论文模型的基本流程是输入mini-batch的释义对\(\)集合\(X_b\)，并通过对\(X_b\)中的句子进行采样得到\(x_1,x_2\)对应的负样本\(t_1, t_2\)，...)， 一种特殊的simple RNN，其weight矩阵初始化为单位矩阵，bias初始化为0向量，激活函数为恒等函数，最终的句子编码向量为最后一个隐状态向量除以句子中词的个数。...{ w } ^ { 1 } , u _ { w } ^ { 2 } , u _ { w } ^ { 3 } , u _ { w } ^ { 4 }\)（multiple views），对应产生4个表示后进行连结作为最终的句子表示...Hierarchical ConvNet，多层卷积（4层），每层卷积的maxpooling输出进行连结得到最终句子表示，模型结构如下图： ?...无监督训练数据包括问答(QA)型网页和论坛，Wikipedia, web news，有监督训练数据为SNLI。多任务模型设计如下图所示，其中灰色的encoder为共享参数的句子编码器。 ?
，同时，随机采样负样本对于句子表示是无效的。...因此，才会有一系列的论文旨在解决各向异性，比如bert-flow、bert-whitening。 对比学习在句子表示中的使用？ ...Kim, Yoo, and Lee利用bert的隐含层表示和最后的句嵌入构建正样本对。SimCSE 使用不同的dropout mask将相同的句子传递给预训练模型两次，以构建正样本对。...该方法在训练过程中不断地注入人工困难负特征，从而在整个训练过程中保持强梯度信号。 对于锚特征 ，通过混合正特征 和随机负特征 构建负特征： 是一个超参数，用于控制混合的程度。...包含这些混合负特征后，对比损失变为： 定义为梯度停止，确保在反向传播时不会经过混合负样本。 接着，我们注意到锚和混合负样本的内积： 在某些阶段， 。另外，在实现对齐时， 。
题目 句子是由若干 token 组成的一个列表，token 间用 单个 空格分隔，句子没有前导或尾随空格。...给你一个表示句子的字符串 s ，你需要检查 s 中的 全部 数字是否从左到右严格递增（即，除了最后一个数字，s 中的 每个 数字都严格小于它 右侧 的数字）。...示例 1： 输入：s = "1 box has 3 blue 4 red 6 green and 12 yellow marbles" 输出：true 解释：句子中的数字是：1, 3, 4, 6, 12...这些数字是按从左到右严格递增的 1 < 3 < 4 < 6 < 12 。 示例 2： 输入：s = "hello world 5 x 5" 输出：false 解释：句子中的数字是：5, 5 。...中的 token 之间由单个空格分隔 s 中至少有 两个 数字 s 中的每个数字都是一个 小于 100 的 正 数，且不含前导零 s 不含前导或尾随空格 来源：力扣（LeetCode） 链接：https
符号主义 AI 也叫「基于规则的 AI」，其基本思想是将世界上的所有逻辑和知识转换为计算机编码。在符号主义 AI 中，每个问题都必须拆分为一系列的「if-else」规则或其他形式的高级软件结构。...该模型可以学习视觉概念、词以及句子的语义分析，且不需要对它们进行显式的监督。它仅通过看图像、阅读成对的问题和答案来学习。该模型构建了一个基于对象的场景表征，并将句子转换成可执行的符号程序。...但对于计算机来说，将这些相同的特征转换为符号相当困难，需要写出大量代码，从无限种可能中抽象出这些特征。...感知模块首先将视觉场景解析为基于对象的深度表征，语义分析器将句子解析为可执行的程序。然后符号执行过程将两个模块连接起来。 课程视觉概念学习 受人类概念学习的启发，研究者采用课程学习方法来促进联合优化。...下表 4 总结了多个模型在 CLEVR 验证集上的结果。在不使用程序注释的所有模型中，NS-CL 取得了最优性能。 ?
