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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…

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar…

1. 多值无序类数据的特征提取: 多值无序类问题(One-hot 编码)把“耐克”编码为[0,1,0],其中“1”代表了“耐克”的中 间位置,而且是唯一标识.同理我们可以把“中国”标识为[1,0],把“蓝色”标识为[0,1]. 然后把所有的数据编码拼接起来,[“耐克”,“中国”,“蓝色”]的最终编码结果就变为了 [0,1,0,1,0,0,1],这一组数据虽然很稀疏,但是可以带到算法中进行计算 无序类数据的特征提取:One-hot 编码解决多值无序类数据的特征提取问题. 2.文本提取特征:   由…

SIFT特征提取: 角点检测: Morvavec角点检测算子:基于灰度方差的角点检测方法,该算子计算图像中某个像素点沿水平.垂直方向上的灰度差异,以确定角点位置 Harris角点检测算子:不止考察水平,垂直4个方向上的灰度差异,而是考察了所有方向上的灰度差异,并且具有旋转不变性和部分放射变换的稳定性. Shi-Tomasi角点检测算子:通过考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定角点,大部分情况下,有比Harris更好的检测效果. FAST算子:通过考察像素点与其邻域内16个像素点的差异来确…

#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-…

本文来自我的个人博客: java 正则表达式提取html纯文本 做内容的大家都知道,从html中直接提取纯文本是一个非常大的问题.现将我做的正则匹配贴上: import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class TestReg { static String reg = "<[a-zA-Z]+.*?>([\s\S]*?)</[a-zA-Z]*>"; public s…

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…