NLP目前的趋势和未来工作的方向是什么？ 尽管 NLP 的大多数研究领域都是众所周知的和明确的，但目前还没有常用的分类法或分类方案试图以一致且易于理解的格式收集和构建这些研究领域。...因此，我们开发了一个涵盖 NLP 广泛不同研究领域的分类法。尽管该分类法可能不包括所有可能的 NLP 概念，但它涵盖了广泛的最受欢迎的研究领域，因此缺失的研究领域可以被视为所包含研究领域的子主题。...NLP的不同研究领域 以下部分对上述 NLP 分类法中包含的研究概念领域进行简短说明。 多模态 多模态是指系统或方法处理不同类型或模态输入的能力。...我们区分可以处理自然语言文本以及视觉数据、语音和音频、编程语言或结构化数据（例如表格或图表）的系统。 自然语言接口 自然语言接口可以基于自然语言查询处理数据，通常实现为问答系统或对话系统。...然而，在许多情况下，文本是作为其他模式输入的结果生成的，例如在数据到文本生成的情况下，基于结构化数据（例如表格或图表）生成文本 、图像或视频的字幕，或将语音波形转录为文本的语音识别。
因此，论文引入一个共享检测器，拥有完全数据集特定的分类头，以自然地防止不同分类法之间的冲突，并确保灵活性。此外，利用类别标签的文本嵌入构建所有标签的共享语义空间。...目前，目标提案生成方法大致可分为两种类型：1) 密集或从密集到稀疏的提案生成，生成跨越所有图像网格的提案或从密集提案中选择一个小子集，以及2) 稀疏提案生成，通常直接生成一组可学习的提案（见图2a）。...因此，论文对这两种类型的提案生成方法在COCO和LVIS数据集的多数据集目标检测中进行了初步实验和比较。结果表明，稀疏提案生成方法在两个目标检测器系列中始终优于密集方法，如图2b所示。...为了简化演示，用 $f(\cdot)$ 表示目标检测器，其中编码器 $Enc(\cdot)$ 、解码器 $Dec(\cdot)$ 、可学习或选择的查询 $\mathcal{Q}$ 、分类头 $\mathcal...在单数据集目标检测中，查询通常是随机初始化或根据数据集特定的Top-K分数从输入图像特征图生成的（见图4a和b）。
本体论 正规来说，本体论将知识表示为在一个领域内的分层结构，并通过一个共享的词汇表来表示这些概念的类型、性质和相互关系。...如果这些网站共享和发布信息时所使用的术语背后潜在的本体论是相同的，那么计算机代理可以从这些不同的网站中提取和聚合信息。代理也可以使用这些聚合信息来回答用户查询或将其作为其他应用程序的输入数据。...人们通常把一个分类法称为“树”，以此延伸，本体论则更像是“森林”。本体论可以包含许多种分类法，每个分类法都有其特定的组织方式。 分类法一般只局限于特定的专题范围，例如产品或医疗条件。...当你想通过添加结构或上下文使非结构化信息更容易被搜索时，分类法是很有用的。...例如，如果用分类法来标记搜索索引中的文件，那么当用户用关键字搜索该内容时，分类法就可以作为给终端用户的筛选选项显示在搜索结果的左侧。多种分类法可以结合起来作为过滤器来实现强效深度挖掘的搜索体验。
Meng等人（2017）构建了用于自动分析的Android应用程序知识图谱。Wang等人（2020b）使用维基百科分类法构建软件开发知识图谱。...在本文中，我们选择Neo4j来存储数据，因为它支持丰富的语义标记描述，它读写数据更快，具有可读的查询语句，并且还容易表示半结构化数据。这为我们提供了构建代码知识图谱和代码语义搜索的可能性。...为了使搜索结果更准确，我们使用codeT5（Wang等人，2021）模型为每个函数生成描述，这类似于文本总结（Fang等人，2020；Lin等人，2022）。...简单概括地说，它借鉴了孪生网络模型的框架，将不同的句子输入到两个BERT模型中（但这两个BERT模型共享参数，也可以理解为相同的BERT模型），以获得每个句子的句子表示向量，并且所获得的最终句子表示向量可以用于语义相似度计算或无监督聚类任务...我们使用均方误差（MSE）损失作为目标函数：在非对称语义搜索中，用户提供一些关键字或问题之类的查询，但希望检索提供答案的长文本段落（Do&Nguyen，2021）。
