表示在等人的句子【100句简短文案】

一、表示在等人的句子

1、或许辨不清日升日落或许看不到流云晚霞不知道耳边溪流，咫尺可达不知道天地浩瀚，人间喧哗但我知道星河在上，波光在下我在你身边等着你的回答——莱特昂·布兰朵《来自波西米亚》

2、随机掩盖某一维特征(ConSERT)

3、春天开花，冬天纳凉秋来时就盼她结结果

4、校园的早晨是恬静的。一层薄薄的雾笼罩着校园，像是给校园蒙上了一层神秘的面纱。校门口，两棵桂树在雾中若隐若现，只能看见模模糊糊的轮廓。操场上，篮球架静静地矗立着，仿佛在等人跟它嬉戏。

5、大的遗憾是连离开都不能当面说清吧，或许一个拥抱就能解决的事情，后却没有任何解释的形同陌路。

6、他焦急地等人，急得满脸通红，汗珠不停地往下掉，并来回的踱着步，不时向四周环顾，嘴里念叨着：他在不停地看着表，怀疑手表是不是已经坏掉了，在看了几遍手表之后，她扯着脖子向远处张望着，精致一个不算清晰的人有露出了微笑。可看清楚后，他又长叹一口气，失望地摇摇头。

7、他在医院的过道上踱来踱去，心里笼上一层愁云，袭过一阵揪心的疼痛。

8、打乱输入顺序(ConSERT，CLEAR)

9、表示措施的句子有：1)Weshouldtakesomeeffectivemeasures。2)Weshouldtryourbesttoovercome(conquer)thedifficulties。3)Weshoulddoourutmostindoingsth。4)Weshouldsolvetheproblemsthatweareconfronted(faced)with。

10、非洲的大风太可怕第一次坐飞机晃成这样子但终到达。

11、图5多语种CMLM和mBERT的跨语言句子编码在Tatoeba数据集上的可视化结果。

12、随便今后你跟谁暧昧，我都不会再皱一下眉。

13、为了探究上述问题，作者首先将语言模型(LM)与掩盖语言模型(MLM)统一为:给定context(c)预测得到token(x)的概率分布，即

14、如果他总在为别人撑伞，你又何必为他等在雨中。等你的关心，等到我关上了心。我拒绝了所有暧昧，只为等你的一个不确定的未来。所有的姗姗来迟，只为等一个深情款款的你。起风的日子，我在等，雨落的时候，我在等，我以为你会出现，会为我遮风挡雨，可是，我望穿秋水，却望不到你的身影。其实，我一直都在你身后，就差你一个转身。

15、0不要惊动我爱的人

16、被侮辱后才去死，更加对不起！”

17、还差一块钱，到哪里去找呢？小华急得直跺脚！

18、如:那两位虎头虎脑的青年，他们走过“天下难走的路”，现在却静静地坐着，文雅得像闺女一样。

19、这次我离开你，是风，是雨，是夜晚；你笑了笑，我摆一摆手，一条寂寞的路便展向两头了郑愁予《赋别》入我相思门，知我相思苦，长相思兮长相忆，短相思兮无穷极。李白《三五七言》红豆生南国，春来发几枝？愿君多采撷，此物相思。王维《相思》两情若是久长时，又岂在朝朝暮暮。秦观《鹊桥仙》陌上莺啼细草薰，鱼鳞风皱水成纹。江南红豆相思苦，岁岁花开一忆君。王士祯《悼亡诗》

20、日本是现在世界上爱好和平、充满博爱的。我说的是现在，不代表以前和将来。这次新冠疫情五月份就会大大好转，不会影响东奥会的举办。这只是我们的美好愿望。我真的是希望东奥能够如期举办了。但愿我们的美好愿望不会变成失望。

