FCK编辑器

附件中有页面和插件:

 

<html>
<head>
<title>FCK编辑器</title>
</head>
<script type="text/javascript" src="fckeditor/fckeditor.js"></script>
<script type="text/javascript">
 function check(){
    //验证FCK控件中的内容时候为空
    var fck = FCKeditorAPI.GetInstance("detail");
       var content = fck.GetXHTML(true);
       if (content.replace(/<(?!img|input|object)[^>]*>|\s+/ig, "") == "") {
           alert("通知的内容不能为空!");
           fck.Focus();
           return false;
       }
    alert("提交成功!");
       return true;
 }
</script>
<body>
<form name = "form1" onsubmit = "return check();">
<table width = "100%">
 <tr>
        <td height="20" align="right" valign="top" >信息内容:</td>
        <td>
          <script type="text/javascript">

       window.onload = function(){
        var oFCKeditor = new FCKeditor( 'detail' ) ;
        oFCKeditor.BasePath = "fckeditor/";
        oFCKeditor.Width="90%";
        oFCKeditor.Height="300";
        oFCKeditor.ReplaceTextarea() ;
       }
   </script>
   <textarea id="detail" name="detail"></textarea>
        </td>
      </tr>
   <tr>
      <td height="20" align="right" valign="top" >&nbsp;</td>
      <td>
    <input type="submit" class="button" value="提交" />
   </td>
   </tr>
</table>
</form>
</body>
</html>

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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