Изображения по запросу «never seen by humans before»

Их первая встреча, вероятно, разворачивалась очень похоже на то, как Моэм описывает это в романе, когда он встречает Даррелла в Париже после опыта пробуждения духовных путешественников в Индии. Его Просветление произошло в день его рождения осенью 1930 года и на парижской встрече примерно шесть месяцев спустя, весной 1931 года. В романе Даррелл находится в Париже около месяца, когда они с Моэмом случайно встречаются в уличном кафе, которое в реальной жизни, скорее всего, довольно близко отражает реальные события. Сам Моэм пробыл там лишь половину того времени, что провел в Париже, приехав всего за две недели до этого. Однажды вечером он сидел на улице в первом ряду кафе

Их первая встреча, вероятно, разворачивалась очень похоже на то, как Моэм описывает это в романе, когда он встречает Даррелла в Париже после опыта пробуждения духовных путешественников в Индии. Его Просветление произошло в день его рождения осенью 1930 года и на парижской встрече примерно шесть месяцев спустя, весной 1931 года. В романе Даррелл находится в Париже около месяца, когда они с Моэмом случайно встречаются в уличном кафе, которое в реальной жизни, скорее всего, довольно близко отражает реальные события. Сам Моэм пробыл там лишь половину того времени, что провел в Париже, приехав всего за две недели до этого. Однажды вечером он сидел на улице в первом ряду кафе "Дю Доум" и пил, когда проходивший мимо мужчина остановился у его столика, демонстрируя, как отмечает Моэм, "ухмылку с набором очень белых зубов". Он был без шляпы, у него были нечесаные волосы, лицо скрывала густая каштановая борода. На нем была поношенная рубашка, поношенное пальто с дырами на локтях и потертые серые брюки. Его лоб и шея были сильно загорелыми. После короткого приветствия Моэм пишет, что, по его мнению, никогда раньше не видел этого человека, и в ходе довольно короткой интерлюдии даже заходит так далеко, что цитирует самого себя: "Я никогда в жизни вас не видел". В романе, конечно, Моэм быстро отказывается от своего предположения, поскольку этим человеком оказывается Даррелл. В реальной жизни этого не было - то есть, в отличие от того, что изображено Моэмом в романе, они НЕ встречались раньше. Это была их ПЕРВАЯ встреча.

Мы представляем систему классификации тем с открытым доменом, которая принимает заданную пользователем таксономию в режиме реального времени. Пользователи смогут классифицировать фрагмент текста по любым меткам-кандидатам, которые они захотят, и получать мгновенный ответ от нашего веб-интерфейса. Чтобы добиться такой гибкости, мы строим серверную модель с нулевым результатом. Обучаясь на новом наборе данных, созданном из Википедии, наш классификатор текста с поддержкой меток может эффективно использовать неявные знания в предварительно обученной языковой модели для обработки меток, которые он никогда раньше не видел. Мы оцениваем нашу модель по четырем наборам данных из разных доменов с разными наборами меток. Эксперименты показывают, что модель значительно улучшает существующие базовые показатели с нулевым результатом в сценариях с открытой доменной областью и конкурирует со слабо контролируемыми моделями, обученными на данных внутри домена.

Мы представляем систему классификации тем с открытым доменом, которая принимает заданную пользователем таксономию в режиме реального времени. Пользователи смогут классифицировать фрагмент текста по любым меткам-кандидатам, которые они захотят, и получать мгновенный ответ от нашего веб-интерфейса. Чтобы добиться такой гибкости, мы строим серверную модель с нулевым результатом. Обучаясь на новом наборе данных, созданном из Википедии, наш классификатор текста с поддержкой меток может эффективно использовать неявные знания в предварительно обученной языковой модели для обработки меток, которые он никогда раньше не видел. Мы оцениваем нашу модель по четырем наборам данных из разных доменов с разными наборами меток. Эксперименты показывают, что модель значительно улучшает существующие базовые показатели с нулевым результатом в сценариях с открытой доменной областью и конкурирует со слабо контролируемыми моделями, обученными на данных внутри домена.