新贵妃醉酒

最新推荐文章于 2024-10-27 11:13:43 发布
最新推荐文章于 2024-10-27 11:13:43 发布
阅读量6k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011147931/article/details/51205105
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
爱你ushiwode
关注
帝王贵妃网站
07-21
帝王贵妃网站，专用网站，可做任何站，好界面
【贵妃醉酒】素材
12-19
【贵妃醉酒】素材【贵妃醉酒】素材【贵妃醉酒】素材
4438无线网络组网代码解析
热门推荐
宁静以致墨的专栏
06-11 33万+
device_bind_process是怎么实现绑定的？ enum {     NOSTATE,     UBIND,              //等待接收 握手一次1     WAIT_FOR_TOUCH,     //     WAIT_FOR_CONFIRM,   //点击按键后 回复一次2     BIND_SUCCESS,       //等待接收 握手3次 }; 此
音乐推荐 李玉刚 《新贵妃醉酒》
weixin_33816821的博客
02-01 172
视频观赏 http://you.video.sina.com.cn/b/14501919-1214591143.html 演唱:李玉刚 词曲:胡力 那一年的雪花飘落梅花开枝头 那一年的华清池旁留下太多愁 不要说谁是谁非感情错与对 只想梦里与你一起再醉一回 金雀钗玉搔头是你给我的礼物 霓裳羽衣曲几番轮回为你歌舞 剑门关是你对我深深的思念 马嵬坡下愿为真爱魂...
歌曲 新贵妃醉酒 - 梦回大唐爱
weixin_30443895的博客
05-15 195
歌曲：新贵妃醉酒 演唱：李玉刚 词曲：胡力 那一年的雪花飘落梅花开枝头 那一年的华清池旁留下太多愁 不要说谁是谁非感情错与对 只想梦里与你一起再醉一回 金雀钗玉搔头是你给我的礼物 霓裳羽衣曲几番轮回为你歌舞 剑门关是你对我深深的思念 马嵬坡下愿为真爱魂断红颜 爱恨就在一瞬间 举杯对月情似天 爱恨两忙忙 问君何时恋 菊花台倒影明月 谁知吾爱心中寒 醉在君王怀 梦回大...
南唐周文矩《贵妃醉酒图》之品读
ljl292019的博客
10-27 1071
雷家林南唐周文矩《贵妃醉酒图》之品读三醉图之《贵妃醉酒图》是周文矩的作品，虽然是摹品，仍然可窥视其绘画之风情消息。《圣朝名画评》与《宣和画谱》均录周文矩之事迹与画，《圣朝名画评》云：周文矩，建康句容人。美风度，学丹青颇有精思。仕李煜为待诏。能画冕服车器人物子女。伪，日升，元中，命图南庄，最为精备。开宝中煜贡之，藏于秘府，为上宝重。 《宣和画谱》亦载：周文矩，金陵句容人也。事僞主李煜，爲翰林待詔。善畫，行筆痩硬戰掣，有煜書法。工道釋、人物、車服、樓觀、山林、泉石，不墮吳曹之習，而成一家之學。獨士女近類周昉，而
魔剑魂断红颜java_“梦回大唐爱,醉卧君王怀”是出自哪首诗？
weixin_31899339的博客
02-23 2047
这句是出自李玉刚的歌曲《新贵妃醉酒》，并不是出自诗歌。“梦回大唐爱,醉卧君王怀”描写的是杨贵妃醉卧在唐明皇的怀中。这句话描绘了杨贵妃和唐明皇的爱情。《新贵妃醉酒》歌词节选：菊花台倒影明月，谁知吾爱心中寒，醉在君王怀，梦回大唐爱。贵妃醉酒又名《百花亭》 ，源于乾隆时一部地方戏《醉杨妃》的京剧剧目，该剧经京剧大师梅兰芳倾尽毕生心血精雕细刻、加工点缀，是梅派经典代表剧目之一。此剧本主要描写杨玉环醉后自赏...