Meng等人（2017）构建了用于自动分析的Android应用程序知识图谱。Wang等人（2020b）使用维基百科分类法构建软件开发知识图谱。...在本文中，我们选择Neo4j来存储数据，因为它支持丰富的语义标记描述，它读写数据更快，具有可读的查询语句，并且还容易表示半结构化数据。这为我们提供了构建代码知识图谱和代码语义搜索的可能性。...为了使搜索结果更准确，我们使用codeT5（Wang等人，2021）模型为每个函数生成描述，这类似于文本总结（Fang等人，2020；Lin等人，2022）。...简单概括地说，它借鉴了孪生网络模型的框架，将不同的句子输入到两个BERT模型中（但这两个BERT模型共享参数，也可以理解为相同的BERT模型），以获得每个句子的句子表示向量，并且所获得的最终句子表示向量可以用于语义相似度计算或无监督聚类任务...我们使用均方误差（MSE）损失作为目标函数：\text{W}_{\text t}在非对称语义搜索中，用户提供一些关键字或问题之类的查询，但希望检索提供答案的长文本段落（Do&Nguyen，2021）。
详细说明 screenshot.png 缩略图 显示在后台主题列表页的封面 taxonomy.php 自定义分类法 通用自定义分类法的显示模板 taxonomy-XXX.php 指定分类法 author.php...（分页）下的所有文章信息 [ post ] 分类目录文章下的第一篇文章 [ is ] 开头的函数说明： [is_xxx] => 1,如果后面箭头=> 1,则表示xx对应类型的网页 例子： [is_archive...PHP原生语法的默认查询结果展示方法 文章编号：ID; ?...(the_category) wp模板标签the_category用于在文章页或归档页的文章列表中输出当前文章所属分类， 即使有多个分类也会一并输出。...② $sep 字符串值，默认值：, 在每个标签链接 之间 显示的文本。 ③ $after 字符串值，默认为空 在标签链接 后 显示的文本。
其数据驱动的匹配算法将人员与职位配对，采用结构化分类法来克服其他模型的局限性。...事实上，我们从我们的管道中移除了 ChatGPT，并构建了一个基于结构化数据的系统：我们的工程师开发了一个专门针对招聘流程细微差别而设计的分类法。...此外，LLM 面临可解释性挑战，这对决策至关重要：虽然它们可以生成文本输出，但理解它们对结构化数据预测背后的推理具有挑战性，并且与专注于表格数据的技术（如 XGBoost 或类似技术）相比，这是一个显着的缺点...我们还使用 LLM 来解析职位描述以获取技能，以便映射到我们的分类法，从而简化职位创建过程。 从结构化数据中生成见解 LLM 获得了很多宣传。...这可以生成有见地的新的数据类型，例如分类信息，这些信息在原始文本格式中原本会是嘈杂的、缺失的或不完整的。我们领域中的一些好例子包括工作角色、技能和口语等等。
用于 docoment 的图形模型：指导设计一个有效的图形模型，该模型表示从 PDF 文档中提取的关系和实体，确保查询和分析的最佳结构。...生成和存储文本嵌入：使用过去创建的程序，通过 OpenAI API 调用生成文本嵌入，并将嵌入存储为 Neo4j 中的向量。...◆解析文档的图形模型 无论使用哪种 PDF 解析工具，将结果作为知识图谱保存到 Neo4j 中，图形模式实际上都非常简单和一致。...◆解析 PDF 文档 使用全新的 LlamaParse PDF 阅读器进行 PDF 解析包括两个简单的步骤： 使用原始 Markdown 文本作为节点构建索引，并应用简单的查询引擎生成结果; 使用 MarkdownElementNodeParser...解析 LlamaParse 输出 Markdown 结果，并生成用于生成的递归检索器查询引擎。
