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快速构建你的智能应用@GPT Mention
如果你还沉浸在Sora的震惊之中，不要忘了今年以来，OpenAI还做了三件事：降价、自定义ChatGPT和GPT Mention。 GPT Mention发布的时候，我在群里说我们的GPT Mention马上上线。有朋友感慨说你们动作真快。但说实话，不是动作快，是早就开始做了。 这不是炫耀，想一下我们如何在群里调戏AI就知道。 ，群聊里的AI 理论上，将AI变为Chatbot之后放到群聊里，再配合聊天中的Mention消息，即可实现GPT Mention。 有了这个设置，就可以放心增加GPT Mention了，将多个AI放到一个群里协作，设计新的MultiAgent了。 进一步，我们增加了新设置来调整群聊中AI对上下文的选取。 当我们要在将GPT Mention的能力扩展到其他大模型时，智谱GLM的接口里就没有user_id，也就意味着大模型并无法从多角色对话消息中为每个角色构建单独的上下文。
21910编辑于 2025-05-23 - 来自专栏娱乐心理测试
Block implicitly retains self; explicitly mention self to indicate this is intended behavior
在xcode上新建项目后，发现在block 里写代码时，容易遇到如下图所示的警告:
4.9K30发布于 2019-04-01 - 来自专栏DrugOne
AAAI2020 | SNERL：抛开mention级别的监督，实体链接、关系抽取我都行
虽然关系提取通常可以用现成的弱的或远距离的监督来训练，但实体链接器通常需要昂贵的mention级别的监督—这在许多领域是不可用的。 更准确地说，这些数据是由mention级别的监督组成，即在文本中识别和标定的实体和关系的个体实例。 然而，所有这些方法仍然消耗实体链接决策作为预处理步骤，不幸的是，精确的实体链接器和需要培训它们的mention级别的监督在许多领域并不存在。 然后，这些上下文化的表示被用来预测在mention级别的实体上的分布和mention-pair级别的关系上的分布。 这些预测的可能性对于每个mention-pair而组合，并且在document-level池化来得到预测文本元组 的最终可能性。
82740发布于 2021-02-01 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
斯坦福NLP课程 | 第16讲 - 指代消解问题与神经网络方法
Detection：并非很简单] 将所有代词、命名实体和 NPs 标记为 mention 或 over-generates mentions 下方是否是 mention？ 只预测一个先行词 在语言上更合理 根据模型把其得分最高的先行词分配给每个 mention 虚拟的 NA mention 允许模型拒绝将当前 mention 与任何内容联系起来( singleton or first mention) she 最好的先行词？ Ranking Models：预测阶段] 和 mention-pair 模型几乎一样，除了每个 mention 只分配一个先行词 5.3 如何计算概率 [我们如何计算概率？] 端到端的完成 mention 检测和coreference 没有 mention 检测步骤！
1.4K61编辑于 2022-05-20 - 来自专栏Michael阿明学习之路
Rasa 基于知识库的问答 音乐百科机器人
)属于什么[专辑](attribute) - [刚才那首](mention)是[谁](attribute)唱的 - [刚才那首](mention)的[歌手](attribute) - [第一个](mention)人的[生日](attribute) - [周杰伦](singer)的[生日](attribute) object_type 将 歌曲 映射为 song mention )属于什么[专辑](attribute) - [刚才那首](mention)是[谁](attribute)唱的 - [刚才那首](mention)的[歌手](attribute) - [最后一个](mention)属于什么[风格](attribute)？ - [第一个](mention)属于什么[专辑](attribute)？ - [第一个](mention)的[专辑](attribute) - [第一个](mention)是[谁](attribute)唱的？
1.6K40编辑于 2022-12-25 - 来自专栏PaddlePaddle
千言实体链指赛事登顶，冠军团队经验独家分享
训练数据中包含mention共26万个，也就是每条训练样本中，待消歧的mention约3个左右。 其中，链接到KB中的实体的mention有23万个，占比88.7%，链接到NIL实体的mention有3万个，占比11.3%。 验证数据中包含mention共3万个，每条样本待消歧的mention也是约3个左右。 对于标注数据中的mention，我们统计了每个mention在KB中通过“alias”字段关联到的候选实体个数。 context指“上下文”，mention的上下文信息。coherence 指“实体一致性”，mention和其上下文中其他的mention的一致性。结合任务，我们设计了多种特征因子来进行实体消歧。
1.3K20发布于 2021-04-20 - 来自专栏润风拂过存甘霖
NeuralCoref: 用指代消解来做一个“能多轮对话的问答对话机器人”
所以我们要自己写一个函数，用到mention.start_char这些属性来手动完成替换和考虑些特殊情况。 context = "" def my_coref(orig_text,to_replace): left = 0 processed_text = "" for beg,end,mention in to_replace: processed_text += orig_text[left:beg] + mention left = end processed_text = clust.main for mention in clust.mentions: beg, end = mention.start_char to_replace.append((beg,end,main_mention.text+"'s")) else:
1.8K10发布于 2019-10-30 - 来自专栏PaddlePaddle
小布助手在百度飞桨实体链指比赛中的实践应用
