文本摘要是自然语言处理中的一个问题，旨在创建源文档的简短、准确、流畅的摘要。为机器翻译开发的 Encoder-Decoder 循环神经网络架构在应用于文本摘要问题时已被证明是有效的。在 Keras 深度学习中应用此架构可能会很困难 [...]

文本摘要是从文章中创建简短、准确、流畅摘要的任务。CNN 新闻故事数据集是一个流行的免费数据集，可用于深度学习方法的文本摘要实验。在本教程中，您将了解如何准备 CNN 新闻数据集以进行文本摘要。完成 [...]

文本摘要是从较长的文本文档中创建简短、准确、流畅摘要的任务。最近，深度学习方法在文本摘要的抽象方法方面已被证明是有效的。在这篇文章中，您将发现三个不同的模型，它们构建在为机器翻译中的序列到序列预测开发的有效 Encoder-Decoder 架构之上。 [...]

文本摘要是创建较长文本文档的简短、准确、流畅摘要的问题。自动文本摘要方法对于解决在线可用文本量不断增长的问题至关重要，这既能更好地帮助发现相关信息，又能更快地消费相关信息。在这篇文章中，您将发现 [...]

字幕生成是一个具有挑战性的人工智能问题，需要为照片生成文字描述。它需要计算机视觉方法来理解图像内容，以及自然语言处理领域的语言模型来将图像理解转化为正确的单词 [...]

字幕生成是一个具有挑战性的人工智能问题，即给定照片生成人类可读的文字描述。它既需要计算机视觉的图像理解，也需要自然语言处理领域的语言模型。考虑和测试多种方法来构建给定的预测建模问题很重要 [...]

BLEU，即双语评估替补，是用于将文本的候选翻译与一个或多个参考翻译进行比较的分数。虽然它最初是为翻译开发的，但它也可以用于评估为一系列自然语言处理任务生成的文本。在本教程中，您将了解用于评估和评分的 BLEU 分数 [...]