构建出色的 RAG 应用程序或聊天机器人时面临的挑战是处理结构化文本和非结构化文本。...数据被描述为知识图谱中的节点和关系。 知识图谱模式表示微服务架构和他们的任务 1节点表示数据点或实体，例如人员、组织和位置。在微服务图示例中，节点描述人员、团队、微服务和任务。...关键思想是根据每个任务的描述和名称计算文本嵌入值。然后，在查询时，使用余弦距离等相似性度量找到与用户输入最相似的任务。...向量相似性搜索非常适合筛选非结构化文本中的相关信息，但缺乏分析和聚合结构化信息的能力。使用 Neo4j，这个问题可以通过使用 Cypher（一种用于图数据库的结构化查询语言）轻松解决。...LangChain 的巧妙之处在于它提供了 GraphCypherQAChain，它可以为您生成 Cypher 查询，因此您无需学习 Cypher 语法即可从 Neo4j 等图形数据库中检索信息。
6)高级图查询。 7)触发器。 8)文本和查找索引。 9)图算法。 2.APOC使用案例 2.1 APOC帮助命令。 2.2APOC生成随机图。 2.3 实现PageRank算法。...“A Package Of Components”，表示Neo4j的组件库，后来变为“Awesome Procedures On Cypher”，超级棒的Cypher过程。...相比于过程，函数更容易理解，函数可以直接应用在Cypher查询中，对传入函数中的数据进行计算并返回计算后的结果，这点与Cypher内置的函数没有明显区别。...APOC提供了类似关系数据库中的触发器功能，触发器功能可以在创建、更新或删除Neo4j中的数据时触发。...=true 8)文本和查找索引。
AutoTax 使用 SILVA 分类法作为主干，同时基于序列的从头聚类结果为未分类的分类群提供特定占位符名称。 Dueholm, M. S., Andersen, K....分类学注释 对于分类学注释，该流程首先创建了两个独立的分类学方法。第一种分类法基于最新版本的 SILVA SSURef Nr99 数据库，反映了微生物分类法的当前状态。...第二种则是一种稳健的 de novo 分类法，虽然在进化上不一定正确。后者将用作分类等级的分类占位符，而无需基于 SILVA 的分类法中的信息。...接下来将 SILVA 比对的输出文件加载到 R 中，并创建一个数据框，其中包含 FL-ASV 编号、同一性百分比和最近亲属的 SILVA 分类法的列。...当然，从 SILVA 数据库中最接近的亲属获得的分类法不一定与 FL-ASV 的分类法相匹配。因此，我们还需根据 FL-ASV 与其最亲缘关系之间的同一性百分比来过滤分类注释。
总之，在信息服务的过程中，中文文本分类是文本挖掘的核心基础，是自然语言处理的关键技术之一。它为信息检索提供了更为高效的搜索策略和更为准确的查询结果。...其中K-最近邻分类法、简单贝叶斯分类法和支持向量机分类法是最常用的分类方法。...其中，错误率ε的定义为： 3.4 支持向量机分类法 持向量机(SVM)是一种监督机器学习算法，可用于分类或回归挑战，被认为是文本分类中效果较为优秀的一种方法。...新的最优化问题可以表示为 本次实验采用的核函数为高斯核函数 对应的向量机是一个p次多项式分类器，在此情况下分类函数为 3.5 随机森林分类法 随机森林是一种重要的基于Bagging的集成学习方法...：消极、积极 自动问答系统中的问句分类 6 总结 本文分析了文本分类的一般过程,详细介绍文本分类中的文本表示,文本向量化的计算，特征选择和权重计算,并且讨论几种常见分类算法,如朴素贝叶斯分类法、KNN算法
