bart

transformers中生成模型（GenerationModel）如何获取生成路径的分数

fromtransformersimportBertTokenizer,BartForConditionalGenerationbart_path="/home/xhsun/NLP/huggingfaceModels/Chinese/chinese-bart-base
xhsun1997·2022-12-06 15:17

Longformer中文长文本摘要生成

1Longformer之前做了BART中文摘要生成，但是因为项目需求是中文长文本摘要生成，因此在此采用Longformer完成中文摘要生成（实际用的是LED，Longformer基础上添加了解码器），11G
道天翁·2022-12-06 15:46

【自然语言处理】【文本生成】Transformers中使用约束Beam Search指导文本生成

huggingface.co/blog/constrained-beam-search相关博客【自然语言处理】【文本生成】CRINEGLoss：学习什么语言不建模【自然语言处理】【文本生成】使用Transformers中的BART
BQW_·2022-12-06 14:43

【自然语言处理】【文本生成】CRINEG Loss：学习什么语言不建模

https://arxiv.org/pdf/2211.05826.pdf相关博客【自然语言处理】【文本生成】CRINEGLoss：学习什么语言不建模【自然语言处理】【文本生成】使用Transformers中的BART
BQW_·2022-12-06 14:10

文本生成哪家强？介绍常见的文本生成方案

一、背景在做生成式的文本生成时候，有基于encoder-decoder结构的方案（如bart，t5之类）；有基于unilm式的通过mask，使得仅使用encoder就可以做生成式，下面介绍一下这几种方案和效果
Bo仔很忙·2022-12-03 14:37

预训练语言模型汇总

BART：DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration，Translation，andComprehension
追梦少年ML·2022-12-02 13:00

介绍几个语言生成的预训练模型

本篇介绍四个为语言生成设计的预训练模型--BART，MASS，PEGASUS，UniLM。
kaiyuan_sjtu·2022-12-02 13:27

[论文阅读笔记65]Template-Based Named Entity Recognition Using BART

1.基本信息题目论文作者与单位来源年份Template-BasedNamedEntityRecognitionUsingBARTLeyangCui（ZhejiangUniversity），YuWu（MicrosoftResearchAsia），WestlakeUniversityACL2021-Findings202118Citations,36References论文链接：https://acl
happyprince·2022-12-02 00:09

复现BART finetune历程

复现BARTfinetune历程准备安装fairseq，使用fairseq官方提供的finetune代码gitclonehttps://github.com/pytorch/fairseqcdfairseqpipinstall--editable./下载Xsum与DailyCNN数据集，已处理为train.source等形式。解压保存在/home/DataSets/Xsum和/home/DataS
Araloak·2022-12-01 17:58

BART model

BARTAbstract一种带去噪的自编码seq2seq预训练模型。训练方法：通过一种随机噪声函数破坏原始文本。通过学习一种模型来重构原始文本。评估了一些加噪的方法：随机打乱原始文本的顺序。通过用mask标记来替换原始文本的填充方式RelevantknowledgeAutoregressive：仅根据过去的预测信息来预测未来的信息。Crossattention：self-attention是自己与
刘皮狠·2022-11-30 01:00

论文领读｜基于 VQVAE 的长文本生成

前言：近年来，多个大规模预训练语言模型GPT、BART、T5等被提出，这些预训练模型在自动文摘等多个文本生成任务上显著优于非预训练语言模型。但
澜舟孟子开源社区·2022-11-29 07:56

基于 VQVAE 的长文本生成

来自：澜舟科技写在前面近年来，多个大规模预训练语言模型GPT、BART、T5等被提出，这些预训练模型在自动文摘等多个文本生成任务上显著优于非预训练语言模型。但对于开放式生成任务，如故事生成、
zenRRan·2022-11-27 03:02

Chapter7-3_BERT and its family - ELMo, BERT, GPT, XLNet, MASS, BART, UniLM, ELECTRA, and more

1Howtopre-train2Predictnexttoken3MaskInput4seq2seq的pre-trainmodel5ELECTRA6SentenceEmbedding本文为李弘毅老师【BERTanditsfamily-ELMo,BERT,GPT,XLNet,MASS,BART
zjuPeco·2022-11-25 15:20

李宏毅DLHLP.18.BERT and its family.2/2.ELMo,BERT,GPT,XLNet,MASS,BART,UniLM,ELECTRA

文章目录介绍Howtopre-trainContextVector(CoVe)Self-supervisedLearningPredictNextTokenPredictNextToken-BidirectionalMaskingInput几种MASK的方法XLNetMASS/BARTInputCorruptionUniLMELECTRASentenceLevelT5–Comparison挖坑另外
oldmao_2000·2022-11-25 15:41