语音数据：处理语音信号中的时许信息，并将其转换为相应的文本。 时间序列数据：处理具有时间序列特征的数据，如股票价格、气候变化等。 视频数据：处理视频帧序列，提取视频中的关键特征。...文本表示：将预处理后的文本转换为词向量序列。 特征提取：使用LSTM网络处理词向量序列，提取文本中的情感特征。 情感分类：将LSTM提取的特征输入到分类层进行分类，得到情感倾向。...Transformer架构 输入部分： 源文本嵌入层：将源文本中的词汇数字表示转换为向量表示，捕捉词汇间的关系。 位置编码器：为输入序列的每个位置生成位置向量，以便模型能够理解序列中的位置信息。...目标文本嵌入层（在解码器中使用）：将目标文本中的词汇数字表示转换为向量表示。 编码器部分： 由N个编码器层堆叠而成。...在训练阶段，模型会随机遮盖输入序列中的部分单词，并尝试根据上下文预测这些单词。 NSP输出层：用于判断两个句子是否为连续的句子对。
先给模型输入一个句子，然后模型给文本预测一个标签。如果预测正确，就分析一下句子中每个词在预测中的重要度。...ExSum框架的做法就是将这条规则「数学化」，在进行模型解释时，每个单词的每个特征都称之为一个基本的解释单元（fundamental explanation unit, FEU），在这个例子里，用到的特征就是...重置按钮用来放弃对规则（面板D）中的参数值所做的所有更改，保存按钮则将当前规则集合的副本保存到某个指定目录中。 面板C以数字和图形形式显示为完整规则集合、CF规则集合和选定规则计算的度量值。...面板E显示特定数据实例上的规则和规则集合，包括三个控制按钮，分别用来在切换显示整个规则集合和仅显示选定规则、切换显示整个句子或仅显示句子中的一个FEU、重随机数据并显示新的一批实例。...当预测正确时（使用0.5作为阈值），文本为绿色，否则为红色。 单词的下划线表示它被所选规则或规则集合覆盖，对于覆盖词，粗体表示根据行为函数是有效的。
由于情绪分析的目的是确定极性并将观点文本分类为正面或负面，因此情绪分析中涉及的数据集的类别范围不仅限于正面或负面；它可以同意或不同意，好的或坏的。...它是一种特征提取技术，其中将文档分解为句子，然后再分解为单词；之后，构建特征图或矩阵。...在生成的矩阵中，每一行代表一个句子或文档，而每个特征列代表字典中的一个单词，并且特征映射的单元格中存在的值通常表示句子或文档中单词的计数。...为了进行特征提取，使用的最直接的方法之一是“词袋”（BOW），其中定义了一个固定长度的计数向量，其中每个条目对应于预定义的词词典中的一个词.如果句子中的单词在预定义字典中不存在，则其计数为 0，否则计数大于或等于...词频-逆文档频率，通常缩写为 TF-IDF，是另一种常用的特征提取方法。该方法以矩阵形式表示文本，其中每个数字量化了这些术语在给定文档中携带的信息量。它建立在稀有术语在文本文档中包含大量信息的前提下。
在文中，作者提出了一种从大规模文献库中自动提取生物医学关系的机器学习框架—BERE。BERE使用混合编码网络从语义和句法两个方面更好地表示每个句子，并在考虑所有相关语句后使用特征聚合网络进行预测。...在这篇文章中，作者主要关注第二种类型——生物医学实体关系。 在关系标注文本的监督下，BioRE任务通常被表述为一组句子中实体之间生物医学关系的分类。然而，收集这样的标注文本数据往往是费力的。...给定在一个句子包中共同提到的一对实体(Entity1、Entity2)，BERE首先通过连接单词嵌入和词性嵌入来表示句子中的每个单词(该表示也称为词向量)。...通过使用隐树学习方法对句子进行解析，通过Bi-GRU和self-attention机制捕获短期和长期的依赖关系，并将实体的局部上下文特征纳入到句子编码中，BERE可以从语义和句法两个方面充分利用句子信息...虽然这种混合特征表示方法可能会增加模型的复杂性，但其造成的开销增加了训练时间。BERE经过良好的训练后，用户可以使用它从大量文献中中快速提取出对应的关系。
为了学习语言的结构，解析器观察标题视频，没有其他信息，并将单词与记录的对象和动作相关联。给定一个新句子，然后解析器可以使用它所学习的语言结构来准确预测句子的意义，而无需视频。...Barbu说，使用基于视觉的解析的一个优点是，你不需要那么多的数据，尽管你有数据，你可以扩展到巨大的数据集。 在训练中，研究人员为解析器提供了确定句子是否准确描述给定视频的目标。...他们为解析器提供了视频和匹配标题。解析器将标题的可能含义提取为逻辑数学表达式。例如，句子“女人正在捡苹果”可以表示为：λxy，女人x，捡x y，苹果y。...“通过假设所有句子必须遵循相同的规则，它们都来自同一种语言，并且看到许多标题视频，你可以进一步缩小其含义，”Barbu说。...否则，你不知道如何连接两者，我们不给系统赋予句子意义。我们说，’有一个句子和一个视频。句子必须适用于视频。找出一些使视频成为现实的中间表示。’” 训练为学习单词产生句法和语义语法。
