上下文就是度量值所處的環境,篩選表的行列標籤、切片器的選中,都是度量值的上下文,比如北京2017年截至5月的蘋果手機累計銷售額3424000,它的上下文就是下面這5個維度:[城市]=“北京市”[品牌]=“蘋果”[類別]=“手機”[年度]=2
我前幾天論文剛寫完,寫的是晚清時期的文學,看的是晚清時期的豎排刻本文集,我早通過了識繁化簡考試,論理說閱讀起來不會有太大的困難,但是平均每看100個字就得查3、4個字
沒資料集當然做不好~投一大筆錢給隨便哪個國內領域內Top10的組做這個題目,都能發出幾篇國際頂級會議的文章,都能很好地推動中文自動隱喻理解與生成的進展
後半句給人改了,話鋒一轉,須知世上苦人多,世上還是有很多人為生活所迫,沒有時間精力,以及心境,欣賞這樣的美景,請在欣賞之餘,開心之外也要常想常念世上窮苦的百姓,多體貼理解,不要為難窮苦的百姓
表 1:在 WikiText-103 上與 SoTA 結果的比較表 2:在 enwiki8 上與 SoTA 結果的比較表 3:在 text8 上與 SoTA 結果的比較表 4:在 One Billion Word 上與 SoTA 結果的比較
如果wi,wj作為上下文,我們就希望下面這個機率公式越大越好,其中機率公式表示是條件機率的邏輯迴歸表示,其中u和v分別代表中心詞向量和上下文向量:那麼目標函式就是要最大化下面這個函式,其中w是文章T中的詞,c是中心詞w對應的所有上下文單詞:
如果上下文說的有條件是指資金充足的地區,那就要翻regions with adequate financial capital如果是有充足土地資源的要翻Regions with plenty of land resources
「Period 指特定的一段時間interval指間歇時間term 和semester都可以用來指學期」但從上下文資訊詞president 來看,此處顯然指的是總統任期,所以按習慣用法只能選term,因semester 沒有任期之意
2.3 基於神經網路的分散式表示2.3.1 神經網路語言模型概念同樣基於分佈假說,核心依然是上下文的表示以及上下文與目標詞之間的關係的建模
為此,作者提出一種高效的 attention-in-attention(AIA)方法,用於元素特徵的細化,研究了將通道上下文插入時空注意力學習模組(簡稱CinST)以及其反向變體(簡稱STinC)中的可行性
0)注:python3版本的houdini使用指令碼建立是可以建立中文變數的,而且也能被指令碼讀取,但是不能在節點面板上引用匯入匯出上下文選項配置importcontextoptions# Export all context option
作者首先指出RNN和CNN的各自侷限,RNN是有偏模型,CNN則不容易確定滑動視窗的大小,隨後提出RCNN模型架構,解決了上述侷限,作者提出使用biRNN實現左右上下文的表示,將其與詞向量拼接後作為單詞表示,然後加了一層啟用函式得到句子表示
前人釋例:《中華字海》p1565如果根據上下文可以判斷是「㶄」的話,那麼原因大概就是受常見異寫字「闊~濶」影響(「闊」變「濶」可能是受常用字「潤」結構的影響),把「氵」挪到了「門」裡邊
題中“今天給小王買東西”,如無上下文,無法判斷時態
實驗結果基於text8的字元級語言建模ENWIK8上的結果12層模型中每個注意點的自適應跨度作為輸入序列函式的平均動態注意跨度Double KillTILE:You Only Need Attention to Traverse Trees
另一個則是在FewRel上進行的小樣本實驗,實驗分別考察了上文提到的Context+Mention(C+M)、OnlyC和OnlyM:結論上下文和實體名稱的資訊都很重要實體名稱會洩露一些利於區分關係的線索,導致模型無法更好地理解上下文基於以
如圖2所示,遞迴交叉注意力模組有兩個迴圈(),足夠獲取所有畫素的遠端依賴,並生成新的密集的、上下文資訊豐富的特徵圖
如果你碰到這種譯法,應該可以心領神會,但建議不要模仿——模仿這種譯法會讓人母語神經區域性紊亂的(說笑啊~)當然,在上下文的學術性不那麼強的時候,我自己有時甚至會冒險把person翻譯成“方面”——你知道的中文的方面在指涉主體時,將近於是範疇
FETC(Fine-Grained Entity TypeClassification)系統一般會採用distant supervision收集語料,這種方法會對同一個實體標註所有可能的標籤
2 掌握記憶步驟課堂上許多學生看到單詞表中的生詞,首先進行的是拼寫,這樣在有限的時間裡,很難把涉及的單詞都記下來