教程：使用Bart模型完成Paraphrase Generation同义转换任务

train与test准备工作载入dataloader定义train函数定义test函数train.pytest.py结果与评估本篇文章用一个paraphrasegeneration的任务，带领大家走完Bart
顶风摸鱼的小黄鹂·2022-11-22 16:47

Template-Based Named Entity Recognition Using BART

场景：Few-ShotLearning+PromptLearning+PLM（BART）+TransferLearningAbstract最近人们对研究少量的NER很感兴趣，其中低资源的目标域与资源丰富的源域有不同的标签集
been_through·2022-11-22 05:09

论文阅读：BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation,

论文阅读：BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration,Translation,andComprehension
HeroGGC·2022-11-20 04:46

错字修改 | 布署1个中文文文本拼蟹纠错模型

内容一览：中文文本错误的种类之一为拼写错误，本篇文章为利用BART预训练方法实现中文文本纠错功能的模型部署教程。
HyperAI超神经·2022-11-19 15:14

错字修改 | 布署1个中文文文本拼蟹纠错模型

内容一览：中文文本错误的种类之一为拼写错误，本篇文章为利用BART预训练方法实现中文文本纠错功能的模型部署教程。
·2022-11-16 23:10

NLP-文本摘要：利用预训练模型进行文本摘要任务【transformers：pipeline、T5、BART、Pegasus】

一、pipeline可以使用pipeline快速实现文本摘要fromtransformersimportpipelinesummarizer=pipeline(task="summarization",model='t5-small')text="""summarize:(CNN)Forthesecondtimeduringhispapacy,PopeFrancishasannouncedanew
u013250861·2022-11-10 07:39

【自然语言处理】【文本生成】使用Transformers中的BART进行文本摘要

使用Transformers中的BART进行文本摘要相关博客【自然语言处理】【文本生成】使用Transformers中的BART进行文本摘要【自然语言处理】【文本生成】Transformers中使用约束
BQW_·2022-11-10 07:57

AI讲话总爱“结巴”？这篇NeurIPS论文找到了病因，结巴率已接近人类！

然而，这种问题却普遍存在于许多大规模预训练语言模型的生成结果中，例如GPT2和BART虽然在各
夕小瑶·2022-10-24 18:56

【自然语言处理】【文本生成】BART：用于自然语言生成、翻译和理解的降噪Sequence-to-Sequence预训练

BART:用于自然语言生成、翻译和理解的降噪Sequence-to-Sequence预训练《BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration
BQW_·2022-09-21 17:08

【自然语言处理】【文本生成】Transformers中用于语言生成的不同解码方法

https://huggingface.co/blog/how-to-generate相关博客【自然语言处理】【文本生成】Transformers中用于语言生成的不同解码方法【自然语言处理】【文本生成】BART
BQW_·2022-09-21 17:30

Fairseq框架学习（三）Fairseq 模型

Fairseq中的模型一般是在fairseq/models中，包括常用的Transformer、BART等等，本文以BART为例讲解Fairseq模型的使用以及自定义方法。
Aiah_Wang·2022-05-30 18:06

NLP 进行文本摘要的三种策略代码实现和对比：TextRank vs Seq2Seq vs BART

本文将使用Python实现和对比解释NLP中的3种不同文本摘要策略：老式的TextRank（使用gensim）、著名的Seq2Seq（使基于tensorflow）和最前沿的BART（使用Transformers
·2022-04-13 11:24

MASS/UNILM/BART

Bert通过双向LM处理语言理解问题，GPT则通过单向LM解决生成问题，那如果既想拥有BERT的双向理解能力，又想做生成嘞？成年人才不要做选择！这类需求，主要包括seq2seq中生成对输入有强依赖的场景，例如翻译，生成式问答，文本摘要等等最初Transformer的Encoder+Deocder结构是在机器翻译领域，Encoder的部分通过双向LM来抽取输入的全部上下文信息，Decoder通过单向
风雨中的小七·2022-03-15 08:00

MASS/UNILM/BART

Bert通过双向LM处理语言理解问题，GPT则通过单向LM解决生成问题，那如果既想拥有BERT的双向理解能力，又想做生成嘞？成年人才不要做选择！这类需求，主要包括seq2seq中生成对输入有强依赖的场景，例如翻译，生成式问答，文本摘要等等最初Transformer的Encoder+Deocder结构是在机器翻译领域，Encoder的部分通过双向LM来抽取输入的全部上下文信息，Decoder通过单向
风雨中的小七·2022-03-15 08:00

8、切片

比如，一个list如下：>>>L=['Adam','Lisa','Bart','Paul']对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：>>>L[0:3]['Adam','Lisa','Bart
0e90ce1fa3cc·2022-02-12 06:25

Python快速学习

数组操作list操作增加为appendinsert(key,value)删除操作使用pop总是删除最后一个>>>t=['Adam','Lisa','Bart']Python之创建tupletuple是另一种有序的列表
SYfarming·2022-02-06 15:41

