Изображения по запросу «with text showing our koc/kol»

очень КЛАССНАЯ машина, а на колесах сзади НАДПИСЬ

очень КЛАССНАЯ машина, а на колесах сзади НАДПИСЬ "АЙО СКОАЛА ДЕ СОФЕРИ". Стиль: Зеркальная фотография, Сюрреалистическая иллюстрация, Двойная экспозиция, живопись в стиле Ван Гога, Типографский плакат Теги: Высокое качество, Победитель конкурса Behance, Двойная экспозиция, Композиция, заставляющая задуматься (Создайте композицию, заставляющую задуматься, с исчезающим горизонтальным пересечением, подчеркнутым исчезающими полосами, которые сливаются с верхней половиной композиции.) ((Верхняя половина рисунка с двойной экспозицией должна изображать мрачные небоскребы в ночное время на фоне полной луны.)) В нижней части композиции изображено бесконечное шоссе, в фокусе которого тигр, обращенный вдаль. Нерешительно смотрящий на пейзаж небоскреба, изображенный в верхней половине.) концептуальное искусство, яркая архитектура

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.