 上面的文本语义相似度计算任务是回归式的，而文本语义匹配任务是二分类式的，比如判断某个答案是否能够回答某个问题。
value at the time those goroutines start executing). go runtime中for range循环只会为v分配一次内存，后续只是给v赋值；跟for的语义是一样一样的...,如下这样理解起来就容易多了。
如果要用向量数据库处理文本数据，就需要将文本转换为向量表示，机器学习术语叫做文本嵌入（Text Embedding）。 传统的文本嵌入方法是基于统计的，比如 TF-IDF，Word2Vec 等。...我们还可以使用中文文本进行测试。...使用 sentence-transformers 进行语义搜索 通过比较不同向量间的余弦相似度，我们可以找到最相似的向量，这就是语义搜索的基本原理。...事实上，sentence-transformers 还提供了 utils.semantic_search 函数，简化了语义搜索的过程。可以使用一些中文文本来测试一下。...总结 sentence-transformers 是一个非常好用的文本嵌入工具包，可以用于生成句子的向量表示，也可以用于语义搜索。
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...当然，不管是embedding还是encoding，其实都要先encoding╮(￣▽￣””)╭，毕竟同一个词的语义在不同的上下文语境中很可能相差甚远。...其实依然非常好理解，以attentive pooling为例，其核心就是这么一个对齐矩阵的计算公式： ?...一方面，无attention的模型中，答案中的“1米”的词向量可能跟问题中的“多高”并没有很近的距离，但是U完全可以把“1米”相关的表示具体长度的语义映射到“多高”附近。...而在花式attention方面，推荐大家去关注机器阅读理解领域的前沿模型，在相似度计算方面，推荐大家关注检索式QA相关的前沿。当然，小夕也可能未来放出相关文章哦，限于篇幅，这里就不展开讲啦。
全球人工智能技术创新大赛 赛道三: 小布助手对话短文本语义匹配 赛题背景 小布助手是OPPO公司为欧加集团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手，为用户提供了有趣、贴心、便捷的对话式服务。...意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。...本赛题要求参赛队伍根据脱敏后的短文本query-pair，预测它们是否属于同一语义，提交的结果按照指定的评价指标使用在线评测数据进行评测和排名，得分最优者获胜。...真值：真值可为0或1，其中1代表query-pair语义相匹配，0则代表不匹配，真值与query-pair之间也用\t分割。...其中： rank(i)：表示i这个样本的预测得分在测试集中的排序； M：测试集中语义匹配的样本的个数； N：测试集中语义不匹配的样本的个数。
在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。 1....潜在语义索引(LSI)概述 潜在语义索引(Latent Semantic Indexing,以下简称LSI)，有的文章也叫Latent Semantic Analysis（LSA）。...image.png 如果把上式用到我们的主题模型，则SVD可以这样解释：我们输入的有m个文本，每个文本有n个词。...也可以反过来解释：我们输入的有m个词，对应n个文本。而$A_{ij}$则对应第i个词档的第j个文本的特征值，这里最常用的是基于预处理后的标准化TF-IDF值。k是我们假设的主题数，一般要比文本数少。...LSI用于文本相似度计算 在上面我们通过LSI得到的文本主题矩阵可以用于文本相似度计算。而计算方法一般是通过余弦相似度。比如对于上面的三文档两主题的例子。
语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。 1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。...可以理解为字的分类问题，也就是自然语言处理中的sequence labeling问题，通常做法里利用HMM，MAXENT，MEMM，CRF等预测文本串每个字的tag[62]，譬如B，E，I，S，这四个tag...2 文本语义分析 前面讲到一些文本基本处理方法。一个文本串，对其进行分词和重要性打分后（当然还有更多的文本处理任务），就可以开始更高层的语义分析任务。...2.4 文本分类 文本分类应该是最常见的文本语义分析任务了。...利用文本和图片的语义分析方法，我们可以提取出广告的topic，类目，keyword，tag描述。 语义匹配。提取到相应的语义特征之后，怎么用于改善匹配呢？ 用户-广告的语义检索。