不同于使用纯文本片段的简单语义搜索方法。GraphRAG 流程包括从原始文本中提取知识图谱、构建社区层次结构、为这些社区生成摘要，然后在执行基于 RAG 的任务时利用这些结构。...实体与关系提取：借助 LLM 对文本块进行分析，提取实体与关系。 生成实体与关系摘要：为提取的实体与关系生成简单的描述性信息，描述性信息会作为属性存放在实体或关系的图节点中。...灵活查询：支持全局查询、局部查询以及直接聊天查询，并可自定义参数。 日志记录：提供实时日志记录，便于调试和监控。 输出探索：用户可以浏览和查看索引的输出结果和生成的文件。...实时知识图谱可视化：使用 Plotly 实现知识图谱的 2D 或 3D 可视化。 交互式用户界面：提供友好的用户界面，用于管理数据、运行查询以及可视化结果。...合并实体和三元组：整合消岐后的实体与三元组，生成统一的知识表示。 存储到Neo4j数据库：将合并后的实体和三元组保存到 Neo4j 图数据库中，以支持后续的查询和分析。
论文的主要贡献包括： 提出了一个新的分类法，将现有的时间序列SSL方法分为三类：基于生成的（Generative-based）、基于对比的（Contrastive-based）和基于对抗的（Adversarial-based...A: 论文通过以下几个步骤来解决时间序列数据分析中的自监督学习问题： 新分类法提出：论文首先提出了一个新的分类法，将现有的时间序列自监督学习（SSL）方法分为三个主要类别：基于生成的（Generative-based...A: 论文本身并没有进行特定的实验来验证提出的分类法或方法，而是提供了一个全面的文献回顾和分析。...具体来说，论文的主要贡献集中在以下几个方面： 提出新的分类法：论文提出了一个新的分类法，将时间序列自监督学习方法分为生成基（Generative-based）、对比基（Contrastive-based...新分类法：论文提出了一个新的分类法，将时间序列SSL方法分为三个主要类别：基于生成的（Generative-based）、基于对比的（Contrastive-based）和基于对抗的（Adversarial-based
知识表示 在获取到了知识之后，我们要对知识进行加工表示。我们既可以用到逻辑表示、框架表示、语义表示，也可以用到各种词表、本体组织，还可以用到语义网络、以及文本与语义的分类方法。...在完成模型表示之后，我们需要进行各种模型的建设。当前，国内业界普遍采用的方法是专家法和归纳法，当然，参照法也有被用到。 所谓专家法，就是根据团队自身对于现有业务和行业的理解程度，通过人工来建模表示。...而归纳法，则是通过一些归纳算法、人工归纳、以及文本分类的方法，来进行模型的归纳。 我们混合使用了上述两种方法。而在建模工具方面，当属 Protege 和 MSVisio 最为常用。...在已经建立好的现成知识库图谱的基础上，我们将需要理解或翻译的句子，放到库里进行“答案”检索，再通过语义分析来进行匹配。最终将匹配出来的结果反馈给用户。可见，这是一种理解自然语言的常用场景。 混合模式。...在检索模式的基础上，我们添加了深度自我生成的模型，以应对在知识库或语义库的匹配效果不佳的情况下，利用 RNN（循环神经网络）和 LSTM（长短期记忆网络）来生成智能模型。
这也使得人工智能在处理社会尚未形成普遍共识的主题时会陷入困难，比如政治和宗教问题。如果你试图就这些主题生成文本，最终可能会得到有偏见的、不准确的或过时的文本。...5）评估：基于一组标准对信息、想法的有效性或工作质量进行判断来提出和捍卫意见。6）创造：将元素放在一起以形成一个连贯的或功能完整的整体。这是布鲁姆分类法的最高等级。...布鲁姆分类法并不与特定的技术相联系——它广泛适用于认知领域。我们可以用它来评估ChatGPT或其它操纵图像、创造音频或驾驶无人机的人工智能工具的优势和局限性。...许多复杂的任务涉及分类法的多个层次，使分类的尝试受挫。而且布鲁姆分类法并不直接解决偏见或仇恨问题，这是大规模人工智能应用中的一个主要问题。但是，尽管不完美，布鲁姆分类法仍然有用。...布鲁姆分类法提供了一种思考人工智能能够做什么以及不能做什么的方法，因为这种类型的技术已经嵌入到我们生活的更多部分。我选择，故我在有意思的是，生成式人工智能似乎创造了对人类创造力的迫切需求。
