题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”，则输出“student. a am I”。 由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。由于单词内的字符被翻转两次，因此顺序仍然和输入时的顺序保持一致。 还是以上面的输入为例子。翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tn
输入格式：测试输入包含一个测试用例，在一行内给出总长度不超过80的字符串。字符串由若干单词和若干空格组成，其中单词是由英文字母（大小写有区分）组成的字符串，单词之间用1个空格分开，输入保证句子末尾没有多余的空格。
题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”，则输出“student. a am I”。 分析：由于编写字符串相关代码能够反映程序员的编程能力和编程习惯，与字符串相关的问题一直是程序员笔试、面试题的热门题目。本题也曾多次受到包括微软在内的大量公司的青睐。 由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每
1009. 说反话 (20) 给定一句英语，要求你编写程序，将句中所有单词的顺序颠倒输出。 输入格式：测试输入包含一个测试用例，在一行内给出总长度不超过80的字符串。字符串由若干单词和若干空格组成，其中单词是由英文字母（大小写有区分）组成的字符串，单词之间用1个空格分开，输入保证句子末尾没有多余的空格。 输出格式：每个测试用例的输出占一行，输出倒序后的句子。 输入样例： Hello World Here I Come 输出样例：
深度神经网络是在困难的学习任务中取得卓越性能的强大模型。尽管拥有大量的标记训练集，DNN就能很好地工作，但是它们并不能用于将序列映射到序列。在本文中，我们提出了一种通用的端到端序列学习方法，它对序列结构作出最小的假设。我们的方法使用多层长短期记忆网络(LSTM)将输入序列映射到一个固定维度的向量，然后使用另一个深层LSTM从向量中解码目标序列。我们的主要结果是，在WMT 14数据集的英法翻译任务中，LSTM的翻译在整个测试集中获得了34.8分的BLEU分数，而LSTM的BLEU分数在词汇外的单词上被扣分。此外，LSTM人在长句上没有困难。相比之下，基于短语的SMT在同一数据集上的BLEU得分为33.3。当我们使用LSTM对上述系统产生的1000个假设进行重新排序时，它的BLEU分数增加到36.5，这接近于之前在这项任务中的最佳结果。LSTM还学会了对词序敏感、并且对主动语态和被动语态相对不变的有意义的短语和句子表达。最后，我们发现颠倒所有源句(而不是目标句)中单词的顺序显著提高了LSTM的表现，因为这样做在源句和目标句之间引入了许多短期依赖性，使得优化问题变得更容易。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/134641.html原文链接：https://javaforall.cn
作者（三位Google大佬）一开始提出DNN的缺点，DNN不能用于将序列映射到序列。此论文以机器翻译为例，核心模型是长短期记忆神经网络（LSTM），首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列（下文简称源序列）转化为特定维度的向量，然后另一个深层LSTM将此向量解码成相应的另一语言序列（下文简称目标序列）。我个人理解是，假设要将中文翻译成法语，那么首先将中文作为输入，编码成英语，然后再将英语解码成法语。这种模型与基于短语的统计机器翻译(Static Machine Translation, SMT)相比，在BLUE(Bilingual Evaluation Understudy)算法的评估下有着更好的性能表现。同时，作者发现，逆转输入序列能显著提升LSTM的性能表现，因为这样做能在源序列和目标序列之间引入许多短期依赖，使得优化更加容易
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测试输入包含一个测试用例，在一行内给出总长度不超过 80 的字符串。字符串由若干单词和若干空格组成，其中单词是由英文字母（大小写有区分）组成的字符串，单词之间用 1 个空格分开，输入保证句子末尾没有多余的空格。
输入：测试输入包含一个测试用例，在一行内给出总长度不超过80的字符串。字符串由若干单词和若干空格组成，其中单词是由英文字母（大小写有区分）组成的字符串，单词之间用1个空格分开，输入保证句子末尾没有多余的空格。
推送第四日，量化投资与机器学习公众号将为大家带来一个系列的 Deep Learning 原创研究。本次深度学习系列的撰稿人为 张泽旺 ，DM-Master，目前在研究自动语音识别系统。希望大家有所收获，共同进步！ 漫谈RNN之序列建模（机器翻译篇） 1.原理概述 序列学习其实是深度学习中的一个应用非常广泛的概念，例如语音识别、语言建模、机器翻译、机器作曲、机器写稿、自动对话、QA系统等都属于序列学习的领域，今天讲讲解如何运用序列建模的思想来构建一个端对端的机器翻译系统。 序列建模，顾名思义，处理的