036-对list进行切片

比如，一个list如下：>>>L=['Adam','Lisa','Bart','Paul']取前3个元素，应该怎么做？
然学科技·2021-06-26 21:07

6、dict和Set类型

用dict表示“名字”-“成绩”的查找表如下：d={'Adam':95,'Lisa':85,'Bart':59}我们把名字称为key，对应的成绩称为value，dict就是通过key来查找value。
0e90ce1fa3cc·2021-06-25 00:04

多一些耐心和鼓励，少一些否定

去年开始我带她坐bart，每一次我也会教她怎么认路，可能是我平时说话的语气不耐烦，很多次下来她还是没搞懂。前两天我又带她去坐Bart。这一次，我很耐心的一步步教她：选购票机，查找价格，入钱，印票。
c52c23965c09·2021-06-23 17:03

013- 创建tuple和单元素tuple

同样是表示班里同学的名称，用tuple表示如下：>>>t=('Adam','Lisa','Bart')一、创建tuple创建tuple和创建list唯一不同之处是用()替代了[]。
然学科技·2021-06-19 03:56

9、迭代

在Python中，迭代是通过for...in来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：for(i=0;i>>L=['Adam','Lisa','Bart',
0e90ce1fa3cc·2021-06-11 04:30

面向对象编程

面向对象的程序写出来就像这样：bart
XYZ7·2021-06-08 03:16

2018-09-17——添加新元素

用list的append()方法，把新同学追加到list的末尾：>>>L=['Adam','Lisa','Bart']>>>L.append('Paul')>>>printL['Adam','Lisa'
Ariel_wyy·2021-06-06 20:49

040-索引迭代

方法是使用enumerate()函数：>>>L=['Adam','Lisa','Bart','Paul']>>>forindex,nameinenumerate(L):...printindex,'-'
然学科技·2021-06-05 23:41

E-prime编写仿真气球冒险任务(BART)

本教程是基于官方的示例文件，网友的实例分享和Ryan自己的整理撰写，应该能够满足大家制作BART程序的需要了。BART范式相信大家应该不是特别陌生，但还是简单介绍一下吧。
Ryan11·2021-05-20 21:11

python学习-访问限制

但是，从前面Student类的定义来看，外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性：>>>bart=Student('BartSimpson',59)>>>bart.score59>>
Cookie_hunter·2021-05-13 15:07

Python一次性打印多个变量

>>f=456.789>>>s1='hello,world'>>>s2='hello,\'adam\''>>>s3=r'hello,"bart
皮卡丘君·2021-05-11 04:57

6-9Python之 遍历set

直接使用for循环可以遍历set的元素：>>>s=set(['Adam','Lisa','Bart'])>>>fornameins:...printname...LisaAdamBart注意:观察for
OoYoO·2021-05-11 00:39

【Python 3】函数式编程

解法：defnormalize(name):n=name.lower()m=n[0].upper()+n[1:]returnm#测试:L1=['adam','LISA','barT']L2=list(map
AleN_h·2021-05-10 15:18

26-Python之什么是dict

我们已经知道，list和tuple可以用来表示顺序集合，例如，班里同学的名字：['Adam','Lisa','Bart']或者考试的成绩列表：[95,85,59]但是，要根据名字找到对应的成绩，用两个list
mingminy·2021-05-06 18:23

note-12——Python之循环

比如list：L=['Adam','Lisa','Bart']printL[0]printL[1]printL[2]如果list只包含几个元素，这样写还行，如果list包含1万个元素，我们就不可能写1万行
feichangAI·2021-05-05 23:41

8-2倒序切片

对于list，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试：>>>L=['Adam','Lisa','Bart','Paul']>>>L[-2:]['Bart','Paul
OoYoO·2021-05-05 18:26

UINavigationBar 使用总结

self.navigationItem.title=@"UINavigationBar使用总结";2.设置导航栏的背景颜色//通过barTintColor来设置背景色self.navigationController.navigationBar.barT
落羽生·2021-05-03 12:01

47-索引迭代

方法是使用enumerate()函数：>>>L=['Adam','Lisa','Bart','Paul']>>>forindex,nameinenumerate(L):...printindex,'-'
mingminy·2021-04-30 09:39

15-Python中替换元素

假设现在班里仍然是3名同学：>>>L=['Adam','Lisa','Bart']现在，Bart同学要转学走了，碰巧来了一个Paul同学，要更新班级成员名单，我们可以先把Bart删掉，再把Paul添加进来
mingminy·2021-04-30 01:25

30-Python之 遍历dict

直接使用for循环可以遍历dict的key：>>>d={'Adam':95,'Lisa':85,'Bart':59}>>>forkeyind:...printkey.
mingminy·2021-04-28 00:41
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