虐心英文短句

虐心英文短句:最近，由于我的工作，我对汉语句子压缩做了一些粗略的尝试。我最初的想法是用工具或最简单的方法来做句子压缩，但效果并不好。以下是我的一些经历。汉语句子压缩的目的是在不改变或减少原句意思的情况下缩短句子。保持句子简短，不要丢失重要的思想。最简单的方法是只提取三个主谓对象，但是主谓双对象结构和主谓双对象结构不方便。至于使用工具的方法，我在开始时尝试了斯坦福NLP，它使用句法分析，然后剪接了句法树。剪切规则是摘要的模板。英语效果不错，但汉语效果不太好。由于分词和句法分析的准确性逐步下降，汉语句子的句法树不太准确，尤其是口语句。除此之外，由规则切割出的句法树所表达的句子往往无法表达原句的基本意思。语义角色标记（SRL）是一种肤浅的语义分析技术，它将句子中的某些短语标记为给定谓词的参数（语义角色），如agent、patient、time和place等。我还尝试使用语义角色标记，使用谓词连接agent和患者要形成简单的句子，但结果并不令人满意。在此，我特别推荐伊利诺伊州语义角色标签器（SRL），这是一个优秀的SRL工具包。事实上，一直以来都存在着：缺乏大规模的并行语料库：现有语料库规模小，实际应用难度大；词汇分析和句法分析的性能限制了压缩系统的性能（NLP基本任务需要提高性能）。我们缺乏有效的自动评估方法。Clarke和Lapata（2006）对于long-DJavais，语料库分析和发现了本文提到的语料库缺陷，我们不仅存在缺陷，他们的研究还发现：（1）手工注释的压缩结果和从文档中提取的压缩结果，都有本质的压缩比的可移动压缩结果之间的初始差异太小，删除的单词或短语太多，以至于无法表达大部分信息源语句；第二个手动注释倾向于删除单词，而删除的短语较少。他们在2008提出了：句子压缩的全局推理：一个整数线性规划方法（论文：句子压缩的全局推论：一个整数线性规划方法），Courtney Napoles使用Java实现（GITHUB:HTTPS://GITHUB/COM/CNAP/句子压缩）离子）建议的方法。那不勒斯代码修复了克拉克和拉帕塔的模型）。由于最初的文章使用线性编程，Napoles使用IBMILOGCPLEX（12.6版本）作为优化引擎。Napoles还使用了一个基于srilm arpa的三元语言模型，该模型由MTU的Keith Vertanen在纽约、APW等地用英语gigaword 5进行培训，词汇量为12亿个单词。那不勒斯节目对英语新闻语料库的影响是相当好的（注：这里的“优秀”只是指个人感觉，没有引入权威的评价方法），但口语句子的表现仍然平庸。由于缺乏合适的汉语三元语言模型，目前还没有进行汉语句子压缩测试。接下来，我们尝试了神经网络的方法来做生成摘要，这一点不言而喻：【Rush，2015】一个抽象句摘要的神经注意模型，Facebook利用神经网络生成摘要的开创性工作，对F.继续工作。同时，开源版本（github:https://github.com/facebookarchive/namas），这可能是不知道项目本身是什么，或者是导致Lua语言实现的项目星级不足1000。客观上讲，实际上它本质上是条件神经网络语言模型，即最大化概率。还有一个阴影是[Bengio，2003]的神经概率语言模型。Rush使用了文字袋、CNN和基于注意力的编码器，可以缩写为abs。本文还尝试结合提取方法，得到ABS+模型。其基本思想是，在考虑神经网络对当前单词的预测概率的基础上，打开一个新的窗口，找出当前窗口中的单词是否出现在原文中。如果有，概率就会增加。表名为enc1虐心英文短句