面向结构化数据的逻辑文本生成展示系统

人工智能-其他 Kawhi

本文采用工业界广泛使用的基于 Python 的 Web 应用框架 Django 进行可视化系统的 开发。之所以选用 Django 进行开发,是因为它不仅具有应用较为广泛、技术成熟、开 发速度快,易于维护的优点, 同时能和基于 Python 的 Pytorch 深度学习相关的代码互 通,避免了代码跨语言调用的复杂性和低效性。 系统的架构图如图 26 所示,主要包括表示层、处理层、模型层三个部分。 表示层:用户和系统交互的桥梁,此层主要负责接收用户的输入和向用户进行模 型生成文本结果展示。主要分为表格文件的上传、表格标题以及相关列信息的输入、 模型的选择、模型训练进度展示、生成结果展...

面向结构化数据的逻辑文本生成展示系统
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面向结构化数据的逻辑文本生成

人工智能-其他 Kawhi

本节详细介绍了推理感知预训练方法以及预训练的模型结构,并设计提出了针对 预训练任务的数字掩盖算法。之后介绍了预训练阶段的模型结构和损失函数,最后在 应用到本文研究任务即结构化数据到逻辑文本生成时提出了两阶段 Prefix-tuning 的方案, 大大减少训练的参数量以及模型的存储开销。 4.2.1 预训练任务 推理感知预训练任务是一项数值预测任务,该任务是经典掩蔽语言建模目标 (Masked Language Model)的变体,但旨在提高预训练语言模型的数值推理技能。该 任务包括输入 C 和相应的输出 D,即目标序列。C 由一对文本序列 C1 和 C2 组成,它 们用特殊字符...

面向结构化数据的逻辑文本生成
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