NLP任务概述 NLP需要一组任务的组合，如下列举所示： 分词 文本可以分解为许多不同类型的元素，如单词、句子和段落（称为词或词项），并可选地对这些词执行附加处理；这种额外的处理可以包括词干提取、词元化...而分词一般都是基于各种分词器；比如Lucene、基于机器学习与深度学习的框架。 文本断句 文本断句也可以理解为文本识别。即识别句子（即断句）；此项功能是有用的，原因有很多。...文本断句的常用方法包括使用一组规则或训练一个模型来检测它们。 特征工程 即用特征表示文本。特征工程在NLP应用开发中起着至关重要的作用，这对于机器学习非常重要，特别是在基于预测的模型中。...其目的是为句子找到最优的标签序列。还可以使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。在这些模型中，状态转换是不可见的。...对句子进行适当的标注可以提高后续处理任务的质量，可用于许多后续任务，如问题分析、文本情感分析等。 分类 分类涉及为文本或文档中找到的信息分配标签。当过程发生时，这些标签可能已知，也可能未知。
做法二：通过 L 层转换器对连接的多个输入话语进行编码，使用重复感知注意力和面向多样化的正则化来生成更多样的句子。 做法三：掩码原始句子及其标签序列用于训练模型 M，该模型将掩码片段重建为增强数据。...做法一：使用已有的外部资源 拼写错误的词生成包含拼写错误的增强数据。 使用占位符_ 随机替换词表示该位置为空。 使用伪 IND 并行语料库嵌入来创建字典并生成增强数据。...与上述基于噪声的方法相比，该方法的可解释性较差且难度更大。 Bti Btj 表示两个原始句子的第 t 个词，f(Bi) f(Bj) 表示隐层句子表示，yi yj 表示相应的原始标签。...做法三：前 n 个对话对作为对话历史进行洗牌，并将第 n + 1 个问题作为需要回答的问题。 做法四：NLI 中，应用外部资源构造新句子，然后根据规则将新句子与原始句子组合为增广对。...做法五：定义一些规则来使用形容词 - 名词和名词 - 名词 复合词来构建正负对。 做法六：通过三个属性（包括自反性、对称性和传递性）构建释义注释和非释义注释。
模型流程如下： 图像编码器将给定的图像编码成一个特征表示，基于该特征表示，生成器输出一个句子来描述图像。 鉴别器用于区分一个句子是由模型生成的还是来自句子语料库的。...对抗性奖励只会鼓励模型根据语法规则生成可信的句子，这些句子可能与输入图像无关。...为了生成相关的图像描述，模型必须学会识别图像中的视觉概念，并将这些概念融入到生成的句子中。 因此，我们提出将现有的视觉概念检测器的知识提取（蒸馏）到图像描述模型中。...，鉴别器可以对一个句子进行编码，并将其投射到公共潜在空间中，该潜在空间可以看作是与给定句子相关的一个图像表示。...其次，我们只使用句子语料库来训练一个概念到句子(con2sen)模型。对于给定的句子，我们使用一层LSTM将句子中的概念词编码为一个特征表示，并使用另一层LSTM将该表示解码为整个句子。
我们可以同样的方式来处理句子！我们也可以生成一系列独特数字的编码来表征每可能的不同句子： ? 这个数字列表表示英文句子 「Machine learning is Fun！」...不同的句子可以表示成不同的数据集合。 为了生成这个编码，我们会把这条句子放入这个 RNN 中，一次放入一个词。最后一个词处理后的最终结果将是代表整个句子的值： ?...因为这个 RNN 对通过它的每个词都会形成一种「记忆」，它计算出来的最后编码表征了一条句子中的所有词。 好，现在我们有了一种方法能够将整个句子表示为一系列独特的数字！...我们不知道编码中每个数字的意义， 但这并不重要。只要每个句子能够根据自己的数字集合被识别出来，我们不需要知道这些数字具体是怎么生成的。...我们知道了如何使用一个 RNN 将一个句子编码为一系列独特的数字，这对我们有什么帮助？这里事情才开始变得有趣！ 如果我们采用两个 RNN 并将它们端到端的连接起来会怎样？
通过迭代地重复这些步骤，自训练方法使解析器适应目标域，利用源注释树生成高质量的伪树。 LLM增强自训练 如图2所示，动态嵌入LLM作为迭代自训练过程中的一个关键组件。...距离计算可以在token级进行，也可以在语法规则级进行，通过调整集合来分别表示token分布和语法规则分布。实例选择过程包含三个层次的标准:token、置信度和语法规则。...在生成过程中，我们需要准备以下参数:1)从树库中提取的 N 条语法规则，2)从目标领域中采样的 M 个句子，3)生成句子的长度约束 L_1\sim L_2 。...通过从树库句子长度的分布中采样来确定 N 的值，并从中提取语法规则。注意，语法规则是直接从成分树中提取的，其中父节点对应于语法规则的左侧，所有子节点对应于右侧尾部。...总结 提出了一种用于句法成分解析中的跨域自适应的增强自训练方法。通过利用LLM的生成并将其整合到自训练过程中，该方法大大提高了跨域的成分解析性能。
