sublime text 3 verilog 代码高亮和自动提示

这是介绍的TAC-GAN模型的Tensorflow实现。 文本条件辅助分类器生成对抗网络（TAC-GAN）是一种文本到图像的生成对抗网络（GAN），用于从文本描述中合成图像。 TAC-GAN在 -GAN的基础上，通过将生成的图像置于文本描述而不是类标签进行调节。 在提出的TAC-GAN模型中，基于噪声矢量和另一个包含文本描述的嵌入式表示的矢量来构建生成网络的输入矢量。 尽管鉴别器类似于AC-GAN的鉴别器，但在进行分类之前，它也得到了增强，可以接收文本信息作为输入。 为了将图像的文本描述嵌入到矢量中，我们使用了 以下是TAC-GAN模型的体系结构 先决条件 以下是一些重要的依赖项，其余的可以使用requirements.txt安装 的Python 3.5 ：用于跳过思想向量 ：用于跳过思想向量 ：用于跳过思想向量 建议使用虚拟环境来运行此项目，并通过使用文件在其中安装所需的依赖

文本生成keras 使用CNN和GRU层的Keras文本生成实现

Sublime Text 3.3126x86 简体中文汉化版(Windows 32位)

CommonGen：面向生成常识推理的受限文本生成挑战 @article{lin2019comgen, author = {Bill Yuchen Lin and Wangchunshu Zhou and Ming Shen and Pei Zhou and Chandra Bhagavatula and Yejin Choi and Xiang Ren}, title = {CommonGen: A Constrained Text Generation Challenge for Generative Commonsense Reasoning}, journal = {Findings of EMNLP}, year = {2020} } CommonGen是一个新的受约束文本生成数据集，它需要不同种类的常识来生成有关日常场景的句子，并因此针对生成型

Newtonsoft.Json.dll 和ServiceStack.Text.dll JSON序列化和反序列化

Yelp分析和评级预测 概述 Yelp是一个带有社交网络工具的区域目录平台和审阅网站。 该网站提供了针对本地企业（水疗中心，餐厅，百货公司，酒吧，本地本地服务，商店，汽车）的众包评论。 这有助于用户进行业务评级和评论。 通常，评论是由几百行左右的单词组成的简短文本，描述了各个方面的各种用户体验。 这为企业所有者提供了改进产品的机会，并使客户可以选择最佳的行业。 商业价值/分析目标 管理层可能没有足够的时间来进行每一次审核。 如果可以一目了然地向他们提供有价值的信息和见解，那将是非常有用和节省时间的。 不仅对于管理人员，而且对于试图了解更多餐厅信息并需要一些帮助来订购或选择餐厅的客户，也是如此。 毕竟，在当今世界，每个人都喜欢在做出决定之前先阅读评论和反馈。 在我们的项目中，我们使用自然语言处理和机器学习来实现这些业务和客户目标。 我们专注于情感分析，主题建模，数据分析和评级预测的分类。 数

开源PdfSharp提取读取PDF文档里text内容方法

烧瓶文本摘要 此API返回文本摘要。

HiAGM：层次结构文本分类的层次结构感知全局模型 该存储库实现了层次结构感知的结构编码器，用于标签空间和文本特征之间的相互交互。 这项工作已被接受为ACL 2020中的长篇论文《的》。该存储库中提出了NYTimes（《纽约时报》）和WoS（Web of Science）的数据集拆分。 层次感知全局模型 具有层次结构意识的全局模型利用预先定义的层次结构的先验知识改进了常规文本分类模型。 项目文件夹由以下部分组成： config：配置文件（json格式） 数据：数据目录，可以在配置文件中更改（带有示例数据） data_modules：数据集/ DataLoader /整理器/ Vocab 助手：配置/ Hierarchy_Statistic /记录器/实用工具 模型：StructureModel / EmbeddingLayer / TextEncoder / TextPropaga