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2019-06-17   来源:人民日报   参与互动参与互动
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幸福的眼泪主题曲感谢DanielCer,MarioGuajardo-Cespedes,Sheng-YiKong和NoahConstant对模型训练的贡献,NanHua,NicoleLimtiaco和对迁移任务的贡献,SteveYuan,YunhsuanSung,BrianStrope,RayKurzweil对模型结构的讨论。并且要特别感谢Sheng-YiKong和NoahConstant训练了Lite模型。我们很高兴能与社区分享这项研究,以及这些模型。我们认为,我们在这里展示的只是一个开始,还有一些重要的研究问题需要解决,比如将技术扩展到更多的语言之上(上面讨论的模型目前支持英语)。我们还希望进一步开发这种技术,使它能够理解段落甚至文档级别的文本。在完成这些任务的过程中,有可能制造出真正通用的编码器。然而,最初的skip-thought模型,是一种只使用编码器的体系结构,而非在最初的skip-thought模型中使用编码-解码体系结构来驱动预测任务的模型。通过这种方式可以大大减少训练时间,同时保留各种传递任务的性能,包括情感和语义相似的关系。其目的是提供一个单一的编码器,它可以支持尽可能广泛的应用程序,包括解释检测、关联、集群和自定义文本分类。基于神经网络的自然语言理解研究的快速发展,它还可以帮助提高数据量有限的各种自然语言任务的性能,比如基于仅有的几百个标签样例来构建强大的文本。

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超级大乐透巨奖排行榜来源:下面,我们将讨论两篇关于Google语义表示最新进展的论文,以及在TensorFlowHub上可以下载使用的两个新模型,我们希望开发者能够使用这些模型来构建新的、令人兴奋的应用程序。在通用句子编码器(UniversalSentenceEncoder)中,我们引入了一个模型,它对上面描述的多任务训练进行了扩展,并增加了更多的任务,并使用一个类似于skip-thought的模型来训练它们,它可以在给定的文本范围内来预测句子。来源:

如何减肚子除了上面描述的通用句子编码器模型之外,我们还在TensorFlowHub上共享两个新模型:通用句子编码器-large版(UniversalSentenceEncoder-Large)和通用句子编码器-Lite版(UniversalSentenceEncoder-Lite)。这些都是预先训练的张量模型,它的返回值是可变长度文本输入的语义编码。这些编码可用于语义相似度测量、相似性关系检测、分类或自然语言文本的聚类。在从对话中学习语义文本相似性(LearningSemanticTextualSimilarityfromConversations)这篇论文中,我们引入了一种新的方法来学习语义文本相似性的句子表示。基于的想法是:如果句子有相似的反应分布,那么它们在语义上是相似的。例如,你多大了?和你的年龄是多少?这两个问题都是关于年龄的问题,可以用类似的回答作为响应,比如我20岁。相比之下,你好吗?和你多大了?"包含几乎相同的单词,它们有非常不同的含义并会对应不同的响应。新模型下面,我们将讨论两篇关于Google语义表示最新进展的论文,以及在TensorFlowHub上可以下载使用的两个新模型,我们希望开发者能够使用这些模型来构建新的、令人兴奋的应用程序。

【责任编辑:韩辉】
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