提取用户手机历史购买数据，基于统计计算出品牌特征，颜色特征等的偏好，计算公式如下： ? 例如，计算华为品牌的偏好为： ? 2. 将用户每一个特征偏好组合表示为特征偏好向量： ? 3....将新品手机特征表示为向量： ? 新品的特征向量维度值取值为0或者1，例如新品品牌为华为，则华为这个特征为1，其他品牌特征值为0。 4. 计算余弦相似度： ? 其中simi值越大表示越相似。 5....比如PV这个维度在品类category1下会形成以下特征。 ? 3. 特征向量化。根据步骤2提取的特征与特征的索引，将每一个用户用特征向量表示为： ?...实验结果 在A/B test 实验中，分别应用以上方法筛选的用户集和基于经验（规则）方法筛选的用户集进行营销效果对比。...最后实验结果表明：基于以上两种方法在订单转化率，促成总金额方面都比基于经验的方法效果好。可以广泛应用于数字化营销中，带来比较高的转化率。 展望与未来 这两种技术方案，可以很好的用于数字化的营销当中。
2.4 文本特征 根据上面构造的数据，文本特征（也可以看作对文本的表征）从整体来看可以分为两个方面：Token 直接作为特征和 Token（或其他信息）编码成数字，然后转成向量作为特征。...而这是满足我们预期的——词在单个文档或句子中是高概率的，但在所有文档或句子中是低概率的，这不正说明这个词对所在文档或句子比较重要吗。...既然如此，先辈们自然而然就想能不能用一个连续稠密、且维度固定的向量来表示。然后，大名鼎鼎的「词向量」就登场了——它将一个词表示为一个固定维度大小的稠密向量。...它分别表示结果为 0 和 1 的概率，两者的和为 1.0。 您可能会有疑问或好奇：参数都是随机的，最后输出的分类不对怎么办？这个其实就是模型的训练过程了。...NLP 领域的使用，「基于频率」的方法开始风靡，最简单常用的模型就是 Ngram，以及基于 Ngram 构建特征并将之运用在机器学习模型上。
[句法分析与树形递归神经网络] ShowMeAI为CS224n课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了 GIF动图！点击 第18讲-句法分析与树形递归神经网络 查看的课件注释与带学解读。...., 2003; Henderson, 2003; Collobert & Weston, 2008) 假设我们的任务是取一个句子，并将其表示为与单词本身语义空间相同的向量。...语义分析是对句子意义的理解，能够在结构语义空间中把短语表示为一个向量，相似的句子非常近，不相关的句子非常远。...树中的非终结符被标记为短语的类型(例如名词短语)，终结符是句子中的准确单词。以 John hit the ball 为例，英语句子的句法结构如下图所示。...[以 John hit the ball 为例，英语句子的句法结构如下图所示] 我们有一个解析树，从表示整个句子的根 S 开始，到表示句子中的每个单词的每个叶子节点结束。
NP 指的是 Noun Phrase，在语言学中的含义为 名词短语 VP **指的是 Verb Phrase，在语言学中的含义为 动词短语** P 指的是 Preposition，在语言学中的含义为...通常添加一个伪根指向整个句子的头部，这样每个单词都精确地依赖于另一个节点 2.6 带注释数据的兴起：通用依存句法树库 [带注释数据的兴起：通用依存句法树库] 补充讲解 Universal Dependencies...：我们想要拥有一个统一的、并行的依赖描述，可用于任何人类语言 从前手工编写语法然后训练得到可以解析句子的解析器 用一条规则捕捉很多东西真的很有效率，但是事实证明这在实践中不是一个好主意 语法规则符号越来越复杂...，并且没有共享和重用人类所做的工作 句子结构上的 treebanks 支持结构更有效 2.7 带注释数据的兴起 [带注释数据的兴起] 从一开始，构建 treebank 似乎比构建语法慢得多，也没有那么有用...性能非常好 3.5 传统特征表示 [传统特征表示] 传统的特征表示使用二元的稀疏向量10^6 \sim 10^7 特征模板：通常由配置中的1 \sim 3个元素组成 Indicator features
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