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只用了100個案例，他們就達到了和用2萬個案例訓練出的模型同樣的錯誤率水平。除此之外，他們還提供了對模型進行預訓練的代碼，因為維基百科有多種語言，這使得...
精準的時間序列預告對交通、能源、金融、經濟等領域都非常重要。但是現代技術都是通過時間數據來建立預測模型，通常忽略了非結構化文本之下有價值的信息。本篇論文...
接著，對自然語言處理面臨的技術挑戰進行了分析，包括自然語言中大量存在的未知語言現象、歧義詞匯和結構、隱喻表達、以及翻譯問題中不同語言之間概念的不對等性等...
在這個系統工程中，論文的作用則是，向學術界同行清晰準確地描述成果的創新點、技術思路、算法細節和驗證結果。明白這一點，才能正確的對待論文寫作：一項乏善可陳...
預訓練是通過大量無標注的語言文本進行語言模型的訓練，得到一套模型參數，利用這套參數對模型進行初始化，再根據具體任務在現有語言模型的基礎上進行精調。預訓練...
對抗訓練本質是為了提高模型的魯棒性，一般情況下在傳統訓練的基礎上，添加了對抗訓練是可以進一步提升效果的，在比賽打榜、調參時是非常重要的一個trick。
自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是人工智能領域的一個分支，它致力于使計算機能夠理解和生成自然語言。隨著...
如何利用spaCy和Cython以約100倍于Python的速度實現NLP
然后，我們可以將矩形列表存儲在這種結構的 C 數組中，并將這個數組傳遞給我們的 check_rectangle 函數。此函數現在接受一個 C 數組作為輸...
該論文的出發點是將端到端基于片段的（span-based）語義角色標注（SRL）轉換為基于詞的（word-based）圖解析（graph parsing）任務。
展示幾種最先進的通用句子嵌入編碼器，特別是在遷移學習任務的少量數據上與 Word embedding 模型相比的情況下，它們往往會給出令人驚訝的良好性能。
現實中的自然語言處理面臨著多領域、多語種上的多種類型的任務，為每個任務都單獨進行數據標注是不大可行的，而遷移學習可以將學習的知識遷移到相關的場景下
一般而言，越復雜的任務，越充裕的資源，應該是各自用更加專業的方案來做各自的上限才會比較高，大模型能提供的，是一個基礎的、快速的、zero shot或者f...
面我們介紹了 Word Embedding，怎么把一個詞表示成一個稠密的向量。Embedding幾乎是在 NLP 任務使用深度學習的標準步驟。我們可以通...
GPT家族與BERT模型都是知名的NLP模型，都基于Transformer技術。GPT-1只有12個Transformer層，而到了GPT-3，則增加到96層。
2023-02-21 標簽：TransformernlpChatGPT 3148 0
Deep Learning如何能在NLP中發揮出應有的real power呢？
每個詞都是茫茫 0 海中的一個 1。這種 One-hot Representation 如果采用稀疏方式存儲，會是非常的簡潔：也就是給每個詞分配一個數字...
知識圖會成為 NLP 的未來嗎？IJCAI杰出論文背后的思考
在本文中，我們提出了一個常識知識感知對話模型 (CCM)，演示了常識知識有助于開放域對話系統中語言的理解與生成。自動評估與人工評估皆證明了，與當前最先進...
如何利用20萬條客戶咨詢消息，打造一款功能定制化的自動聊天應答機器人？
集群與意圖：這里需要對這兩個概念作一個區分。集群是一組具有相似語義的句子。比如可以確定10個句子，內容似乎都是關于購買房產的。但是因為這是一種無監督的機...
在 Jina AI，我們的產品囊括了跨模態、多模態、神經搜索和生成式 AI，涵蓋了未來 AI 應用的很大一部分。
近日，Salesforce發布了一項新的研究成果：decaNLP——一個可以同時處理機器翻譯、問答、摘要、文本分類、情感分析等十項自然語言任務的通用模型。
Transformer一統江湖：自然語言處理三大特征抽取器比較
上面這幾個特點請記清，一個特征抽取器是否適配問題領域的特點，有時候決定了它的成敗，而很多模型改進的方向，其實就是改造得使得它更匹配領域問題的特性。這也是...
2019-02-04 標簽：Transformer自然語言nlp 2938 0
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