支持多语言的常规流程是在源代码中标记所有需要翻译的文本。文本标记后，Flask-Babel将扫描所有文件，并使用gettext工具将这些文本提取到单独的翻译文件中。...= _l('Please log in to access this page.') 03 标记文本以在模板中翻译 在前面的章节中，你已经看到了如何在Python源代码中标记可翻译的文本，但这只是该过程的一部分...你可以下载该版本的应用，其中的Python源代码和模板中都已被标记成可翻译文本 04 提取文本进行翻译 一旦应用所有_()和_l()都到位了，你可以使用pybabel命令将它们提取到一个*.pot文件中...es的localeselector函数，将使所有文本在使用该应用时显示为西班牙文 06 更新翻译 处理翻译时的一个常见情况是，即使翻译文件不完整，你也可能要开始使用翻译文件。...我指的是由Flask-Moment和moment.js生成的时间戳，显然这些时间戳并未包含在翻译工作中，因为这些包生成的文本都不是应用程序源代码或模板的一部分 moment.js库确实支持本地化和国际化
尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击，但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本，这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型，而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。...尽管对这种扰动的响应在不同的模型之间有所不同，但最有可能的管道是，所有不熟悉的字符都嵌入了一个表示所有未知标记的特殊向量。...尽管减速不如 通过将中文字符放入俄语文本所实现的那么显着，但攻击在语义上是有意义的，并且不会被人眼察觉。D....如果在推理过程中某些不可见字符不能被忽略有语言上的原因，那么标记器必须将它们包含在源语言词典中，从而产生一个非的嵌入向量。...虽然多语言使用者经常会在同一个句子中混合来自不同语言的单词和短语，但在同一个单词中使用来自不同语言的字符是非常罕见的。也就是说，词间语族混合是常见的，但词内混合的情况要少得多。例如，见上表。
上下文信息存在于用户领域，并且应该与任务规范一起被包含在提示词中，而任务规范存在于不确定的文档领域，在那里，LLM 只是一种可以预测下一个标记的预测器。...Ziegler 和 Berryman 表示，对于 Copilot 来说，有用的上下文信息可能包括语言、文件路径、光标上方的文本、光标下方的文本、其他文件中的文本，等等。...接下来的两个阶段是找到一种自然的方式将上下文信息注入到 LLM 文档中，例如，对于 Copilot 来说就是使用代码注释，并根据其相关性确定要包含的片段的优先级。...最近，微软开源了 LMOps 工具包，其中包含了 Promptist（一种用于优化用户文本输入以生成图像的工具）和结构化提示词（一种用于在少量学习提示词中包含更多样本来生成文本的技术）。...尽管我们可以推测 LLM 将发展到不再需要提示词工程的地步，但 OpenAI 工程师 Sherwin Wu 在上一次纽约 QCon 大会的“生产环境中的 LLM”小组讨论会上指出，至少在未来五年内仍然可能需要它
但令人惊讶的是，目前即使是最先进的模型，如：BERT，如果仅在现有的 NLU 数据集下进行训练，并不能正确地识别大部分非释义对（就像上面所列举的 1 与 3）之间的差异。...do good things happen to bad people」，尽管单词都相同，但「为什么坏事会发生在好人身上」的意义和「为什么好事会发生在坏人身上」完全不同。...所有的组别都有释义性和流畅性的人工判断，它们被分为训练/扩展/测试部分。 PAWS-Wik 标记集（仅交换） 包含没有反译对应项的句子对，因此该子集不包含在第一组中。...但数据集质量很高，包含人工对释义性和流畅性的判断，可以作为辅助训练集。 PAWS-Wik 未标记集（终版） 包含从单词交换和反译方法生成的句子对。...但该子集中有噪声标记但没有人工判断，也可用作辅助训练集。