二、表示在等人的短句

1、到达韩国啦!下飞机的时候还下着雨，出去估计很冷了。

2、乘间：利用间隙，钻空子。

3、NLP中对比学习或其他无监督方法，大部分依赖于数据增强，相似正例的构造，目前没有发现同义词替换果(CLEAR中验证)高于简单的删除、打乱和dropout，并且回译方法还无人实验，初步推测过于大幅度的破坏原句会引入过多噪声，增加任务难度导致模型果下降。

4、我曾经因为一件很小的事就在空间不停的发说说，而现在就算再大的事我也只是笑而不语。

5、其中表示数据集分布，为神经网络。需要注意的是，在训练中，不需要任何人工标注！另外，BERT的参数保持不变，仅有流的参数进行优化更新。其次，在实验中，作者基于Glow(Dinhetal.,2015)的设计(多个可逆变换组合)进行改动，比如将仿射耦合(affinecoupling)替换为了加法耦合(additivecoupling)。

6、人生就像坐飞机，飞多高不重要，重要的是到达目的地。

7、老王突然接到坏人打来的敲诈勒索10万元电话，说他的儿子被他们绑架了，限时交钱。老王顿时惊呆了，手足无措，头脑一片空白，不知如何是好。

8、亲爱的，你要记住，我会在原地一直等你，等你回来看我。你是我所有的梦，我在原地等你，等着你回来，等着你所有的爱！慢慢的已经习惯了你在的感受，我在这里等你，等待着你为我而来！你要去远方，记住，我在这里会一直等你，记得要回来看看我！

9、伤害你的不是对方的绝情，而是你心存幻想的坚持。

10、在多语种预训练时增加了双语检索对齐的损失，使用AdditiveMarginSoftmax，计算公式如下：

11、这孩子每晚发烧，这使他父母焦急。

12、弱者等待机会，强者创造机会。——佚名

13、TSDAE模型结构为2个参数共享的Transformer构成的降噪自编码器，为了增强模型的句子编码能力和基于编码的推理能力，这里解码器只依赖于句子的编码(CLS)处的表示恢复原句。引入噪声使用随机删除和交换单词两种策略，模型的训练目标是基于噪声输入恢复原始输入：

14、人工构造的分数分布过于均匀，相似的数据和不相似的数据对数量接近，这和真实世界中的应用场景存在较大偏差，真实场景中一般仅有一小部分是相似的，例如检索场景，相似文本过滤场景，都需要从库中找到极少的相似文本。

15、我把歌灌进酒里等你喝下我的爱意——叶芝《酒歌》

16、如果宁缺毋滥的结果将是孤独终老，是否你还能从一而终。

17、我们都还年轻，仍在路上前行。别让自己活在他人的话里，更不要活在他人的眼里，要知道你的命运，只握在自己手里。你需要努力，但请不要着急。

18、他焦急地等人来，脸色通红，汗珠直往下掉，连说话都结巴了。

19、同义词替换(CLEAR)

20、隐帝春秋渐长，为大臣所制，数有忿言，业等乘间谮之，以谓弘肇威震人主，不除必为乱。

三、关于等人的句子

1、表7中的结果说明S3方法果优，且增加多语种的NLI监督数据能对多语种CMLM有着较大提升。这里还对mBERT增加CMLM和BR的微调进行实验，在mBERT的基础上也有了一定的提升，说明该方法同样是一个有的自监督微调框架，能将已有的MLM模型进行微调，更适应于基于句子表示的匹配任务。

2、拜迎长官心欲碎， 鞭挞黎庶令人悲。

3、一是漂亮月亮升起来了。二是夜间行动的动物，比如青蛙在田野里开大型的演唱会。三是灯光，比如一个城市开着迷人的彩灯。

4、句子向量表示是将一句文本经过特征提取后得到一个定长的向量，使该向量在语义空间内准确表示该句文本的语义。句子表示模型可以作为多数NLP任务的基石，结合分类层或匹配方法即可作为对应任务的基本方案。可应用的任务场景：句子检索，相似句判断，语义推断等等。