这也使得人工智能在处理社会尚未形成普遍共识的主题时会陷入困难，比如政治和宗教问题。如果你试图就这些主题生成文本，最终可能会得到有偏见的、不准确的或过时的文本。...5）评估：基于一组标准对信息、想法的有效性或工作质量进行判断来提出和捍卫意见。 6）创造：将元素放在一起以形成一个连贯的或功能完整的整体。这是布鲁姆分类法的最高等级。...布鲁姆分类法并不与特定的技术相联系——它广泛适用于认知领域。我们可以用它来评估ChatGPT或其它操纵图像、创造音频或驾驶无人机的人工智能工具的优势和局限性。...许多复杂的任务涉及分类法的多个层次，使分类的尝试受挫。而且布鲁姆分类法并不直接解决偏见或仇恨问题，这是大规模人工智能应用中的一个主要问题。 但是，尽管不完美，布鲁姆分类法仍然有用。...布鲁姆分类法提供了一种思考人工智能能够做什么以及不能做什么的方法，因为这种类型的技术已经嵌入到我们生活的更多部分。 我选择，故我在 有意思的是，生成式人工智能似乎创造了对人类创造力的迫切需求。
总结来说，我们的贡献包括： 我们从条件角度引入了一个结构良好的可控生成方法的分类法，揭示了这一研究领域固有的挑战和复杂性。...第2节提供了去噪扩散概率模型（DDPMs）的简要介绍，展示了广泛使用的文本到图像扩散模型，并呈现了一个结构良好的分类法。在第3节，我们分析了控制机制并揭示了如何在文本到图像扩散模型中引入新颖条件。...第4节总结了根据我们提出的分类控制文本到图像扩散模型的现有方法。最后，第7节展示了可控文本到图像生成的应用。 分类法 利用文本到扩散模型进行条件生成的任务代表了一个多方面且复杂的领域。...此外，一些工作尝试开发一种条件不可知的生成方法，可以利用这些条件产生结果。 可控文本到图像生成与特定条件 在文本到图像扩散模型的基础上，引入新颖条件来指导生成过程代表了一个复杂和多方面的任务。...起初，我们为读者提供了基础知识，介绍了去噪扩散概率模型、著名的文本到图像扩散模型以及一个结构良好的分类法。随后，我们揭示了将新颖条件引入T2I扩散模型的机制。
ABC分类法(Activity Based Classification) ABC分类法又称帕累托分析法或巴雷托分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、ABC分析法、分类管理法、重点管理法、ABC管理法...ABC分类法是由意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托首创的。...1879年，帕累托在研究个人收入的分布状态时，发现少数人的收入占全部人收入的大部分，而多数人的收入却只占一小部分，他将这一关系用图表示出来，就是著名的帕累托图。...在查询条件设定界面，可以指定工厂、分析期间、分析范围、分析策略，非常灵活，默认的是消耗值占70%的为A类物料，20%的是B类物料，10%的是C类物料。可以根据实际情况进行设定。...如果勾选“后台处理期间的ABC标识的更新”，则系统自动按照分析结果更新物料主记录MRP1视图下的ABC标识。 ? 下图为运行结果范例： ?
对一项查询（左上）的（26 个任务中的）24 个特定任务网络的输出。在这里查看视频中应用框架的逐帧结果。 ? ? 图 4：迁移函数。...图 8：给定不同监督预算（x 轴）和允许的最大迁移阶数（y 轴）的情况下，用于解决 22 个任务的计算分类法。其中一个被放大以提高可见性。...随着监督预算的增加（→），使用计算分类法推荐的策略得到每个任务的增益（左）和性能（右）。迁移阶数如下所示为 1 到 4。 ? 图 10：推广到新的任务。...右：在各种自监督方法、ImageNet 特征和从头开始训练下的迁移策略的胜率（%），如图中彩色行所示。请注意分类法的巨大优势。无颜色的行表示相应的损失值。 ? 图 11：架构的重要性。...本文的分类法与随机迁移策略（使用允许的最大监督预算的随机可行分类法）的比较。Y 轴表示性能或增益，X 轴是监督预算。绿线和灰线分别代表本文的分类法和随机连接。误差线表示 5% - 95%。 ?
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