还不仅仅是对英文词汇搞些简单替换，什么从句、语法格之类的语法规则，也都弄得明明白白。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1009 说反话 （20 分) 将一个英语的句子按照单词的顺序颠倒，我的想法又是用链表?。先将每个单词找到，按照头插法存下来，然后再将链表输出。有点呆，
选自arXiv 作者：Urvashi Khandelwal等 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 本研究旨在回答「神经语言模型如何利用上下文信息」的问题。通过控制变量法，斯坦福的研究者实验探究了神经语言模型使用的上下文信息量、近距离和远距离的上下文的表征差异，以及复制机制对模型使用上下文的作用这三个议题。 语言模型是诸如机器翻译和总结等自然语言生成任务中的一个重要组成部分。这些任务会利用上下文（词序列）信息估计待预测单词的概率分布。近年来，一系列神经语言模型（NLM）（Graves, 2013; J
随着人工智能的进步，相关技术变得越来越复杂，我们希望现有的概念能够包容这种变化 - 或者改变自己。同理，在自然语言处理领域中，自然语言处理（NLP）的概念是否会让位于自然语言理解（NLU）？ 或者两个概念之间的关系是否变得更微妙，更复杂，抑或只是技术的发展？
这个诅咒在去年9月首次被发现，一时间引起LeCun、Karpathy、马库斯等一众大佬的惊呼。
今天依旧老规矩，我们先来一段每日古典回顾，为生活增添一丝趣味，感受古人的毅力和智慧。
别像我刚开始解决问题时那样天真。尽管我认为时不时地破解几个算法很有趣，但我从来没有花太多时间去实践，只为解决问题，其他什么都不顾，可能有时候马马虎虎解决了问题，但不明白为什么这样。对于我自己，我一直在想，在一天结束时，整天求解算法有点太呆板了，它在实际的日常工作环境中并没有实际的用途，从长远来看，它也不会给我带来多少好处。
在英语中，单词就是“词”的表达，一个句子是由空格来分隔的，而在汉语中，词以字为基本单位，但是一篇文章的表达是以词来划分的，汉语句子对词构成边界方面很难界定。例如：南京市长江大桥，可以分词为：“南京市/长江/大桥”和“南京市长/江大桥”，这个是人为判断的，机器很难界定。在此介绍中文分词工具jieba，其特点为：
序列到序列（seq2seq）模型是一种深度学习模型，在很多任务上都取得了成功，如：机器翻译、文本摘要、图像描述生成。谷歌翻译在 2016 年年末开始使用这种模型。有2篇开创性的论文：
我们要将句子转换为 “Goat Latin”（一种类似于 猪拉丁文 - Pig Latin 的虚构语言）。
No.50期 众包应用举例 小可：那除了维基百科之外，众包还有哪些应用呢？ Mr. 王：其实众包在业界的应用还是非常广泛的。大量的公司和网站都使用了众包算法， 有些众包算法是显性的任务分配和任务处理，也有些众包算法是隐性的。比如这种特殊的验证码： 小可：哦，验证码还是很常用的，只是这个验证码中有两个单词。在登录网站时，为了防 止一些自动的脚本攻击网站，会将一个机器难以识别而人容易识别的图像文字放在登录窗口中，只要把相应的文字输进去就可以登录了。 Mr. 王：不错，但是这个验证码比较特殊，之所以使用了两个
单词 是由非空格字符组成的字符串。s 中使用至少一个空格将字符串中的 单词 分隔开。
问题描述 代码实现 import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.u
本文的主题是自然语言处理中的预训练过程，会大致说下NLP中的预训练技术是一步一步如何发展到Bert模型的，从中可以很自然地看到Bert的思路是如何逐渐形成的，Bert的历史沿革是什么，继承了什么，创新了什么，为什么效果那么好，主要原因是什么，以及为何说模型创新不算太大，为何说Bert是近年来NLP重大进展的集大成者。
问题描述 编写一个程序，输入一个句子，然后统计出这个句子当中不同的单词个数。例如：对于句子“one little two little three little boys”，总共有5个不同的单词：one, little, two, three, boys。 说明：（1）由于句子当中包含有空格，所以应该用gets函数来输入这个句子；（2）输入的句子当中只包含英文字符和空格，单词之间用一个空格隔开；（3）不用考虑单词的大小写，假设输入的都是小写字符；（4）句子长度不超过100个字符。 输入格式：输入只有一行，即一个英文句子。 输出格式：输出只有一行，是一个整数，表示句子中不同单词的个数。 输入输出样例
Word2Vec 模型用于学习被称为「词嵌入」的单词向量表示，通常用在预处理阶段，之后，学习到的词向量可以被输入到一个判别模型（通常是一个 RNN）中，进而生成预测或被用于处理其他有趣的任务。