5、给我一份希望，给我一个消息，好吗。

6、要生活呀啊，信我的话，别等待明天，就在今天采摘生命的玫瑰吧——龙沙

7、焦急地等人来，心急如焚，好像热锅上的蚂蚁，坐也不是站也不是，不断的在重复做和站的动作，眼神凝固在门的方向，整个人显得异常焦灼。

8、且鞮侯单于初立，恐汉袭之，乃曰：“汉天子我丈人行也。”

9、他焦急地等人，急得满脸通红，汗珠不停地往下掉，并来回的踱着步，不时向四周环顾，嘴里念叨着：怎么还不来呢？是有什么事情吗？不知道现在时间很急迫吗？

10、图6TSDAE模型结构。

11、古诗词中，形容一个人愚不可及，多数是自嘲写法，如韦应物的《幽居》，再如下面一首唐代诗人高适的《封丘作》。

12、到达....飞机上困的即将要不省人事的感觉，谁知现在竟睡意全无……期待明天。

13、获取ACL、CIKM等各大顶会论文集！

14、约谈老龙王、雨神、风婆婆们一切顺利，平安到达台北，谢谢大家的祝福

15、他急的满房子打转转，急得像热锅上的蚂蚁。

16、飞机晚点真不是盖的，累瘫了。已到达，明天开始嗨起来。

17、论文链接:https://arxiv.org/pdf/20058pdf

18、根据句子表示学习方法各自的特点，本期将近期方法按以下方式划分，并选择各类别下具有代表性的工作展开介绍。

19、我跟哥哥第一次坐飞机哦……兴奋乖乖吃吃睡睡…到达目的地。

20、他焦急地等人，并来回的踱着步，不时向四周环顾，嘴里念叨着：怎么还不来呢?是有什么事情吗?不知道现在时间很急迫吗?

四、表示自己在等人的句子

1、预训练能力评估：有更大集合的无监督数据和目标任务中少量的标注数据。

2、有时候，在黄昏，自顶楼某个房间传来笛声，吹笛者倚著窗牖，而窗口大朵郁金香。此刻你若不爱我，我也不会在意。——茨维塔耶娃

3、心里仿佛被个无形的大石压住，嘴巴不听的颤抖。脑子一片空白。

4、从北京平安到达(深圳)，Dears明天活动见！

5、他点了一支烟，深深的吸了一中，然后从椅子上站起来，在那狭小的空间里踱来踱去。

6、春天开花，冬天纳凉秋来时就盼她结结果，等着你把我的姓蘸着果香吃下肚——@星垂与浪漫

7、这几天，小云饭也吃不下，觉也睡不着，脸儿板板的，眼红红的，老是一言不发，一有空，就像狮子在笼里迈步，来回走趟趟儿。

8、哪有什么伤心事，一定是你不读书还爱乱想。

9、到达，吃了一顿难吃的飞机餐，不过遇到一个很像老纪的空少哈哈哈。

10、乃知梅福徒为尔， 转忆陶潜归去来。

11、从表5和表6中能够看到比原始的MLM模型都有的提升，也比SBERT使用SNLI的监督数据进行微调的方法在平均果上要好，说明在预训练阶段加入归纳和推理的偏置能够增强编码器对句子的表示能力。

12、守着空旷的车站当火车停靠在别处酣睡

13、我有着长长的一生

14、从松山机场搭机台湾的中部城市嘉义改乘森林小火车进山经过三个多小时的运行，到阿里山站从火车站到神木，上有一段路车程姊妹谭原始森林山间的曲径幽路在树身之间穿行了一阵，我们终于看到了神木下山的路上森林小火车深山水潭青苔幽径原始林海千年神木古式的清澈透亮幽邃宁静一片，无边无际精神，神圣移步换景。

