sentence

本文探讨了英语表达中常用名词化技巧,通过实例解析如何将动词转化为名词表达,增强语言的正式性和学术性。文章还介绍了几种常见的翻译方法,如直译与意译,以及如何处理插入语和长难句的翻译。

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make
have
do
take
give
go
keep
set

 

英语常用名词,少用动词。对于名词会变化翻译。也就是名词化表达。
sb make study of sth。sb研究sth
a study is made of sth。sth被研究
a detailed study has been made of the prints
脚印被详细研究(科学家详细研究了脚印)
using photogrammetry,
使用 photogrammetry这个,逗号后面为插入语解释前面的单词。
a technique for obtaining measurements through photographs,
两个逗号中间的为插入语,
,which created a drawing showing all the curves and contours of the print.
逗号前的先去掉再翻译后面,这个技术产生一个图片,这个图片可以显示所有图片的印记和轮廓

已经使用照相测量法(一种通过照相获得测量数据的技术)对这些脚印进行了一项详细的研究,这种方法产生了一张显示脚印所有曲线和轮廓的照片。

the burning of fossil fuels produces the greenhouse gases!
化石燃料 被燃烧 产生温室气体

a good command of spoken and written English is among the basic requirements for qualified competitors!
英语的表达被熟练的掌握,是在正常的竞争的基本要求之内。

transfer:
在过去的20年里,科技取得了巨大的进步,特别是电脑电视等的发明改变了我们的生活方式!
Over the last two decades,great sci-tech advances were made,notably some incredible innovations,such as TV sets and computers,which have been changing our lifestyles.

much population movement involved the opening up of new lands for rice cultivation.
很多人口活动包括了开垦新土地来种植大米。(碰到动名词直接翻译)

 

### Sentence Transformers 库简介 Sentence Transformers 是基于 Hugging Face 的 `transformers` 库构建的一个高级封装工具,旨在简化自然语言处理中的句向量表示学习过程。它提供了预训练模型以及微调功能,能够快速生成高质量的句子嵌入。 以下是关于如何安装、加载和使用该库的一些核心内容: #### 安装 Sentence Transformers 要开始使用 Sentence Transformers,需先通过 pip 进行安装: ```bash pip install -U sentence-transformers ``` #### 加载预训练模型 可以轻松加载由社区贡献的各种预训练模型来获取句子嵌入。以下是一个简单的例子: ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 使用一个轻量化但性能良好的模型[^1] sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"] embeddings = model.encode(sentences) # 将输入文本转换为固定长度的向量 print(embeddings.shape) # 输出形状 (batch_size, embedding_dimension) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `encode()` 方法将一组句子转化为密集向量形式。这些向量可用于下游任务如聚类分析或者相似度计算等场景下。 #### 计算余弦相似度 为了衡量两个句子之间的语义相近程度,可采用如下方式实现两句话之间距离测量的功能: ```python sentence1_embedding = embeddings[0] sentence2_embedding = embeddings[1] cosine_similarity = util.cos_sim(sentence1_embedding, sentence2_embedding) print(cosine_similarity.item()) ``` 这里我们借助了 `util.cos_sim()` 函数完成操作,返回的结果越接近于1,则表明两者含义越趋近;反之则差异较大。 #### 微调自定义数据集上的模型 如果希望针对特定领域调整现有模型的表现效果,那么可以通过提供标注好的成对样本集合来进行进一步优化训练流程设置。 ```python from torch.utils.data import DataLoader from sentence_transformers import losses, models, SentencesDataset, LoggingHandler, SentenceTransformer from sentence_transformers.evaluation import EmbeddingSimilarityEvaluator from sentence_transformers.readers import InputExample word_emb_model = models.Transformer('bert-base-uncased', max_seq_length=128) pooling_model = models.Pooling(word_emb_model.get_word_embedding_dimension(), pooling_mode_mean_tokens=True, pooling_mode_cls_token=False, pooling_mode_max_tokens=False) model = SentenceTransformer(modules=[word_emb_model, pooling_model]) train_examples = [InputExample(texts=['My first sentence', 'Second one'], label=0.8), InputExample(texts=['Another pair', 'No similarity here'], label=0.3)] train_dataset = SentencesDataset(train_examples, model=model) train_dataloader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=16) train_loss = losses.CosineSimilarityLoss(model=model) evaluator = EmbeddingSimilarityEvaluator.from_input_examples(dev_samples, name='sts-dev') warmup_steps = int(len(train_dataset) * num_epochs / train_batch_size * 0.1) model.fit(train_objectives=[(train_dataloader, train_loss)], evaluator=evaluator, epochs=num_epochs, evaluation_steps=1000, warmup_steps=warmup_steps, output_path="output_directory") ``` 此部分脚本说明了怎样组合不同的组件创建新的 SBERT 架构实例,并指定损失函数类型用于监督式学习模式下的参数更新机制设计思路分享给大家参考借鉴一下哦~
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