做电影网站一年赚多少,在哪找做调查赚钱的网站,新乡网站建设哪家好,工程建设沈阳网AI应用开发相关目录 本专栏包括AI应用开发相关内容分享#xff0c;包括不限于AI算法部署实施细节、AI应用后端分析服务相关概念及开发技巧、AI应用后端应用服务相关概念及开发技巧、AI应用前端实现路径及开发技巧 适用于具备一定算法及Python使用基础的人群
AI应用开发流程概…AI应用开发相关目录 本专栏包括AI应用开发相关内容分享包括不限于AI算法部署实施细节、AI应用后端分析服务相关概念及开发技巧、AI应用后端应用服务相关概念及开发技巧、AI应用前端实现路径及开发技巧 适用于具备一定算法及Python使用基础的人群
AI应用开发流程概述Visual Studio Code及Remote Development插件远程开发git开源项目的一些问题及镜像解决办法python实现UDP报文通信python实现日志生成及定期清理Linux终端命令Screen常见用法python实现redis数据存储python字符串转字典python实现文本向量化及文本相似度计算python对MySQL数据的常见使用一文总结python的异常数据处理示例基于selenium和bs4的通用数据采集技术附代码基于python的知识图谱技术一文理清python学习路径Linux、Git、Docker常用指令linux和windows系统下的python环境迁移linux下python服务定时自启动windows下基于python语言的TTS开发python opencv实现图像分割python使用API实现word文档翻译yolo-world”目标检测届大模型“爬虫进阶多线程爬虫python使用modbustcp协议与PLC进行简单通信ChatTTS开源语音合成项目sqlite性能考量及使用附可视化操作软件拓扑数据的关键点识别算法python脚本将视频抽帧为图像数据集图文RAG组件360LayoutAnalysis中文论文及研报图像分析Ubuntu服务器的GitLab部署无痛接入图像生成风格迁移能力GAN生成对抗网络一文理清OCR的前世今生labelme使用笔记HAC-TextRank算法进行关键语句提取 34.Segment any Text优质文本分割是高质量RAG的必由之路 文章目录 AI应用开发相关目录 文本自动切句是个很有趣且很重要的场景传统的句子分割方法依赖于基于规则或统计的方法这些方法通常需要依赖于标点符号等词汇特征例如早期方法使用决策树来确定文本中的每个标点符号是否表示句子边界这基于标点周围的语言特征。然而这些方法在面对缺少标点、新领域适应性差、效率不高等问题时表现不佳。
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这是一种用于改善自然语言处理NLP系统中文本句子分割的方法据Segment any Text名称看这是一个能够分割任意段落自然语言文本的工作。 其算法主要分类基础模型和监督混合模型SM两类。基础 SaT分割任何文本模型用于句子和段落分割。可通过 LoRA 轻松适应SM则在不同风格和损坏的监督混合数据上进一步训练。 每种模型后边的数字表示几个transfomer层 通过示例可以发现其各种文本是包括了无标点无格式文本、符号混乱无格式文本、语义混乱无格式文本。 可推测模型具备在文本分割需求下的语言理解能力该工作大大增强了文本分割的适用面。
但缺陷是 模型不小。 此次分享各位按需使用。
