Generation 第32页

Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

In-contextLearningPrefix-tuningRelatedWorkPrefix-tuning-intuitionFine-tuningResult（table-to-text）Application：Personalization参考Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration

HDU-Dade·2023-01-10 15:10

Discrete Optimization课程笔记(4)—前沿与工具

目录1.大规模邻域搜索(LargeNeighborhoodSearch)Case1:带时间窗的非对称TSP(AsymmetricTSPwithTimeWindows)2.列生成算法(ColumnGeneration

bujbujbiu·2023-01-10 15:19

图像&视频编辑工具箱MMEditing使用示例：图像生成(generation)

MMEditing的介绍及安装参考：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/126331541，这里给出图像生成的测试代码，论文：《Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks》：(1).下载模型(checkpoint)：defdownload_checkpoin

fengbingchun·2023-01-10 15:43

图像&视频编辑工具箱MMEditing安装及使用示例(Inpainting)

MMEditing是基于PyTorch的图像&视频编辑开源工具箱，支持图像和视频超分辨率(super-resolution)、图像修复(inpainting)、图像抠图(matting)、图像生成(generation

fengbingchun·2023-01-10 15:11

【PaperReading】Linked open data-based framework for automatic biomedical ontology generation

《Linkedopendata-basedframeworkforautomaticbiomedicalontologygeneration》《链接开放的基于数据的框架，用于自动生成生物医学本体》摘要背景

ccszbd·2023-01-10 09:38

论文笔记：基于外部知识的会话模型Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention

CommonsenseKnowledgeAwareConversationGenerationwithGraphAttention1出发点现有的具有外部知识的模型，大多采用非结构化、开放域知识或者结构化

guohui_0907·2023-01-10 06:42

Commonsense and Named Entity Aware Knowledge Grounded Dialogue Generation

摘要motivation：以外部知识为基础，在对话历史背景下解释语言模式，如省写、回指和共同引用，对对话的理解和生成至关重要。thispaper：在本文中，我们提出了一种新的开放域对话生成模型，该模型有效地利用了大规模的常识知识，以及非结构化的特定主题的知识。我们使用使用协同引用的命名实体感知结构来增强常识知识。我们提出的模型利用一个多跳注意层来保存对话历史和相关知识的最准确和最关键的部分。此外，

been_through·2023-01-10 06:11

知识驱动对话-Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems-阅读笔记...

今日看了一篇文章《LearningtoSelectKnowledgeforResponseGenerationinDialogSystems》，以知识信息、对话目标、对话历史信息为基础，进行端到端的对话语句生成

weixin_30726161·2023-01-09 17:13

知识对话2021《Unsupervised Knowledge Selection for Dialogue Generation》论文解读

UnsupervisedKnowledgeSelectionforDialogueGeneration这篇论文是微信团队出的一篇，想解决的是没有最佳知识标签（无监督）情况下，对话模型怎么办？

曾阿牛nlper·2023-01-09 17:13

Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems

文章目录Abstract1Introduction2Model2.1Background:Seq2SeqandAttention2.2ArchitectureOverview2.3Encoder2.4KnowledgeManager2.5Decoder2.6LossFunction3Experiments3.1Dataset3.2ModelsforComparison3.3Implementati

mishidemudong·2023-01-09 16:43

【IJCAI2019】Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems

p7in2019/12/13论文名称：LearningtoSelectKnowledgeforResponseGenerationinDialogSystems………：论文作者：RongzhongLian

imsuhxz·2023-01-09 16:12

论文笔记：基于外部知识的会话模型Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems

LearningtoSelectKnowledgeforResponseGenerationinDialogSystems1出发点传统的Seq2Seq模型趋向产生一般的且信息含量较少的回答。

guohui_0907·2023-01-09 16:42

对话模型-改写式回复生成模型-Response Generation by Context-aware Prototype Editing

文章目录介绍整体架构PrototypeSelectorContext-AwareNeuralEditor结果介绍AAAI-2019上下文敏感的改写式回复生成模型。在这个工作中，吴俣等人提出了一个新的范式：“先检索，后改写”，用于回复生成。在该框架中，首先利用检索式聊天机器人检索一个回复（原型），之后根据该回复原本的上下文和当前上下文之间的差异来改写此回复。这种新的范式不仅继承了检索式聊天机器人回复