尽管如此，军备竞赛还是开始了：加拿大、德国、法国以及（特别是）日本全都加入到了机器翻译竞赛中。 机器翻译竞赛 改进机器翻译的徒劳工作持续了四十年之久。...但在实践中，这仍然会得到逐词翻译的结果并会让语言学家身疲力竭。一方面，它带来的是简化过的一般性语法规则。但另一方面，由于词结构的数量比单个的词要多得多，所以这又会变得更加复杂。 ?...语际机器翻译 在这种方法中，源文本会被转换成中间表征，并且会被统一用于全世界的所有语言（中间语言）。...就算有人真的成功创造出了一个完美的 RBMT，语言学家也用所有的拼写规则强化了它，但还是会存在某些例外情况：英语中的不规则动词、德语中的可分前缀、俄语中的后缀以及人们的表达方式存在差异的情况。...卷积神经网络（CNN）完美适用于图像，因为它们可以操作独立的像素块。 但文本中没有独立的块——每个词都取决于自己的语境。文本、语音、音乐都是连续的。
含有 package.json 文件的任何文件夹都可以作为可共享包上传到NPM。 虽然NPM主要与JavaScript相关联，但包中也可以包含 CSS 和标记。...模板语言赋予了 HTML 相同的能力 —— 模板能以局部形式导入到 HTML 的其他片段。 比如你可以只需为页脚编写一次标记，然后将其包含在其他模板中即可。...` 6 } 不要为理解模式的含义担心——你必须包含它的样板，但你几乎总是想要 open。 这个简单的例子组件将只呈现文本“hello world”。...与大多数其他 HTML 元素一样，自定义元素可以包含子元素 —— 但默认情况下不是。 到目前为止，前面的自定义元素还不能将任何子元素渲染到屏幕上。 要显示标记之间的内容，还需要用到 slot 元素。...打开一个终端窗口并切换到你想要变成可重用包的目录中，然后在终端中键入以下命令： 如果你的项目还没有 package.json【https://docs.npmjs.com/files/package.json
尽管近年来基于深度学习的方法加速了语言处理的进展，但在处理大量标记训练数据不易获得的任务时，现有系统的处理水平仍然是有限的。...与 BERT 相比，RoBERTa 的数据总量要多 10 倍以上，因此训练时间也要长得多。...粗体文本表示每个任务示例格式的一部分；斜体文本是模型输入的一部分；带下划线的文本在输入中特别标记；等宽字体中的文本表示预期的模型输出（更多示例请阅读原文） 与 GLUE 类似，新的基准测试还包括一个围绕自然语言理解任务构建的公共排行榜...Facebook 最近针对新的基准测试了 RoBERTa，RoBERTa 在多语言阅读理解（Multientence Reading Comprehension，MultiRC）任务中的表现超过了所有现有的...尽管如此，在许多 SuperGLUE 任务中，RoBERTa 与人类基线之间仍然存在很大差距，这说明了当今最先进的 NLU 系统的一些局限性。 ?
经过几年的迭代，出现了一个可高度自定义的环境，其中可以配置任何行为，动作或事件。 它支持自定义键绑定，鼠标手势，主题，脚本等。 尽管FVWM在安装后立即可用，但其默认发行版仅提供绝对的最低配置。...从Linux发行版的软件存储库中安装要尝试的FVWM发行版。 如果找不到特定的FVWM发行版，则可以安全地安装基本FVWM2程序包，然后转到Box-Look.org手动下载主题程序包。...与FVWM中的几乎所有内容一样，可以编辑菜单以包括所需的内容，但是FVWM-Crystal支持应用程序菜单栏。 应用程序菜单位于屏幕的左上角，每个图标都包含相关应用程序启动器的菜单。...对于您的背景，您可以使用FVWM-Crystal随附的墙纸，也可以使用feh命令设置墙纸（您可能需要从存储库中安装它）。...$ feh --bg-scale ~ / Pictures / wallpapers / mybackground.jpg 大多数配置文件都包含在$ HOME / .fvwm-crystal中 ，
尽管近年来基于深度学习的方法加速了语言处理的进展，但在处理大量标记训练数据不易获得的任务时，现有系统的处理水平仍然是有限的。...与 BERT 相比，RoBERTa 的数据总量要多 10 倍以上，因此训练时间也要长得多。...粗体文本表示每个任务示例格式的一部分；斜体文本是模型输入的一部分；带下划线的文本在输入中特别标记；等宽字体中的文本表示预期的模型输出（更多示例请阅读原文） 与 GLUE 类似，新的基准测试还包括一个围绕自然语言理解任务构建的公共排行榜...Facebook 最近针对新的基准测试了 RoBERTa，RoBERTa 在多语言阅读理解（Multientence Reading Comprehension，MultiRC）任务中的表现超过了所有现有的...尽管如此，在许多 SuperGLUE 任务中，RoBERTa 与人类基线之间仍然存在很大差距，这说明了当今最先进的 NLU 系统的一些局限性。