任务抽象方式 赛题说明 百度飞桨举办的千言数据集：面向中文短文本的实体链指任务给出了中文短文本、短文本中的mention以及对应位置，需要预测文本中mention对应实体在给定知识库中的id，如果在知识库中没有对应实体即 训练集数据共7W条，query平均长度22，包含26W个mention，每个mention有6.3个候选实体，被链接到的NIL实体有3W个，其中1.6W在知识库中有同名实体。 query样本构造：query样本输入时需要将mention的位置信息传入模型，让模型能判断mention在query中的具体位置，例如：“海绵宝宝：海绵宝宝和派大星努力工作，两人来到高速公路上！” 构造样本时将mention字段和实体标准名用“-”拼接作为输入，强化标准名和mention是否相同这一特征。 统计特征样本构造：数据和特征决定了模型的上界，为了丰富模型输入，将实体类型、实体长度、mention长度、实体和mention的Jaccard相似度等特征进行embedding了之后，和模型输出的特征向量拼接
1.1K20发布于 2021-04-20 - 来自专栏机器学习AI算法工程
中文短文本的实体识别实体链接，第一名解决方案
输出： 输出文本每一行包括此中文短文本的实体识别与链指结果，需识别出文本中所有mention（包括实体与概念），每个mention包含信息如下：mention在给定知识库中的ID，mention名和在中文短文本中的位置偏移 输出： 实体链指结果，结果为json格式，包含text_id、text和mention_data三个字段，text_id和text字段与输入一一对应，mention_data字段为链指结果，每个mention 必须包含kb_id、mention和offset三个字段，分别对应知识库实体id、mention名以及mention在字符串中的偏移。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 关键词 实体链接，实体识别，实体消歧，BERT 1 数据分析与处理 训练数据包含 text 字段和 mention_data 字段，mention_data 里面包 含连接的 mention 以及 kb_id。
4.6K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏鸿蒙开发笔记
纯血鸿蒙APP实战开发——Text实现部分文本高亮和超链接样式
实现思路定义 CustomSpanType 枚举类型，此处定义了 Normal、Hashtag、Mention、VideoLink 和 DetailLink 五种类型。 export enum CustomSpanType { Normal, // 普通文本，不含任何特殊格式或标记 Hashtag, // 话题标签 Mention, // @提及 VideoLink app.string.ohos_id_text_size_body1')) } else if (item.type === CustomSpanType.Hashtag || item.type === CustomSpanType.Mention Span(item.content) .fontSize($r('app.string.ohos_id_text_size_body1'))对于 Hashtag、Mention 和 DetailLink app.string.styled_text_hashtag_toast_message') }); } else if (this.myItem.type === CustomSpanType.Mention
45520编辑于 2025-02-13 - 来自专栏DeepHub IMBA
NLP任务中的文本预处理步骤、工具和示例
def get_mention(txt): mention = [] for i in txt.split(" "): if len(i) > 0 and i[0] == "@": mention.append(i) return "".join([mention[i] + ", " if i ! = len(mention) - 1 else mention[i] for i in range(len(mention))] 以前，我们清理非英文字符。现在，我们删除非英语文本(语义上)。
1.8K30发布于 2020-11-02 - 来自专栏专知
【论文推荐】最新五篇信息抽取相关论文—端到端深度模型、调研、聊天机器人、自注意力、科学文本
prediction by looking at a short span of text within a single sentence containing a single entity pair mention approach often does not consider interactions across mentions, requires redundant computation for each mention In response, we propose a model which simultaneously predicts relationships between all mention pairs All-pairs mention scores allow us to perform multi-instance learning by aggregating over mentions to We further adapt to settings without mention-level annotation by jointly training to predict named entities
995100发布于 2018-04-13 - 来自专栏大数据智能实战
AllenNLP系列文章之四：指代消解
指代消解的基本实现原理可以见stanford的CS224n课程15的介绍，其基本原理是找到一个句子中的所有mention,然后两两配对，评分，如课程PPT中的图示： ? Therefore we factor the model over unary mention scores and pairwise antecedent scores, both of which The unary mention scores are used to prune the space of spans and antecedents, to aggressively reduce 上述总共分为两个步骤，输入是词向量（含字符向量），然后得到每个mention及其得分，引入了head attention机制来实现配对的优化。
3.3K10发布于 2019-05-27 - 来自专栏活动
使用知识图谱嵌入进行实体链接
