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AI 训练数据基本指南 - TELUS Digital
您可以通过多种方式注释数据点。因此，您标记数据点的方式会导致所需数据点数量的显著变化。假设我们有 1,000 个句子的输入数据。对于情绪分析，您可能只会将每个句子标记为一次，即积极、消极或中性。但是，对于实体提取，您可能在每个句子中标记五个单词。尽管拥有相同的原始数据，但一个任务产生的标签比另一个多五倍。如果一个数据点可以包含大量标签，那么您可能可以使用较小的整体数据集。
痴呆症的语言标记及其在阿尔茨海默氏病早期诊断中的作用：通过句子探索语法和句法能力
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生成式人工智能与颠覆
虽然注意力模型对于机器翻译等任务很重要，但“自我注意力”对于消除歧义很有用，即辨别单词和句子的上下文和含义。与顺序模型不同，顺序模型通过分别返回句子中的每个后续单词来辨别单词的含义，而自我注意力模型将对句子中其他单词的理解“融入”我们正在处理的特定单词中。也就是说，每个单词在处理时都与输入中的其他单词有关系。这有助于并行优化并极大地提高模型的性能。7
人工智能-自然语言处理
这些规则表明，某个符号可以通过一系列其他符号在树中扩展。根据一阶逻辑规则，如果有两个字符串名词短语 (NP) 和动词短语 (VP)，则由 NP 和 VP 组合而成的字符串是一个句子。句子的重写规则如下 -
基于混合的数据增强综述
CUB200-2011 [ 177 ] 图像对象定位 [ 4 , 16 , 96 , 100 , 110 , 210 ] 细粒度图像分类 [ 61 , 109 , 110 , 209 ] iNaturalist [ 168 ] 图像不平衡图像分类 [ 32 , 100 , 110 ] FGVC-Aircraft [ 116 ] 图像细粒度图像分类 [ 61 , 96 , 100 , 109 , 110 ] UCI [ 3 ] 图像表格数据分类 [ 44 , 209 , 212 ] MR [ 113 ] 图像句子分类 [ 46 , 47 , 103 ] TREC [ 129 ]图像句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 , 147 , 207 ] SST [ 153 ] 文本句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 , 147 ] Subj [ 128 ] 文本句子分类 [ 46 , 47 , 67 , 82 , 103 ] GLUE [ 179 ] 文本自然语言理解 [ 159 , 204 , 207 , 216 ] Google 命令 [ 183 ] 音频分类 [ 52 , 71 , 94 , 212 ]
3036 - 外部实体使用的设施
本政策是校园空间政策套件中的一项政策。本政策旨在阐明外部实体对科罗拉多大学丹佛分校（“大学”）空间、设备和服务的适当性和优先使用权的政策和程序。此外，本政策还规定了申请和获得此类使用批准的流程以及使用条件和限制。本政策的章节、段落、句子、条款和短语是可分割的。如果本政策的任何短语、条款、句子、段落、章节或规定被大学校长、校董会或任何有管辖权的法院宣布无效或不再有效，则此类无效性不会影响本政策下的任何其余短语、条款、句子、段落、章节或规定。
英语：语音（音系 ai、ay 和 a_e）
英语：语音（音系 ai、ay 和 a_e）活动 2：本周写作中，我希望你完成 5 个句子。在每个句子中，我希望你尝试在我们的“ai”音系中包含 2 种不同的拼写。你可以使用活动 1 中的单词或你自己的单词。
技术助理广告编号 – C-DAC/GrB
方向 (3)：每个句子中有四个单词被突出显示。它们可能在正确的位置，也可能不在正确的位置。这四个单词中的一个可能在上下文中不正确。选择提供要互换的单词对以使句子有意义以及替换错误单词的适当单词的选项。