首先在 Hugo 官方仓库的发布中，找到并下载与您电脑系统对应平台的版本 Hugo Downloads ，然后把下载文件解压到适合的位置，并为之配置系统环境变量，最后终端工具上使用 hugo version...在此推荐使用比较广泛且功能强大的 Sublime Text 文本编辑器，加上 Markdown Editing 插件的加持，让你的MD文档编辑非常的顺滑。...一般情况之下，是建议每翻译一篇文章都独立创建个分支开展，但如果调整内容比较少的话，可以考虑归并到一起，减轻Reviewer的工作量。...使用 Crtl+P 快捷键打开 Sublime Text 的搜索功能，拷贝领取任务中的文章路径，分别打开 en 和 zh 目录下对应的文件，如下图所示： 翻译工作确实会比较枯燥一些，要逐行逐句进行理解和提炼...PR提交与评审 完成翻译和自我检查工作后，便可以使用 Git 命令或工具提交您的贡献，记得不仅要提交在本地，还要推送到 Github 远程仓库上呢。
对话 AI 系统CAIRaoke 在演示中，CAIRaoke 在一个家庭场景中起到了作用，人在煮菜时，语音助手会发出提示，警告说盐已经加到锅里了。AI 助理还注意到盐放少了，于是提示要加更多。...实时翻译器 Meta 正在开发一款通用语音翻译器，旨在创建适用于「世界上所有语言」的翻译软件。该公司此前已为其人工智能系统设定了翻译所有书面语言的目标。...尽管当前的翻译工具可以很好地适用于英语、普通话、西班牙语等常用语言，但世界上大约 20% 的人口不会说这些系统所涵盖的语言。...为了将基于文本的机器翻译模型扩展到上百种语言，Meta 提取了另一种语言为核心的多语言翻译系统，其效果甚至优于最好的双语翻译。...尽管 Meta 长期以来一直渴望进入全球市场，但该公司自己的产品仍然偏向于为其提供大部分收入的国家/地区。
回译数据增强存在的问题: 在短文本回译过程中, 新语料与原语料可能存在很高的重复率, 并不能有效增大样本的特征空间....回译数据增强实现: # 导入对应的工具包 from google_trans_new import google_translator # 实例化翻译对象 translator = google_translator..., 所以以后在使用第三方接口的时候要关注接口是否发生变化 修改方案: 使用find命令在服务器上找到对应的google_trans_new.py文件,即: find / -name 'google_trans_new.py...这些特征处理工作能够有效的将重要的文本特征加入模型训练中, 增强模型评估指标....学习了回译数据增强存在的问题: 在短文本回译过程中, 新语料与原语料可能存在很高的重复率, 并不能有效增大样本的特征空间.
第三行是告诉 Babel 启用一些扩展使得它能够在 Jinja2 模版中寻找翻译的文本。 标记翻译文本 现在到了这个任务最繁琐的地方。...我们需要检查所有的代码和模版标记所有需要翻译的英文文本以便 Babel 能够找到它们。...url_for('index') }}">{{ _('Home') }} 不幸地是，不是所有我们要翻译的文本像上面一样的简单。...一种尝试就是只标记翻译 “说”，因为我们不确定在这一句中姓名以及时间组合的次序在所有语言中是一样的。正确的办法是标记整个语句并且使用对姓名与时间使用占位符，这样翻译器会在必要的时候改变次序。...(在我们的例子中为 app)目录下的所有的代码和模版，当它发现标记翻译的文本就会把它拷贝到 messages.pot 文件。
在这个模式中，客户端向服务器发出一个请求，服务器响应一个网页，但与前面的情况不同，并不是所有的页面数据都是HTML，页面中也有部分代码，通常用Javascript编写。...首先，我需要一种方法来识别要翻译的文本的源语言。我还需要知道每个用户的首选语言，因为我想仅为使用其他语言发表的动态显示“翻译”链接。...Python中有若干HTTP客户端，但最常用和最简单的就是requests包。...节点，我可以在用翻译后的文本替换翻译链接时用到它们 下一步是编写一个可以完成所有翻译工作的函数。...你可以在本章的下载包中找到loading.gif图像 现在我用一个优雅的加载器代替了翻译链接，以便用户知道要等待翻译出现。