Adupanfei·2023-01-09 16:12

【论文&模型讲解】Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems(PostKS模型)

KnowledgeEncoder)2.知识管理器(KnowledgeManager)3.解码器4.损失函数Q&A1.先验知识模块相关问题前言论文网址：LearningtoSelectKnowledgeforResponseGenerationinD

friedrichor·2023-01-09 16:11

fedora退出html文件,在Fedora上运行python脚本时没有名为lxml.html的模块

/usr/bin/pythonreport_generation.pyTraceback(mostrecentcalllast):File"report_generation.py",line9,in?

桂能·2023-01-09 13:42

自然语言处理NLP学习笔记

NLP（NaturalLanguageProcessing）=NLU（Understand）+NLG（Generation）自然语言处理=自然语言理解+自然语言生成NLU负责理解内容，NLG负责生成内容

kww_·2023-01-09 12:00

自动生成低精度深度学习运算符

以下内容翻译自：AutomatingGenerationofLowPrecisionDeepLearningOperators随着深度学习模型变得越来越大，越来越复杂，将它们部署在低功耗手机和物联网设备上变得具有挑战性

图波列夫·2023-01-09 08:54

专题1：NGSIM数据集切分

目录一.NGSIM数据介绍二.NGSIM数据集中字段的介绍三.数据集切分四.总结：一.NGSIM数据介绍NGSIM的全称为NextGenerationSimulation，是由美国联邦公路局发起的一项数据采集项目

小谢@·2023-01-08 17:30

python车辆轨迹分析_Ngsim数据集分析与python处理,NGSIM,解析,及

简介NGSIM(NextGenerationSimulation)数据集是美国FHWA搜集的美国高速公路行车数据，它包括了US101、I-80等道路上的所有车辆在一个时间段的车辆行驶状况。

weixin_39633452·2023-01-08 17:00

Aspect-based Sentiment Analysis with Opinion Tree Generation 论文阅读笔记

一、作者XiaoyiBao、WangZhongqing、XiaotongJiang、RongXiao、ShoushanLiNaturalLanguageProcessingLab,SoochowUniversity,Suzhou,ChinaAlibabaGroup,Hangzhou,China二、背景作为细粒度的情感分析任务，ABSA涉及了多个基本情感元素，包括方面项（aspectterm）、意见

呦，又写BUG呢·2023-01-08 15:10

[论+1]Deep spatial–temporal sequence modeling for multi-step passenger demand prediction

Deepspatial–temporalsequencemodelingformulti-steppassengerdemandprediction原文，见这里作者：LeiBai,LinaYao,XianzhiWang,CanLi,XiangZhang期刊：爱斯维尔FutureGenerationComputerSystems

panbaoran913·2023-01-08 09:12

IDEA 常用配置合集

提示忽视大小写Position:Editer->General->CodeCompletion去掉勾选MatchcaseIDEA注释缩进Position:Editor->CodeStyle->Java->CodeGeneration

EulerBlind·2023-01-07 22:51

Image Inpainting via Conditional Texture and Structure Dual Generation 论文解读和感想

ImageInpaintingviaConditionalTextureandStructureDualGeneration论文解读和感想背景和动机本文是一篇2021年ICCV的关于图像inpainting

涑月听枫·2023-01-07 19:55

图像恢复系列（11）之修复（inpainting） | 最新ICCV2021生成对抗网络GAN论文梳理汇总...