正月十五一支贵妃醉酒，一个中秋节你猜不到的结局！！
weixin_45552259的博客
09-12 119
【转载】贵妃醉酒百态（原创）
Aran
05-07 256
　　昨天下午临汾社区文化中心举办了一场京韵国粹京剧联谊演唱会，其中有吴似雯的戏，于是慕名前去捧场拍照，吴似雯尽管不是专业京剧演员，但是她在京剧票友中十分著名，2010年她曾被评为全国京剧十大“名票”，多年前她还代表白桦林艺术团，在全国26城市上海赛区红歌大联唱比赛中，以一曲民乐京腔《绣红旗》荣获第一名。 　　昨天吴似雯演出了全本《贵妃醉酒》，在一个多小时的演出中，她唱演俱佳，将贵妃醉酒的百态都活...
来兄弟连了，你还在用面向过程唱高音歌曲的你就OUT了
兄弟连_战地日记
08-30 2251
一直想写战地日记，但是每次登录帐号的默认密码一直输入不正确，直到今天才登录进来。由于我玩DOTA，有4年之久，所以凯哥和部分同学，在课后有跟我说想提高DOTA的水平，让我发一篇关于DOTA的战地日记分享下我的经验，由于写DOTA的篇幅会比较多，稿件还在赶制中，所以日后在发，来供大家好好的研究交流。今天为什么突然想写这个，是因为我最近看了一篇兄弟连聚会时凯哥的一张照片（下面会有说道），所以就有感而发
考试行测常识判断法律知识备考误区提示
qq_39196431的博客
03-27 1258
行测常识判断考查范围比较广泛，重点分布不均匀，在公务员考试中属于较难抓分的部分，因此很多考生对于此处知识都处于放弃的状态。事实上，掌握常识学习的方法，拿分也并不困难。为此，中公教育特对法律常识备考时存在的误区和需要注意的事项为大家做一个说明： 误区一：涵盖面太广，花时间不值 近年来法律常识内容有逐渐减少的趋势，加之题目细小，涉及面很广，因此许多考生产生了学习法律浪费时间不值的感觉。其实这种观点是不正确的。国家公务员考试在经历了2017、2018年常识判断全考法律之后，2019、2021年又回归到了多元化
新贵妃醉酒串词参考.doc
09-19
《新贵妃醉酒串词参考》便是这一晚会的幕后英雄之一，它不仅为晚会增色添彩，更激发了台上台下浓厚的艺术氛围。 节目开篇便是对李玉刚的经典歌曲《新贵妃醉酒》的深度解读。男女主持人通过一段精彩对话，将观众带入...
政治《文化创新的途径》高中教案.docx
11-19
《新贵妃醉酒》将京剧与流行音乐相结合，展示了如何在保持自身文化特色的同时，吸收并融合其他文化的元素，形成新的艺术形式。 4. 文化创新的主体：人民群众是文化创新的主体，他们的需求和创造力是推动文化发展的...
中华文化传承创新.ppt
12-05
从古代的诗词歌赋、四大发明，到戏曲艺术如梅兰芳的《贵妃醉酒》和李玉刚的《新贵妃醉酒》，中华文化承载着丰富的历史内涵和独特的艺术魅力。《喜羊羊与灰太狼》这部动画作品，以传统狼与羊的故事为蓝本，但通过角色...
一款基于MVVM架构的学习小项目，已经实现的功能有： 1.新闻和视频列表的查看 2.基于高德地图实现定位和城市搜索 3.