尽管尺寸较小，但 ALBERT 保留了 BERT 的功能，并且在资源有限时特别有用。 DistilBERT：紧凑但知识渊博 DistilBERT 是 BERT 的精简版本。...我们将深入研究文本摘要、语言翻译，甚至它在对话式人工智能中的潜力。 用于文本摘要的 BERT：压缩信息 文本摘要涉及将较长文本的精髓提炼成较短的版本，同时保留其核心含义。...用于语言翻译的 BERT：弥合语言差距 语言翻译涉及将文本从一种语言转换为另一种语言。虽然 BERT 本身不是翻译模型，但其上下文嵌入可以提高翻译模型的质量。...常见的挑战和缓解措施 尽管 BERT 很强大，但它也面临着挑战。在本章中，我们将深入探讨您在使用 BERT 时可能遇到的一些常见问题，并提供克服这些问题的策略。...在本章中，我们将深入研究使用 Hugging Face Transformers 库的实际实现，这是一个用于使用 BERT 和其他基于 Transformer 的模型的强大工具包。
我们不想重塑已经显示出来的技巧或方法。尽管许多现有的深度学习库已经编码了通常用于神经网络的最佳实践，例如初始化方案，但许多其他细节，特别是任务或特定领域的考虑，都留给了实践者。...这篇文章并不是要跟踪最新的技术，而是要收集与广泛任务相关的最佳方法。换句话说，这篇文章不是描述一个特定的体系结构，而是旨在收集那些不太成功的体系结构。...标记方案 对于可以将标签分配给文本片段的某些任务，可以使用不同的标记方案。...它们是：BIO，标记带有B-标记的段中的第一个标记，带有I-标记的段中所有剩余的标记，以及带有O-标记的段之外的标记; IOB，类似于BIO，但只有在B使用-如果前一个标记是相同的类，但不是该部分的一部分...神经机器翻译 尽管神经机器翻译（NMT）是NLG的一个实例，NMT却受到如此多的关注，许多方法都是专门为这个任务开发的。同样，许多最佳实践或超参数选择都只适用于它。
作者 | 青暮 语言模型已经变得越来越强大，可胜任的任务也越来越多，这些仅仅以预测句子中下一个单词进行训练的模型，已经在诸如问答、翻译等应用程序中取得了突破性的进展。...但是指出这个缺陷不是要再一次鄙视GPT-3，而是要提醒各位，这是有很大风险的。 最近，一项新研究就揭示了大型语言模型在隐私方面存在的风险。他们发现，语言模型有可能泄露训练数据中的细节。...3 实验结果 研究者从1800个候选序列中，发现有600多个序列是和训练数据重合的，当然这些统计数字也受到手动验证的限制。尽管不精确，但问题确实不可忽视。...尽管这些例子在训练数据集中很少出现，但许多例子都被语言模型给记住了。例如，对于许多个人身份信息示例，研究者仅在数据集中的单个文档中找到了对应的内容。 为什么会记忆少样本示例呢？...尽管“训练数据提取攻击”这项研究只针对GPT-2演示了这些攻击，但研究者表示，所有大型生成语言模型中均显示出这类缺陷。 幸运的是，研究者指出，有几种方法可以缓解此问题。
在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。这篇文章适合NLP初学者阅读，但前提是假设读者具备Python的知识。...spaCy是一个相对较新的包，“工业级的Python自然语言工具包”，由Matt Honnibal在Explosion AI.开发。...我们在示例文本中调用NLP来创建Doc对象。Doc 对象是文本本身NLP任务容器，将文本切分成文字(Span 对象)和元素(Token 对象)，这些对象实际上不包含数据。...例如，在给定的事件描述中，我们可能希望确定谁拥有什么。通过利用所有格，我们可以做到这一点（提供文本的语法）。SpaCy采用流行的Penn Treebank POS标记（参见这里)。...实体识别 实体识别是将文本中的指定实体分类为预先定义的类别的过程，如个人、地点、组织、日期等。
近年来，研究人员一直在尝试开发自动复述的方法，复述就是对相同语义的不同表达，例如一句话，可以有一千种说法。这需要从文本中自动抽象语义内容。...由于缺乏可用的复映对标记数据集，目前更多的是使用依赖于机器翻译（MT）技术的方法，已经被证明非常受欢迎。 ?...尽管许多研究人员已经开发出基于翻译的自动复述方法，但显然人类并不需要翻译才能解释句子。 ?...他们特别将这种方法，与在平行双语数据上训练的监督翻译方法、以及在两种不同语言的非平行文本上训练的无监督翻译方法进行了比较。 研究人员发现，他们的单语方法在所有任务中均优于无监督翻译技术。...单语模型的生成质量要高于基于无监督翻译的模型，但并不高于基于有监督翻译的模型。”
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