左值、右值 关于左值、右值，我们在之前的文章中已经有过详细的分享，有兴趣的同学可以移步【Modern C++】深入理解左值、右值，在本节，我们简单介绍下左值和右值的概念，以方便理解下面的内容。...相反，该提议旨在增强复制语义 对于刚刚接触移动语义的开发人员来说，很难理解为什么有了值语义还需要有移动语义。...从上述描述，我们可以理解为std::move()并没有移动任何东西，它只是进行类型转换而已，真正进行资源转移的是开发人员实现的移动操作。...经验之谈 对int等基础类型进行move()操作，不会改变其原值 对于所有的基础类型-int、double、指针以及其它类型，它们本身不支持移动操作(也可以说本身没有实现移动语义，毕竟不属于我们通常理解的对象嘛...但毕竟是基于自己的理解，毕竟有理解不到位的地方，可以留言沟通。 好了，今天的文章就到这，我们下期见！
关键在于理解和运用下面的两块内容： （1）happens-before相关 （2）data race相关 关于Memory Consistency Errors Memory Consistency Errors...此外ReentrantLock锁也具有相同的语义。 （3）volatile修饰的变量，在一个线程update后，立刻对其他的线程可见。这个不多说，前面的文章介绍过。
，然后为输入文本计算出语义表示。...谷歌打破了这条流水线上的所有步骤，把它们捏到了一起，推出了一步到位的自然语言理解系统：SLING。 ? SLING能够直接分析自然语言文本，根据它的语义表示生成语义框架图示。...而SLING这种直接从文本到语框架图示的方法中，输出的框架图示能直接捕捉到用户感兴趣的语义标注，同时避开了流水线式系统所带来的陷阱，还能防止出现不必要的计算。...框架语义分析 框架语义学将文本（例如一个句子）的意思表示为一组形式语句，每个形式语句成为一个“框架”，可以看作意义或者知识的一个单元，也包含和概念的交互，或者与之相关的其他框架。...然后，这就可以用来处理复杂的语言理解问题，比如指代、隐喻、借代等。这些任务的语义框架图示只在用到的框架类型、角色、连接限制上有所不同。
链接： https://gair.leiphone.com/gair/2018yr 最近基于神经网络的自然语言理解的研究的迅速发展，尤其是关于学习文本语义表示的研究，使一些十分新奇的产品得到了实现，比如智能写作与可对话书籍...语义文本相似度 在 Learning Semantic Textual Similarity from Conversations （https://arxiv.org/abs/1804.07754）这篇论文中...，我们提出了一个新的方法来学习用来计算语义文本相似度的句子表示方法。...这些是预训练的 Tensorflow 模型，可以返回可变长度文本输入的语义编码。 这些编码可用于语义相似性度量，相关性，分类或自然语言文本的聚类。...我们也希望进一步开发这种技术，以便能够理解段落甚至文档级别的文本。在实现这些任务时，可能会制作出真正”通用”的编码器。
在这背后是机器学习技术的快速发展，如今它已不仅能看见、听见，而且也在学会理解人类世界。 快速发展的技术总会附带着不稳定性，机器学习也不例外。...语义理解是中国人工智能非常关键的领域，而如果考虑到它背后的中文属性，更是中国企业必须拿下的桥头堡。所以作为国家来说，当然也必须推行相应的标准：例如今天在北京举办的智能客服语义库标准启动会。...这些企业和事业单位希望能够通过国家标准的形式，把语义理解在智能客服领域的应用在一定程度统一起来，以此形成行业合力。 黑盒如何“透明化”？ 语义是认知领域的核心概念，但多少也属于黑盒的问题。...在语义理解自身的框架下，几乎无法避免黑盒的状态：各家企业在自己的范围做数据分析、知识图谱、通用及专用语义，积累自己的语义库，遵循自己的框架和规则，在输入到输出之间也很难进行追溯。...这个方法很巧妙，虽然没能解决语义理解的黑盒问题，但找到了一个互通的方法。把垂直行业的共同语义，框架结构抽象出来，各家企业可以在这个结构下填充自己的数据。
我们之前介绍了INFOGAN，今天运行代码复现效果。 InfoGAN Code for reproducing key results in the pape...
最近基于神经网络的自然语言理解的研究的迅速发展，尤其是关于学习文本语义表示的研究，使一些十分新奇的产品得到了实现，比如智能写作与可对话书籍。...语义文本相似度 在 Learning Semantic Textual Similarity from Conversations （https://arxiv.org/abs/1804.07754）这篇论文中...，我们提出了一个新的方法来学习用来计算语义文本相似度的句子表示方法。...这些是预训练的 Tensorflow 模型，可以返回可变长度文本输入的语义编码。 这些编码可用于语义相似性度量，相关性，分类或自然语言文本的聚类。...我们也希望进一步开发这种技术，以便能够理解段落甚至文档级别的文本。在实现这些任务时，可能会制作出真正”通用”的编码器。
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