09-12
一款基于MVVM架构的学习小项目，已经实现的功能有： 1.新闻和视频列表的查看 2.基于高德地图实现定位和城市搜索 3.基于高德地图实现的城市天气查询 4.基于百度智能云实现网络图片、本地图片以及拍照图片的OCR识别。 5.实现记事本功能和待办功能 6.支持二维码扫一扫 7.支持在线版本更新.zip
拍照，录像，特效，修图，二维码，人脸识别.....zip
09-12
拍照，录像，特效，修图，二维码，人脸识别.....zip
二维码代码(1).zip
09-12
二维码代码(1).zip
睿意通少年派中最强的存在，包括四大二维码的生成以及无视距离的远程控制，现公开具体的源代码，仅以此纪念我们逝去的青春.zi
最新发布
09-12
睿意通少年派中最强的存在，包括四大二维码的生成以及无视距离的远程控制，现公开具体的源代码，仅以此纪念我们逝去的青春.zip
基于IMM卡尔曼滤波器的GNSS_UWB_INS子模型切换算法组合导航仿真的Matlab代码_Matlab code f
09-12
基于IMM卡尔曼滤波器的GNSS_UWB_INS子模型切换算法组合导航仿真的Matlab代码_Matlab code for GNSS_UWB_INS sub-model switching algorithm integrated navigation simulation using IMM-Kalman filter.zip
2. 请使用transformers库中的预训练中文模型（如hfl/chinese-bert-wwm或uer/roberta-base-finetuned-cluener2020-chinese），对以下文本进行命名实体识别。 输入文本：梅兰芳是京剧艺术大师，擅长《贵妃醉酒》《霸王别姬》等剧目。他曾率团赴美国、苏联演出，推动中国文化传播。 任务要求： （4）加载transformers预训练中文NER模型（5分） （5）对以上“输入文本”进行实体识别（25分） （6）输出格式如下：（10分） [ {"word": "梅兰芳", "entity": "PER"}, {"word": "《贵妃醉酒》", "entity": "WORK"}, {"word": "《霸王别姬》", "entity": "WORK"}, {"word": "美国", "entity": "LOC"}, {"word": "苏联", "entity": "LOC"}, {"word": "中国", "entity": "LOC"} ] 源代码： 运行结果截图：
05-13
### 使用 Hugging Face Transformers 库加载预训练中文 NER 模型 要使用 Hugging Face 的 `transformers` 库加载预训练的中文命名实体识别（NER）模型并对文本进行处理，可以按照以下步骤操作。这里以 `uer/roberta-base-finetuned-cluener2020-chinese` 模型为例，该模型专为中文命名实体识别任务进行了微调[^2]。 #### 安装必要的库 首先需要安装 `transformers` 和 `torch` 或 `tensorflow`，这是运行模型所必需的依赖项。 ```bash pip install transformers torch ``` #### 加载模型和分词器 接下来编写代码来加载模型和分词器，并对输入文本进行预测。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification import torch # 初始化分词器和模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uer/roberta-base-finetuned-cluener2020-chinese") model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("uer/roberta-base-finetuned-cluener2020-chinese") # 输入待处理的文本 text = "京剧大师梅兰芳是中国著名的表演艺术家，他主演过许多经典剧目，如《霸王别姬》和《贵妃醉酒》，其艺术成就享誉世界。" # 对文本进行分词 tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt", max_length=128, truncation=True) # 获取模型预测结果 with torch.no_grad(): outputs = model(**tokens) predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1).squeeze().tolist() token_ids = tokens["input_ids"].squeeze().tolist() # 映射标签到原始单词 labels = model.config.id2label result_tokens = [] for token_id, pred in zip(token_ids, predictions): word = tokenizer.decode([token_id]) label = labels[pred] if not word.startswith('##'): result_tokens.append((word.replace(" ", ""), label)) # 输出 JSON 结果 ner_results = {"entities": []} current_entity = None entity_type = None for tok, lbl in result_tokens: if lbl.startswith("B-"): # 开始一个新的实体 current_entity = tok entity_type = lbl.split("-")[1] elif lbl.startswith("I-") and current_entity is not None: # 继续当前实体 current_entity += tok else: # 当前字符不属于任何实体 if current_entity is not None: ner_results["entities"].append({"text": current_entity, "type": entity_type}) current_entity = None entity_type = None print(ner_results) ``` 这段代码实现了以下几个功能： 1. **加载模型与分词器**：通过 `AutoTokenizer` 和 `AutoModelForTokenClassification` 类分别加载适合 CLUE NER 数据集的 RoBERTa 模型及其对应的分词器。 2. **文本分词**：将输入字符串转化为模型可接受的形式。 3. **推理阶段**：利用已加载好的模型对输入序列做出预测。 4. **解析输出**：把模型产生的 logits 转换成最终的人类可读标签，并进一步整理成易于理解的 JSON 格式输出。 #### 示例输出 假设我们有如下一段描述京剧大师梅兰芳的文字，经过上述流程后可能会获得这样的 JSON 格式的实体抽取结果： ```json { "entities": [ { "text": "梅兰芳", "type": "PERSON" }, { "text": "中国", "type": "LOC" }, { "text": "霸王别姬", "type": "WORK_OF_ART" }, { "text": "贵妃醉酒", "type": "WORK_OF_ART" } ] } ``` --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值