十一、图像恢复-修复27WaveFill:AWavelet-basedGenerationNetworkforImageInpainting图像修复旨在用逼真的内容完成图像缺失或损坏的区域。

机器学习与AI生成创作·2023-01-07 19:53

ros-服务数据的定义与使用

ros-服务数据的定义与使用步骤1.定义srv文件在learning——service文件夹下创建srv，在srv下创建person.srv文件2.在package.xml中添加功能包依赖message_generationmessage_runtime3

求知小菜鸟·2023-01-07 14:24

ROS学习之自定义srv类型

my_packagemkdirsrvecho"int64aint64b---int64sum">srv/AddTwoInts.srv2.更改CMakeList.txt文件更改find_package()函数：在CMakeList.txt中添加对message_generation

芝士锅·2023-01-07 14:53

服务通信：自定义srv文件以及服务端的编写

catkin_create_pkgserver_clientroscpprospystd_msgs在其下建立srv文件夹，再建立Addints.srv文件（---用于区分请求和响应）int32num1int32num2---int32sum再在package.xml中修改如下：message_generationmessage_runtime

Mr_rustylake·2023-01-07 14:52

AI与艺术——图像生成网络经典算法

图像生成（Imagegeneration，IG）则是指从现有数据集生成新的图像的任务。

知来者逆·2023-01-07 06:46

【AI4Code】《Unified Pre-training for Program Understanding and Generation》 NAACL 2021

《UnifiedPre-trainingforProgramUnderstandingandGeneration》NAACL2021文章提出的PLBART是一种序列到序列模型，能够执行广泛的程序和语言理解和生成任务

chad_lee·2023-01-06 20:01

【论文阅读】Unified Pre-training for Program Understanding and Generation

目录一、简介二、方法三、实验发表于NAACL2021paper地址：https://arxiv.org/pdf/2103.06333v2.pdf代码地址：https://github.com/wasiahmad/PLBART一、简介文章提出的PLBART是一种序列到序列模型，能够执行广泛的程序和语言理解和生成任务。PLBART通过denoisingautoencoding对大量Java和Pytho

知识的芬芳和温柔的力量全都拥有的小王同学·2023-01-06 20:29

【论文精度】PLBART: Unified Pre-training for Program Understanding and Generation

PLBART:UnifiedPre-trainingforProgramUnderstandingandGeneration论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.06333代码地址

marasimc·2023-01-06 20:21

详解人工智能领域重大突破:GPT-3

英语原文：ExploringGPT-3:ANewBreakthroughinLanguageGeneration作者KevinVu，来自ExxactCorp。

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-06 14:37

背景建模与前景检测(Background Generation And Foreground Detection)

背景建模与前景检测(BackgroundGenerationAndForegroundDetection)http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/21

jiangxinyu·2023-01-06 11:20

text-to-video generation(T2V)数据集

各个论文用到的主要数据集MSR-VTTKTHMSVD(Youtube2Text)Kinetic(较难获取)UCF-101VaTEX(VideoandTEXt)DatasetTargettaskExamplesSentencesMSR-VTTvideocaption10000(20classes)~20KTHT2V2391-MSVDvideoclassification197040Kineticvi

天线狗子·2023-01-06 11:17

使用C++对TINY+语言进行词法分析、语法分析、语义分析和中间代码生成

项目介绍文件夹结构tiny+|--errors.h|--generation

StuGeek·2023-01-06 10:06

论文解读BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation,

简介众所周知bert的encoder形式不适合做生成式任务。transformerdecode形式在生成式方面有着非常好的表现。bart基本就是一个标准的sequencetosequence形式的transformer。其在文本摘要，问答等方面有着sota的表现。模型介绍bart基本是标准的sequencetosequence形式的transformer，只不过其中的激活函数换成了gelu。ten

黑夜使者·2023-01-06 07:16

人工智能Text Generation文本生成原理示例详解

目录承上启下原理选取预测的下一个字符的三种方式训练总结案例承上启下上一篇文章我们介绍了RNN相关的基础知识，现在我们介绍文本生成的基本原理，主要是为了能够灵活运用RNN的相关知识，真实的文本生成项目在实操方面比这个要复杂，但是基本的原理是不变的，这里就是抛砖引玉了。RNN基础知识回顾链接：https://www.jb51.net/article/228994.htm原理我们这里用到了RNN来进行文

