介绍 "The world's best economies are directly linked to a culture of encouragement and positive feedback." 你能猜到上面那句话是谁说的吗?这并不是某位总统或首相,当然也不是像Raghuram Rajan那样的顶尖经济学家说出来的. 这句话是由我们的机器产生的!是的,你没听错,这是一个在OpenAI的GPT-2框架上训练的自然语言处理(NLP)模型训练"说出"了这句话

#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-

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

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

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

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-

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

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

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

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

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

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"""地点-哪里有做-业务-的(正规|靠谱)-公司?地点-做-业务-的(正规|靠谱)-公司(有哪些?|的联系方式是什么?|哪家口碑好值得信赖?)地点-做-业务-(怎么能省钱?|费用是多少?|需要注意什么?|有哪些流程?)地点-业务-(靠谱吗?到底怎样?)地点-(最好的|靠谱的)业务-是哪家?"""p, b = '深圳市', ['广告设计', '网络推广'] ltp_model = ['地点-哪里有做-业务-的(正规|靠谱)-公司?', '地点-做

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

  使用设计时 T4 文本模板,您可以在 Visual Studio 项目中生成程序代码和其他文件. 通常,您编写一些模板,以便它们根据来自模型的数据来改变所生成的代码. 模型是包含有关应用程序要求的关键信息的文件或数据库. 例如,您可能具有一个将工作流定义为表或关系图的模型. 可以从该模型生成执行工作流的软件. 当用户的要求变化时,可以很容易地与用户讨论新的工作流. 从工作流重新生成代码比手动更新代码更可靠. 说明 模型是描述应用程序特定方面的数据源. 它可以是任何形式.任何类型的文件或数据库

Python3.x:自动生成IP写入文本 ''' 生成ip写入文件 ''' import time time_start = time.time() #参数:number-生成条数:start-开始ip ', start='1.1.1.1'): file = open('ip_list.txt', 'w') starts = start.split('.') A = int(starts[0]) B = int(starts[1]) C = int(starts[2]) D = int(star

如果要在 Visual Studio 中生成程序代码或其他应用程序资源,遵守以下一般准则可能非常有帮助. 它们并不是一成不变的规则. 设计时 T4 模板准则 设计时 T4 模板是在设计时在 Visual Studio 项目中生成代码的模板. 有关更多信息,请参见使用 T4 文本模板生成设计时代码. 生成应用程序的可变部分. 对于在项目期间可能更改的应用程序部分,或将在不同版本的应用程序之间更改的应用程序部分,代码生成最为有用. 可将这些可变部分与较固定的部分相分离,以便更容易确定必须生成的内容.