github下载链接:https://github.com/Maluuba/nlg-eval 将下载的文件放到工程目录,而后使用如下代码计算结果 具体的写作格式如下: from nlgeval import NLGEval nlgeval=NLGEval() #对应的模型生成的句子有三句话,每句话的的标准有两句话 hyp=['this is the model generated sentence1 which seems good enough','this is sentence2 whic

文本生成哪家强?上交大提出基准测试新平台 Texygen 2018-02-12 13:11测评 新智元报道 来源:arxiv 编译:Marvin [新智元导读]上海交通大学.伦敦大学学院朱耀明, 卢思迪,郑雷,郭家贤, 张伟楠, 汪军,俞勇等人的研究团队最新推出Texygen平台,这是一个支持开放域文本生成模型研究的基准平台.Texygen不仅实现了大部分的文本生成模型,而且还覆盖了一系列衡量生成文本的多样性.质量和一致性的评测指标. 项目地址: https://github.com/geek-

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/252 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架. 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐,情感分析,词向量,语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测,文本生成,图像分类,ctr预估等等,可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看,训练的速度相比于调用keras,在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少.当然也是因为keras本身也是基于在tensorf

自然语言处理任务,比如caption generation(图片描述文本生成).机器翻译中,都需要进行词或者字符序列的生成.常见于seq2seq模型或者RNNLM模型中. 这篇博文主要介绍文本生成解码过程中用的greedy search 和beam search算法实现.其中,greedy search 比较简单,着重介绍beam search算法的实现. 我们在文本生成解码时,实际上是想找对最有的文本序列,或者说是概率,可能性最大的文本序列.而要在全局搜索这个最有解空间,往往是不可能的(因为词

#coding:utf-8 ''' Python生成二维码 v1.0 主要将文本生成二维码图片 测试一:将文本生成白底黑字的二维码图片 测试二:将文本生成带logo的二维码图片 ''' __author__ = 'Xue' import qrcode from PIL import Image import os #生成二维码图片 def make_qr(str,save): qr=qrcode.QRCode( version=4, #生成二维码尺寸的大小 1-40 1:21*21(21+(n-

上学期期末老师给了我本杂志让我好好看看里面的Gans网络是如何应用在文本生成上的,文章里面也没有介绍原理性的东西,只是说了加入这个Gans模型后效果有多好,给出了模型架构图和训练时所用的语料例子,也没有给出模型的细节以及训练时的优化目标.看的我一脸懵.这篇文章也不涉及任何原理性东西,只是用我自己的理解说明一下Gans网络存在的问题以及如何改进. 之后看了大量资料才对这个模型有一个很好的认识,Gans模型16年被提出来的,之后就在图像生成方面取得了很不错的成果,Gans刚提出来的时候只适用于连续型

结果#encoding = utf-8#题目:#生成一个n级深度的字典,例如:[1,2,3,4,5,6] 可以生成{1: {2: {3: {4: {6: 5}}}}},写一个函数定义n级a=[1,2,3,4,5,6] def fun(n,i=0,dict1={}): if i ==n-1: dict1[a[i]] = a[i+1:] if i < n-1: dict1[a[i]] = fun(n,i+1,dict1={}) #print "dict1:",dict1 return

python根据文本生成词云图 效果 代码 from wordcloud import WordCloud import codecs import jieba #import jieba.analyse as analyse from scipy.misc import imread import os from os import path import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

今天试了文本生成框架texar https://github.com/asyml/texar 这个texar框架里面,也有端到端的实现 pwd /Users/huihui/git/ git clone https://github.com/asyml/texar.git cd texar python3 -m venv env source env/bin/activate pip install texar pip install . cd examples/hierarchical_dial

代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目标         上阶段cute-dl已经可以构建基础的RNN模型.但对文本相模型的支持不够友好, 这个阶段的目标是, 让框架能够友好地支持文本分类和本文生成任务.具体包括: 添加嵌入层, 为文本寻找高效的向量表示. 添加类别抽样函数, 根据模型输出的类别分布抽样得到生成的文本. 使用imdb-review数据集验证文本分类模型. 使用一个古诗数据集验证文本生成模型.         这阶段涉及到的代码比

https://github.com/shawnwun/RNNLG 数据集 给出了4个行业的语料,餐馆.酒店.电脑.电视,及其组合数据. 数据格式 任务 根据给定格式的命令,生成自然语言. 方法.模型.策略 作者给出了5种模型,2种训练(优化)策略.2种解码方式 * Model - (knn) kNN generator: k-nearest neighbor example-based generator, based on MR similarty. - (ngram) Class-base

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进

1.文本操作 1.1文本颜色(color) 颜色指定方式: 十六进制值 - 如: #FF0000 一个RGB值 - 如: RGB(255,0,0) 颜色的名称 - 如:  red 1.2水平对齐方式 text-align 属性规定元素中的文本的水平对齐方式. left      把文本排列到左边.默认值:由浏览器决定. right    把文本排列到右边. center 把文本排列到中间. justify 实现两端对齐文本效果. 文本换行:添加css属性 word-wrap:break-word

注:参数content为生成二维码bitmap的内容,该二维码bitmap在和文本title组合生成一个新的bitmap package info.ecloud.merchant.util; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.Canvas; import android.graphics.Color; import android.graphics.Paint; import android.graphics.Rect

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UNION An Unreferenced Metric for Evaluating Open-ended Story Generation精读 UNION: 一种评估开放故事生成无参考文本依赖metric模型,这是一篇EMNLP 2020的论文 (Empirical Methods in Natural Language Processing 2020) 1 背景 常见的文本生成评价指标有BLEU 和MoverScore,但BLEU 和MoverScore又一个巨大的缺陷.在NLG任务中,对

自动文档摘要评价方法大致分为两类: (1)内部评价方法(Intrinsic Methods):提供参考摘要,以参考摘要为基准评价系统摘要的质量.系统摘要与参考摘要越吻合, 质量越高. (2)外部评价方法(Extrinsic Methods):不提供参考摘要,利用文档摘要代替原文档执行某个文档相关的应用.例如:文档检索.文档聚类.文档分类等, 能够提高应用性能的摘要被认为是质量好的摘要. 其中内部评价方法,是比较直接比较纯粹的,被学术界最常使用的文摘评价方法,将系统生成的自动摘要与专家摘要采用一定