15、薄雾如轻纱笼罩着校园，教室隐没在淡淡的晨雾中。校园的黎明是那么温馨和优美，深呼一口气，顿觉一阵清新，真让人心旷神怡。

16、0有时候，在黄昏，自顶楼某个房间传来笛声，吹笛者倚著窗牖，

17、当然，也包括这次东奥会。

18、《诗经》关于学习的句子：

19、嘿哥们辛苦啦加班到现在然而你会发现万家灯火通明却没有一盏灯为你而亮不应该是这样故乡的骄子不应该成为他乡的游子。加油虽说万家灯火，但没有一盏为我，愿你游遍山河，仍觉得人间值得

20、他焦急地等人，急得满脸通红，汗珠不停地往下掉，并来回的踱着步，不时向四周环顾，嘴里念叨着：怎么还不来呢？是有什么事情吗？不知道现在时间很急迫吗？

五、表示在等人的词

1、蔓草丛生，细雨如粉，鹧鸪幽啼我将迁徙，卜居森林小丘之陬

2、剑桥大学的FangyuLiu等人在EMNLP2021上发表的一篇文章，为了解决在没有监督数据情况下，预训练的掩码语言模型(MLM)在通用的基于词和句子的编码上果不佳的问题，该工作使用对比学习方法对预训练MLM进行自监督微调，不依赖监督数据将已有的预训练MLM转化为一个有的词句编码器。

3、如切如磋，如琢如磨。——《诗经.卫风.淇奥》后世有许多人对《诗经》的评价很高,现在引用一下孔子和孟子的：孔子：对于《诗经》的思想内容,他说“诗三百,一言以蔽之,思无邪”。《诗经》简介：《诗经》是中国古代诗歌开端，早的一部诗歌总集，原称“诗”或“诗三百”，收集了西周初年至春秋中叶(前11世纪至前6世纪)的诗歌，共305篇，其中6篇为笙诗，即只有标题，没有内容，称为笙诗六篇(南陔、白华、华黍、由康、崇伍、由仪)，反映了周初至周晚期约五百年间的社会面貌。

4、到达成都。哎，这飞机抖的我心慌的很。

5、进一步，作者通过大化BERT句子表示的边缘似然函数来学习基于流的生成模型，即通过如下的公式来训练flow的参数：

6、你过得不好我会心疼你，你过得好我又会心疼我自己，请你过得好，并让我一无所知。

7、nono，你知道这样得到的句子表示捕捉到的语义信息其实很弱吗？今天向大家介绍一篇来自于CMU和字节跳动合作，发表在EMNLP2020的paper，详尽地分析了从预训练模型得到sentenceembedding的常规方式的缺陷和佳打开方式，是一篇实用、轻松帮助大家用BERT刷分的文章。论文质量蛮高，分析和发现很有趣，通读之后感觉收获多多。

8、武帝嘉其义,乃遣武以中郎将使持节送匈奴使留在汉者，因厚赂单于，答其善意。

9、没有关系，我们只是朋友，所以不会有分开的理由。

10、Welcome...to...欢迎到……如:WelcometoChina!:欢迎来到中国！Welcometoourschool!:欢迎到我们学校！

11、你问我还爱他吗?我摇摇头，不是不爱了，而是别问了。

12、他点了一支烟，深深的吸了一口，然后从椅子上站起来，在那狭小的空间里踱来踱去。

13、到达!小家伙第一次坐飞机棒棒哒，勇敢。

14、0或许辨不清日升日落或许看不到流云晚霞不知道耳边溪流，咫尺可达不知道天地浩瀚，人间喧哗

15、时间，无尽的时间，沉重，深邃。我等你，直到万籁俱寂。——安德拉德《在水中热爱火焰》

16、你明明在那，可是这辈子却再也与我无关了。

17、单于益骄，非汉所望也。

18、我们也有过美好的回忆，只是让泪水染得模糊了。

19、谢谢大家关心，飞机到达。成都雨很大，南京好热。

20、生事应须南亩田， 世情尽付东流水。

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