在paper中整理了一个大量的、高质量的text pair数据集CCPairs(Colossal Clean text Pairs)总计有270M的text pair,用于预训练阶段。 清洗规则: 硬规则(hard rule filter):清洗后总计有1.3B的语料 去除掉太长的评论; Reddit中receive score小于1的; 去除high perplexity的文章。 基于一致性的过滤(Consistency-based ...
第一个阶段还是在一般的image-text pair数据集上进行训练,这里用到的是CC3M数据集;第二个阶段在一个叫Visual Storytelling(VIST)的数据集上进行训练,这个数据集很有意思,每个数据样本包括一系列的图像以及对应的文本描述,不同图像和文本之间都具有先后的联系,整体的数据形式类似于前文中提到的”连环画“形式。这样一...
为了使用文本对进行分类,您可以发送包含{"text", "text_pair"}键的字典或键的列表。 top_k(int,可选,默认为1)— 返回多少个结果。 function_to_apply(str,可选,默认为"default")— 用于检索分数的模型输出函数。接受四个不同的值: 如果不指定此参数,那么它将根据标签数量应用以下函数: 如果模型只有一个...
AI代码解释 ...if__name__=='__main__':...sentence_pair=[('男孩喝女孩的故事','怎样才知道是生男孩还是女孩'),('这种图片是用什么软件制作的?','这种图片制作是用什么软件呢?')]...res=inference(query_list,doc_list,model,tokenizer,device)print(res) 运行推理程序: 代码语言:shell AI代码解释 ...
因为 image-text-pair数据很丰富,所以作者对image-text-pair进行自动化文本语义解析,从而从text中获取图片的tags。这样,图像tags能提供了图像和文本之间更好的桥梁,因为解析的标记类别更加多样化,同时比目标检测的object更丰富,有例如场景、属性、动作等。 从Text挖掘Tags来构建数据,包含2个关键:...
最近，阿里巴巴联合香港大学等机构推出了面向大规模真实数据库的全新基准 BIRD (Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs)， 包含 95 个大规模数据库及高质量的 Text-SQL pair，数据存储量高达 33.4 GB。之前最优的模型在 BIRD 上评估仅...
word_cloud.add(series_name='热点分析', data_pair=text_list, word_size_range=[15,90], shape='cardioid', height=600,width=800) word_cloud.render('word_clound.html') 会在指定目录生成一个word_clound.html,打开即可。 4.6 完整代码 # -*...
数据预处理后句子的数量不变! 4.利用word2vec生成词向量 Word2Vec之类的模型,准确来说应该是“自监督”的,它事实上训练了一个语言模型,通过语言模型来获取词向量。 所谓语言模型,就是通过前个字预测下一个字的概率,就是一个多分类器而已,我们输入one hot,然后连接一个全连接层,然后再连接若干个层,最后接一个...
SimNet 在语义表示上沿袭了隐式连续向量表示的方式,但对语义匹配问题在深度学习框架下进行了End-to-End的建模,将词语的Embedding表示与句篇的语义表示、语义的向量表示与匹配度计算、文本对的匹配度计算与pair-wise的有监督学习全部统一在一个整体框架内。
数据预处理后句子的数量不变! 4.利用word2vec生成词向量 Word2Vec之类的模型,准确来说应该是“自监督”的,它事实上训练了一个语言模型,通过语言模型来获取词向量。 所谓语言模型,就是通过前个字预测下一个字的概率,就是一个多分类器而已,我们输入one hot,然后连接一个全连接层,然后再连接若干个层,最后接一个...