·2023-01-06 04:08

【知识蒸馏】Masked Generative Distillation

文章目录一、摘要二、主要贡献三、创新点灵感分析四、总体框架4.1算法介绍4.2GenerationwithMaskedFeature五、总结[论文]:YangZ,LiZ,ShaoM,etal.MaskedGenerativeDistillation

杨立青101·2023-01-06 02:01

[SIGIR 2022] Privacy-Preserving Synthetic Data Generation for Recommendation Systems

sinat_38007523·2023-01-05 16:13

dalle:zero-shot text-to-image generation

DALL·E—从文本到图像，超现实主义的图像生成器-知乎欢迎关注Smarter，构建CV世界观超现实主义强调梦幻与现实的统一才是绝对的真实，而如今OpenAI创造的DALL·E图像生成器，能够直接通过文本描述生成类似超现实主义的图像，让机器也能拥有顶级画家、设计师的创造力。…https://zhuanlan.zhihu.com/p/394467135如何评价DALL-E模型的实现？-知乎DALL-

Kun Li·2023-01-04 11:15

文本-图像生成（Text-to-Image Generation）的评价指标介绍——CLIPScore、TISE

目录CLIPScore:AReference-freeEvaluationMetricforImageCaptioning背景公式总结TISE:BagofMetricsforText-to-ImageSynthesisEvaluation背景文本-图像生成基本评价指标图像质量和多样性图像和文本相关性创新点1：IS*创新点2：多目标文本-图像生成指标预训练模型的更换新的衡量指标O-IS和O-FIDP

TheTopMing·2023-01-04 11:42

文本生成图像|DALLE2论文记录

HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatentsAbstractClip模型：是Contrastivemodel的一种，可以很鲁棒地捕获语义和风格本文提出一个

Myl0Xy1oto·2023-01-04 11:41

DALLE2-文本图像生成

文章目录摘要算法解码器prior图像处理变体插值文本差异限制论文：《HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents》github：https

‘Atlas’·2023-01-04 11:41

【论文阅读笔记】Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention.

Show,AttendandTell:NeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttention.2015-ICMLK.Xu,J.Ba,R.Kiros,K.Cho,A.Courville

little06960·2023-01-03 18:24

注意力机制

的预测精度有限，容易导致眉毛胡子一把抓，无法抓住重点2.attention机制attention机制就是将之前encode-decode中间只输入一个C变为在每个时间输入不同的CConditionalGenerationbyRNN

菜虚空·2023-01-03 17:30

《论文阅读》CEM: Commonsense-aware Empathetic Response Generation

《论文阅读》CEM:Commonsense-awareEmpatheticResponseGeneration简介思路出发点任务定义模型结构ContextEncodingKnowledgeAcquisitionContextRefinementKnowledgeSelectionResponseGeneration

365JHWZGo·2023-01-03 09:52

Medical Dialogue Response Generation with Pivotal Information Recalling翻译

摘要医学对话生成是一项重要但具有挑战性的任务。以前的大多数工作都依赖于注意力机制和大规模预训练的语言模型。但是，由于医疗实体以及它们之间的复杂关系通常散布在多种语句中，这些方法通常无法从长对话历史中获取这些关键信息，从而产生准确和信息丰富的响应。为了减轻此问题，我们提出了一个具有PivotalInformationRecalling(MedPIR)的医疗响应生成模型，该模型建立在两个组件上，即基于

nopSled·2023-01-03 09:51

EMNLP 22：SetGNER: General Named Entity Recognition as Entity Set Generation

SetGNER:GeneralNamedEntityRecognitionasEntitySetGeneration**任务形式：**识别flat、nest和不连续实体。

QianTu&·2023-01-02 14:10

EMNLP22：A Unified Generative Framework for Aspect-Based Sentiment Analysis

这篇文章不想多说，类似于aunifiedframeworkforentitygeneration.方法是一样的，用在了不同的任务上。