如果某个单词在其中一个句子中恰好出现一次，在另一个句子中却 没有出现 ，那么这个单词就是 不常见的 。
计算句子概率值的工具就是语言模型，但是随着句子长度的逐渐增大，语言模型会遇到下面两个问题：
首先这个字符串中包含着一些空格，就像"Hello World"一样，然后我们要做的是把这个字符串中由空格隔开的单词反序，同时反转每个字符的大小写。
本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。
词的向量化就是将自然语言中的词语映射成是一个实数向量，用于对自然语言建模，比如进行情感分析、语义分析等自然语言处理任务。下面介绍比较主流的两种词语向量化的方式：
Believe in your infinite potential. Your only limitations are those you set upon yourself.
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699
在阅读之前，请一定要查看第 1 部分和第 2 部分！
先反转整个字符串，“student. a am I”反转完就是“I ma a .tneduts”,然后依据空格分割字符串以后，再继续反转每一个单词，最后就是最终的结果
6个encoder结构完全相同，但是训练的时候是6个同时训练，独立训练，这里跟alBERT有差别，albert是共享transformer某些层的参数，达到减少参数量的目的。 以下是论文的transformer图，左边是一个encoder的图样，一共会 有Nx个（乘以N个）， 右边是一个decoder，一共会有Nx个：
作者简介：张俊林，中国中文信息学会理事，目前在新浪微博 AI Lab 担任资深算法专家。在此之前，张俊林曾经在阿里巴巴任资深技术专家，以及在百度和用友担任技术经理及技术总监等职务。同时他是技术书籍《这就是搜索引擎：核心技术详解》（该书荣获全国第十二届输出版优秀图书奖）、《大数据日知录：架构与算法》的作者。
2022-05-14：语法补全功能，比如"as soon as possible"，
本文的主要目的是理清时间线，关注预训练的发展过程，进行模型间的联系和对比，具体原理和细节请参考原论文和代码，不再一一赘述。
谷歌Research和丰田技术研究所(Toyota Technological Institute)联合发布了一篇新论文，向全世界介绍了BERT的继任者——ALBERT。(“ALBERT:A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations”)。
输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。例如输入字符串"I am a student. "，则输出"student. a am I"。
在NLP自然语言处理学习或者发展过程中，在13年word2vec word embedding后，人们发现一个单词通过Word Embedding表示，很容易找到语义相近的单词，但单一词向量表示，不可避免一词多义问题。于是迎来Google的ELMO transformer BERT等动态表征模型，BERT模型更是刷新了GLUE benchmark的11项测试任务最高记录。
来源：Transfer Learning in Natural Language Processing Tutorial (NAACL 2019)
汇编语言中有一种移位指令叫做循环左移（ROL），现在有个简单的任务，就是用字符串模拟这个指令的运算结果。对于一个给定的字符序列 S ，请你把其循环左移 K 位后的序列输出。例如，字符序列 S = ”abcXYZdef” , 要求输出循环左移 3 位后的结果，即 “XYZdefabc”
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法（其原理在本文在下面）, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。
首先介绍原理与概念 TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法（其原理在本文在下面）, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。 TextRank 一般模型可以表示为一个有向有权图 G =(V, E), 由点集合 V和边集合 E
本文转载自公众号「哈工大SCIR」（微信ID：HIt_SCIR），该公众号为哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（刘挺教授为中心主任）的师生的信息分享平台，本文作者为哈工大SCIR 徐啸。
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