1、目的是為文本編碼器了將目標(biāo)文本的 數(shù)字表示 向量表示，為文本編碼器了在高維空間捕捉詞匯間的關(guān)系 效果如下 在Transformer編碼器中沒有針對(duì)詞匯位置信息的處理，故需要在embedding層后加入位置編碼器，將 詞匯位置不同可能會(huì)產(chǎn)生不同語義的信息。

2、文本識(shí)別模型一般分為特征提取器編碼器和解碼器目前針對(duì)不同識(shí)別場景的都有相應(yīng)的算法調(diào)優(yōu)方案，模型擬合能力方面已經(jīng)有了長足進(jìn)步相較于算法，如何獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)很大程度上影響著整個(gè)OCR項(xiàng)目成敗，打通整個(gè)數(shù)據(jù)鏈路會(huì)是。

3、端到端合成系統(tǒng)直接輸入文本或者注音字符，系統(tǒng)直接輸出音頻波形與傳統(tǒng)的語音合成技術(shù)相比，端到端語音合成技術(shù)有以下優(yōu)勢(shì)常見的端到端語音合成模型由一個(gè)編碼器，一個(gè)注意力模塊，一個(gè)解碼器組成，注意力模塊負(fù)責(zé)將編碼器。

4、使用簡單的關(guān)鍵字提取判斷通過整理一些觀點(diǎn)的文章數(shù)據(jù)可以看出，大部分有價(jià)值的，可以認(rèn)為是觀點(diǎn)的句子一般都會(huì)帶“表示，宣稱，認(rèn)為，透露”等等這一類動(dòng)詞，于是決定采用簡單粗暴的以關(guān)鍵詞來識(shí)別觀點(diǎn)當(dāng)句子中只要出現(xiàn)了以上。

5、生成式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本結(jié)構(gòu)主要由編碼器Encoder和解碼器Decoder組成，編碼和解碼都由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)貪心搜索算法，集束搜索算法 經(jīng)典文本摘要基線模型結(jié)合注意力機(jī)制的Seq2Seq的文本摘要模型和指針生成網(wǎng)絡(luò)模型。

6、有什么意義有什么意義感謝你，上帝，感謝你的幫助沒辦法沒辦法 電視代碼錯(cuò)誤怎么解決電視上顯示錯(cuò)誤信息，錯(cuò)誤原因機(jī)頂盒自動(dòng)獲取IP地址失敗或無效，網(wǎng)絡(luò)連接失敗解決方法是1檢查機(jī)頂盒的網(wǎng)絡(luò)連接線路是否。

7、三菱1s用編碼器計(jì)長步驟如下1連接編碼器將編碼器與PLC進(jìn)行連接，通常使用高速輸入模塊或者普通輸入模塊的高速輸入端口進(jìn)行連接2設(shè)置PLC參數(shù)在PLC編程軟件中，需要設(shè)置編碼器的相關(guān)參數(shù)，包括編碼器類型脈沖數(shù)。

8、200的還是smart還是1200還是1500還是300還是400 什么都不說明 比如200，首先用編碼器反饋給PLC運(yùn)行個(gè)數(shù)，還要看編碼器分辨率，計(jì)算需要的距離，換算成編碼器的脈沖個(gè)數(shù)，做一個(gè)比較，到了直接斷開。

9、生成式模型有變分自編碼器Variational Autoencoders，VAE生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)Generative Adversarial Networks，GANs自回歸模型Autoregressive Models流模型Flowbased Models擴(kuò)散模型Diffusion Models等1。

10、第一類是 Pretrain Finetune，其通用流程為先進(jìn)行 ASR 預(yù)訓(xùn)練以獲得良好的語音編碼器接著使用該編碼器初始化 E2EST 的編碼器并進(jìn)行端到端語音翻譯訓(xùn)練 另一類主流做法是 Joint Training，即聯(lián)合學(xué)習(xí) ASRMT 和 ST 任務(wù)。