# 示例代码:文本数据增强importnlpaug.augmenter.wordasnaw# 原始文本original_text="这是一段原始文本。"# 使用nlpaug进行文本替换aug=naw.ContextualWordEmbsAug(model_path='bert-base-chinese')augmented_text=aug.augment(original_text)print("原始文本:",original_text)print("增强后的文本:",augmented_text) ...
Aug1首先经过特征编码器Encoder(一般采用ResNet做为模型结构,这里以函数 fθ代表),经CNN转换成对应的特征表示 。之后,是另外一个非线性变换结构Projector(由[FC->BN->ReLU->FC]两层MLP构成,这里以函数 gθ代表),进一步将特征表示hi映射成另外一个空间里的向量zi。这样,增强图像经过 gθ(fθ(x)) 两次非线性...
[2] Sutton C, McCallum A. An introduction to conditional random fields. Foundations and Trends® in Machine Learning, 2012, 4(4): 267-373.[3] Collobert R, Weston J, Bottou L, et al. Natural language processing (almost) from scratch. Journal of Machine Learning Research, 2011, 12(Aug...
标题:AugTriever:通过可扩展数据扩充实现无监督的密集检索 链接:arxiv.org/abs/2212.0884 代码:未开源 [5] A Multi-Grained Self-Interpretable Symbolic-Neural Model For Single/Multi-Labeled Text Classification 标题:用于单/多标签文本分类的多粒度自解释符号神经模型 链接:arxiv.org/abs/2303.0286 代码:未开源 ...
aug = WordInsert('synonym', create_n=1, aug_n=1) augmented = aug.augment(s1) print("原始:", s1) print("增强:", augmented[0]) 原始: 人类语言是抽象的信息符号,其中蕴含着丰富的语义信息,人类可以很轻松地理解其中的含义。增强: 人类语言是抽象的信息符号,其中蕴含着丰富的语义音息信息,人类可以...
TextualOcrAugsubstituteSimulate OCR engine error TextualRandomAuginsert, substitute, swap, deleteApply augmentation randomly TextualWordAntonymAugsubstituteSubstitute opposite meaning word according to WordNet antonym TextualContextualWordEmbsAuginsert, substituteFeeding surroundings word toBERT, DistilBERT,RoBERTaor...
map gan Aug 20, 2019 modelpic pic Dec 24, 2019 paper face Sep 18, 2019 pic Add files via upload Mar 26, 2022 storys 1 Feb 23, 2020 .DS_Store reconstruction Feb 9, 2020 README.md Update README.md Jan 20, 2025 Repository files navigation README AlphaTree : DNN && GAN && NLP &&...
在表2中，我们显示了每个文章集的所有trait的平均分数，在表3中，我们显示了每个trait的所有文章集的平均分数。从这两个表来看，我们可以看出两个面向Prompt-specific的方法（Hi att 和AES aug）都表现不好。这是因为这些模型不是为Cross-prompt的设置设计的，因此它们过拟合很严重。当我们比较三种面向Cross-prompt...
BPTT(back-propagation through time)算法是常用的训练RNN的方法,其实本质还是BP算法,只不过RNN处理时间序列数据,所以要基于时间反向传播,故叫随时间反向传播。BPTT的中心思想和BP算法相同,沿着需要优化的参数的负梯度方向不断寻找更优的点直至收敛。综上所述,BPTT算法本质还是BP算法,BP算法本质还是梯度下降法,那么求各...
Thu Aug 18 21:08:32 2022 +---+ | NVIDIA-SMI 460.32.03 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 | |---+---+---+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-...