以下内容是学习了@我偏笑发布在公众号hanniman文章后,加上自己观点重新输出配图的文章 原文链接:http://t.cn/RE0FkgD 跳槽,吐槽,匹诺曹都听过,这个填槽,emmmm,黑人问号脸??? 写到这吐槽下,本来只是想写下填槽的过程,后来发现这东西不理解chatbot的对话系统的话,没法讲,看的人很容易一头雾水. 还是先简单讲下对话系统,然后再细讲填槽. 所以不知道填槽是啥往下没事,先往下看. 一.Chatbot对话系统的过程 对话系统还有很多要讲,但是今天的主角是填槽,所以初略过

#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

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

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

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  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.

这里简单总结一下关于二维码的扫描与生成,用的是原生的AVFoundation框架,其实这个框架目前功能还是够用的,不过这里推荐一个二维码扫描的第三方(face++),网址就不贴了,直接度娘就OK,里面的内容足够丰富,感兴趣的朋友可以自己去倒弄一下. 一.二维码的扫描 步骤: 1.创建输入视频设备(默认是后置摄像头) 2.创建输入设备对象 3.创建元数据输出设备 4.创建session目的是将输入和输出联系在一起) 5.把输出设备添加到session,将输入设备添加到session 6.设置数据源

1.VTemplate模板引擎的简介 VTemplate模板引擎也简称为VT,是基于.NET的模板引擎,它允许任何人使用简单的类似HTML语法的模板语言来引用.NET里定义的对象.当VTemplate应用于web开发时,界面设计人员可以和程序开发人员同步开发一个遵循MVC架构的web站点,也就是说,页面设计人员可以只关注页面的显示效果,而由程序开发人员关注业务逻辑编码.VTemplate将.NET程序代码从web页面中分离出来,这样为web站点的长期维护提供了便利,同时也为我们在ASP.NET