Изображения по запросу «with text “respect my authority ”»

текст гласит:

текст гласит: "Суверенное болото - Залитая лунным светом ассамблея Королевской династии Лягушек". В центре этого безмятежного помещения стоит величественный трон из листьев лилии. На троне восседает Король-лягушка, величественная лягушка с изумрудно-зеленой кожей, золотыми глазами и королевской короной, украшенной редкими драгоценными камнями. Короля-лягушку окружают представители семейства королевских лягушек, каждый из которых обладает уникальными характеристиками, такими как яркие цвета, замысловатые узоры и даже крошечные королевские аксессуары. На периферии обратите внимание на обычных лягушек, которые собрались, чтобы отдать дань уважения своему королю. Эти лягушки выглядят проще, но смотрят на трон глазами, полными уважения и восхищения. Некоторые тихо беседуют между собой, в то время как другие внимательно прислушиваются к дискуссиям королевской семьи. Некоторые даже держат простые подношения, такие как насекомые или небольшие растения, в качестве дани уважения своему суверену. Атмосфера спокойная, но в то же время наполненная чувством авторитета и мудрости. Передайте суть этого королевского лягушачьего общества, подчеркнув элегантность, интеллект и доминирование, которые отличают королевскую семью, а также лояльность и почтение, проявляемые обычными лягушками, 8k

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.