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GECToR:语法错误修正论文的正式实施

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简介:
GECToR是一款专门用于纠正英语语法错误的先进工具。该文介绍了其开发历程及实际应用情况,展示了它在语法纠错领域的卓越性能和广泛应用前景。 GECToR –语法错误纠正:标记,不重写 该存储库提供用于训练和测试最新语法错误纠正模型的正式PyTorch实现代码。 它主要基于AllenNLP和transformers。 安装: 以下命令将安装所有必需的软件包: ``` pip install -r requirements.txt ``` 该项目已使用Python 3.7进行了测试。 数据集: 本段落中使用的所有公共GEC数据集可以下载。综合创建的数据集也可以获取。要训练模型所需的数据,必须对其进行预处理,并使用以下命令将其转换为特殊格式: ``` python utils/preprocess_data.py -s SOURCE -t TARGET -o OUTPUT_FILE ```

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客服
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  • GECToR
    优质
    GECToR是一款专门用于纠正英语语法错误的先进工具。该文介绍了其开发历程及实际应用情况,展示了它在语法纠错领域的卓越性能和广泛应用前景。 GECToR –语法错误纠正:标记,不重写 该存储库提供用于训练和测试最新语法错误纠正模型的正式PyTorch实现代码。 它主要基于AllenNLP和transformers。 安装: 以下命令将安装所有必需的软件包: ``` pip install -r requirements.txt ``` 该项目已使用Python 3.7进行了测试。 数据集: 本段落中使用的所有公共GEC数据集可以下载。综合创建的数据集也可以获取。要训练模型所需的数据,必须对其进行预处理,并使用以下命令将其转换为特殊格式: ``` python utils/preprocess_data.py -s SOURCE -t TARGET -o OUTPUT_FILE ```
  • BCH3.c(码)
    优质
    BCH3.c是一种基于BCH编码算法实现的错误修正码程序代码文件,用于检测并纠正数据传输或存储过程中的错误,确保信息完整性。 BCH编码常用于SSD的ECC算法中,具有强大的纠错能力。对于一个扇区(512字节),码字长度为4304字节(即538字节),冗余信息长度为26字节时,该编码能够纠正不超过16位的错误。
  • PRML版更新
    优质
    《模式识别与机器学习》(PRML)一书的作者已发布错误修正版更新,针对先前版本中的错误进行了全面修订和改进。 根据勘误表进行修正的马春鹏新版《PRML》书籍已发布,希望对大家有所帮助。
  • CCS4.2编译提示
    优质
    本文介绍了针对CCS4.2版本在编程过程中遇到的常见编译错误,提供了详细的排查与修复步骤,帮助开发者快速解决相关问题。 本段落记录了我在使用CCS4.2过程中遇到的一些问题及相应的解决方法,供参考。
  • 编码数学方与算
    优质
    《错误修正编码的数学方法与算法》一书深入探讨了信息传输中使用的纠错技术,涵盖代数、组合学等领域的理论知识及其实用算法。 纠错码经典课本《Error Correction Coding Mathematical Methods and Algorithms》非常好用。
  • 编码数学方与算
    优质
    《错误修正编码的数学方法与算法》一书专注于探讨信息传输中用于检测和纠正错误的各种数学技术和计算方法,为保障数据通信的可靠性和效率提供了理论支持。 关于差错控制编码的一本非常有用的书涵盖了从基础的线性分组码到现代应用中的Turbo码和LDPC码的内容。每章后面都配有习题或实验,且实验部分包含算法流程图。对于从事编码研究的专业人士来说,这本书是不可或缺的学习资料。
  • 可使用EKF-SLAM
    优质
    本项目提供了一种改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)同时定位与地图构建(SLAM)算法,旨在纠正原始方法中的误差问题,提升机器人在未知环境中的自主导航精度。 EKF-SLAM(扩展卡尔曼滤波同时定位与地图构建)是一种在机器人导航及自主系统领域广泛应用的算法,用于解决机器人的自我定位以及环境建图的问题。该方法利用扩展卡尔曼滤波器来估计机器人的位置和环境中的特征,并不断更新对地图的理解。 然而,在实现EKF-SLAM过程中,初学者可能会遇到复杂的数学模型和矩阵运算带来的挑战。压缩包中提供的ekfslam_v1.0-meng版本可能修复了网上公开代码的常见错误,为用户提供了一个更可靠的MATLAB实现方案。 EKF-SLAM的核心在于将非线性问题通过雅可比矩阵进行线性化处理,在当前估计状态的基础上更新地图信息。如果线性化过程不准确,则滤波结果可能出现偏差。 该算法包括预测和更新两个主要阶段:在预测阶段,根据机器人运动模型(例如基于轮速计和陀螺仪数据)来估算机器人的新位置;而在更新阶段,通过传感器观测值(如激光雷达或摄像头信息)对估计进行校正。这两个步骤需要迭代执行以达到系统稳定。 修复后的版本可能解决了以下常见问题: 1. **线性化误差**:确保在正确的状态和时间点进行了精确的线性化。 2. **观测模型**:正确处理不同传感器的数据,如激光雷达扫描匹配或视觉特征对应。 3. **状态转移矩阵**:为机器人的实际运动学特性设置合适的运动模型。 4. **测量噪声与过程噪声**:合理估计并赋值给随机噪声以优化滤波器性能。 5. **矩阵操作错误**:避免MATLAB中可能出现的维度不匹配或奇异矩阵等常见问题。 6. **初始化**:良好的初始状态设定有助于加快算法收敛速度,防止发散现象。 此外,作者可能还提供了详细的注释和示例数据以帮助用户理解每一步的操作意义。学习这个修复版EKF-SLAM实现不仅可以掌握其基本原理,还可以了解如何在MATLAB中实施复杂的滤波器算法,这对于机器人定位与建图研究非常有益。 实践中,使用者应先熟悉EKF-SLAM的基本概念,并逐步分析代码以理解各部分功能。通过运行示例数据观察结果可以验证该算法的有效性;同时根据实际硬件和传感器特性调整参数,适应具体应用场景的需求。
  • 黑苹果常用dsdt、ssdt
    优质
    本教程提供针对黑苹果用户在使用DSDT和SSDT表时遇到的常见问题解决策略与技巧,帮助优化系统兼容性和性能。 黑苹果系统在使用过程中常见的dsdt和ssdt错误的解决方法、收集以及自己遇到并解决的问题。
  • 机械设计中轴系
    优质
    本文章探讨了在机械设计过程中常见的轴系问题,并提供了解决这些问题的有效方法和技巧,旨在帮助工程师们避免或改正轴系的设计缺陷。 机械设计(轴系改错)是机械设计基础中的一个重要环节。本段落将详细解析有关轴系的错误并提供改正建议。通过分析常见的问题,可以提高学生对机械设备中关键部件的理解与应用能力。