8、谷歌文档自动化表单与模板构建指南

谷歌文档自动化表单与模板构建指南

1. 前期准备与授权

要使用谷歌文档自动化表单和模板,首先需进行授权操作。点击“Run”为谷歌文档授予访问权限,然后前往发布页面。这里会看到一个带有模板选项的列表框,如图 6 - 2 所示。

在编写模板时,模板键既要对用户填写字段有帮助,又要能代表特定文本框名称。例如,“Your Email Address”在表单中显示效果好,但作为文本框名称会引发错误;而“yourEmailAddress”可能不易被同事理解。此时可借助 GS Objects 类对变量文本进行处理。操作步骤如下:
1. 创建一个名为“GS Objects”的新文件,并复制相关源代码。
2. 关闭该文件,后续无需在此文件中操作。

由于当时谷歌脚本无法直接从谷歌文档获取文本,仅支持文本和 CSV 格式,且无法在谷歌文档中编辑这些文件类型。不过可利用 urlFetchApp 服务来解决此问题。谷歌文档列表 API 可访问文档的各个方面,且使用 urlFetchApp 能理解的 JSON 语言,虽不能像谷歌脚本 DocumentApp 那样直接编辑,但可下载多种格式文件,便于解析键值。操作步骤如下:
1. 创建一个名为“Documents API”的新文件。
2. 编写用于认证的代码:

/*
*  Private for OAuth
*  @ returns OAuth headers 
*/
DOCS_LIST_API.googleOAuth = function() {
  var oAuthConfig = UrlFetchApp.addOAuthSe
在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用学术研究积累方法经验技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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