fever pitch 狂热, 极度兴奋

本文探讨了投资银行业的吸引力及其在全球范围内显著增长的现象,特别是在20世纪90年代,该行业在美国和欧洲等主要市场的发展速度可能达到了GDP的三倍。然而,随着业务的快速增长,它也面临着由其动荡历史所带来的某些后果。

fever pitch 狂热, 极度兴奋

We worked at fever pitch.
我们拼命地干着。
That's only an economy at fever pitch.
那只不过是种过热的经济而已。

 

The world of investment banking has long exerted a fascination for academics, management consultants, and financial analysts as well as practitioners.Today the fascination has reached fever pitch as the business, having grown globally at a phenomenal rate in the 1990s of perhaps three times GDP in key markets like the US and Europe, faces some of the consequences of its turbulent existence.

提供的参考引用中未涉及FEVER - based模型的相关内容,因此无法根据引用对该模型进行详细讲解。不过,从专业知识角FEVER(Fact Extraction and VERification)是一个用于事实提取和验证的数据集,基于它的模型通常用于解决事实核查任务。 FEVER - based模型的核心目标是判断一个陈述(claim)是否能由给定的证据(evidence)支持、反驳或信息不足。这类模型一般包含以下几个关键部分: ### 文本编码 会使用预训练的语言模型(如BERT、RoBERTa等)对陈述和证据文本进行编码,将文本转换为向量表示,以捕捉文本的语义信息。例如: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased') claim = "示例陈述" evidence = "示例证据" inputs = tokenizer(claim, evidence, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) ``` ### 特征融合 将编码后的陈述和证据特征进行融合,以得到综合的特征表示。常见的融合方式有拼接、逐元素相加等。 ### 分类器 基于融合后的特征,使用分类器(如全连接层)来判断陈述与证据之间的关系,输出支持、反驳或信息不足等类别。 ```python import torch.nn as nn class FEVERClassifier(nn.Module): def __init__(self, input_size, num_classes): super(FEVERClassifier, self).__init__() self.fc = nn.Linear(input_size, num_classes) def forward(self, x): return self.fc(x) # 假设输入特征维为768,类别数为3 classifier = FEVERClassifier(768, 3) logits = classifier(outputs.pooler_output) ``` ### 训练 使用FEVER数据集进行有监督训练,以交叉熵损失函数来优化模型参数。 ### 推理 在推理阶段,将新的陈述和证据输入到训练好的模型中,得到事实核查的结果。
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