实体链接（Entity Linking, EL）作为信息抽取的一部分，旨在将文本中的提及（mention）与知识图谱中的实体（entity）相匹配。 def generate_candidates(entity_mention): # 基于上下文或名称相似度生成候选实体 candidates = [] for entity in kg_data ['entity']: if entity_mention.lower() in entity.lower(): candidates.append(entity) def link_entity(mention, candidates): mention_vector = ... # 获取候选实体的向量 similarity = tf.reduce_sum(tf.multiply(mention_vector, candidate_vector))
90320编辑于 2024-09-23 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【综述专栏】关于知识图谱和语言模型的想法
这个是百度发表的工作KT-NET，它主要的改动在于在BERT之上增加了一个Knowledge Integration层，其主要作用在于，首先从知识库中拿到某一个mention相关的实体向量，与对应位置的 同时，在实体的表示之外，还设置了一个哨兵向量，以应对mention所对应的实体实际上不在知识库中的情况。 文章里也给出了它在阅读理解任务上的效果，有一定的提升。 但是，这种方法的限制则在于，每一个任务在做之前都需要预先对任务数据做一遍mention识别，以及去知识库中匹配特定的实体，比较麻烦。 之后将每个实体的表示追加到文本表示中，每个mention的第一个token表示上，之后再将两种表示融合到一起，即得到了新的文本表示和实体表示。 由此，作者引入了可见性矩阵，用以保证引入的结构化信息在模型中仅仅对mention token可见，这样既保证了mention token学到了知识图谱中的信息，又避免了其他token看到额外的信息而引入噪音
96620发布于 2021-01-14 - 来自专栏深度学习自然语言处理
ACL2022 | 自描述网络的小样本命名实体识别
Mention describing：生成提及的概念描述； 2. Entity generation：生成属于新实体类的提及。 具体形式如下图所示： ▲ mention describing和entity generation示例 对于 mention describing，提示模板由一个标识 [MD] 和一个目标实体提及组成 2.3 Type Description Construction via Mention Describing Mention Describing 给定一个句子 X，包含新类的实体提及{e1, e2 Entity Mention Collection 对于 SDNet 的预训练，我们需要收集 <e, T, X> 三元组，其中 e 是实体提及，T 是实体类型，X 是句子。 Pretraining via Mention Describing and Entity Generation 给定一个句子 X 以及它的提及-类型元组： 我们从 E 中采样一些目标提及 E' 输入到模板
1K20编辑于 2022-08-26 - 来自专栏JAVA烂猪皮
Jenkins流水线发布实现CICD到Kubernetes
c) Mention the build trigger配置构建触发器 d) 在流水线中配置GIT地址 In the Pipeline mention the git links and the branch i) Mention the Jenkins URL ? j)Update the pod template. ? k) Configure the webhook in Github ?
89510发布于 2020-12-29 - 来自专栏互联网数据官iCDO
全世界都在用！网站数据分析的七个好工具
Mention Mention 是一个很不错的网络和社交媒体监控工具，其用户友好的界面非常简单易用。 该工具提供的免费套餐允许你每个月追踪最多500次品牌名字提及（@的次数）。 Mention 对于任何站长都绝对是节省时间的利器，因为你还可以再次转发这些推文，在 Facebook 页面上点赞或者分享积极的分享推文，以及通过 Email 发送推特文章。 与其他工具相比，Mention 推送的通知非常地快，而且它还有一个很棒的功能就是可以在屏幕上预览结果。 5. Work Examiner Work Examiner 可以帮助网站管理员管理很多项目。
1.3K60发布于 2018-03-02 - 来自专栏Mac知识分享
Acrobat Pro DC 2023 for mac(专业PDF编辑软件)直装版
选择返回按钮可导航至新式查看器中的所有工具 新式查看器中的第三方增效工具支持 右键单击上下文菜单中的新裁切选项 “添加自定义页面”工具已重命名为“设计新页面” 添加新自定义页面时调整页面大小 允许收件人使用 @mention 功能邀请他人 使用 @mention 促进文件共享 促进在创建和转换工作流程后使用文件共享工具 促进“编辑”工具的使用 促进在使用“全选”和“拍摄快照”选项时使用“导出”工具 提高签名工具的发现几率
1.2K50编辑于 2023-03-14 - 来自专栏TEG云端专业号的专栏
全国知识图谱与语义计算大会 - 实体发现与链接比赛总结
即对于给定的一组限定领域（比如影视、体育等领域）的纯文本文件，任务的目标是识别并抽取出与领域相关的实体名字（mention），并将它们链接到给定知识库对应的实体（entity）。 首先从普通文本中识别出实体名字（mention），然后将它链向知识库里正确的实体。 图3：实体发现与链接例子，首先从文本中识别出实体名字，然后再链向知识库里相对应的实体 任务的输入包括[3]： 1. 系统介绍 实体发现与链接的一般流程是首先从文本中识别出所有的命名实体的名字（mention），然后为这些mention生成候选的实体集合，随后对这个集合里的实体进行排序并选取最高的那个作为链接实体返回 但有时候这个mention所关联的实体有可能不在我们的知识库里，所以一般在最后还有一步NIL预测。 这个模块的功能就是针对上一步生成好的别名词典，从文本中识别出所有的实体 mention（里面肯定有很多不是实体），针对每一个 mention，把所有的候选 entity 都包括进来。
2.4K70发布于 2018-03-13
腾讯云开发者
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