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終于有了！大規(guī)模中文NLP語料庫！

基于#2和#3，我們會在測試集上做測試，并報告測試集上的準確率；只提供了#1和#2的隊伍，驗證集上的成績依然可以被顯示出來，但會被標記為未驗證。

2019-02-14 標簽：自然語言處理 nlp 15.5萬 0

一個給NLP領域帶來革新的預訓練語言大模型Bert

之前的文章和大家詳細的介紹了靜態(tài)的詞向量表示word2vec理論加實戰(zhàn)，但是word2vec存在一個很大的問題，由于是靜態(tài)詞向量所以無法表示一詞多義，對...

2023-02-28 標簽：GPT ELMOS Transformer 8.2萬 0

NLP的介紹和如何利用機器學習進行NLP以及三種NLP技術的詳細介紹

本文用簡潔易懂的語言，講述了自然語言處理（NLP）的前世今生。從什么是NLP到為什么要學習NLP，再到如何利用機器學習進行NLP，值得一讀。這是該系列的...

2018-06-10 標簽：機器學習機器翻譯 NLP 7.8萬 0

命名實體識別(NER)是自然語言處理(NLP)中的基本任務之一

LSTM網(wǎng)絡是整體思路同樣是先對給定的訓練樣本進行學習，確定模型中的參數(shù)，再利用該模型對測試樣本進行預測得到最后的輸出。由于測試輸出的準確性現(xiàn)階段達不到...

2018-04-18 標簽：深度學習自然語言 NLP 6.0萬 0

介紹Word2Vec和Glove這兩種最流行的詞嵌入方法背后的直覺

對于IDF而言，長文檔包含的單詞更多，因此更容易出現(xiàn)各種單詞。因此，IDF相等的情況下，經(jīng)常出現(xiàn)在短文檔中的單詞，信息量比經(jīng)常出現(xiàn)在長文檔中的單詞要高。...

2018-06-25 標簽：向量 NLP 6.0萬 0

AI開發(fā)平臺Vitis AI 2.5讓AI加速體驗更上一層樓 Vitis AI新功能概述

Vitis AI 2.5 的模型庫增加了廣受歡迎的NLP及更多 CNN 模型，例如 Bert-base，Vision Transformer、端到端 O...

2022-07-14 標簽：AI cnn nlp 3.7萬 0

一文詳解Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡模型

Transformer模型在強化學習領域的應用主要是應用于策略學習和值函數(shù)近似。強化學習是指讓機器在與環(huán)境互動的過程中，通過試錯來學習最優(yōu)的行為策略。

2024-02-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡 AI Transformer 2.3萬 0

BERT的官方代碼終于來了

預訓練（Pre-training）的成本是相當昂貴的（需要4到16個Cloud TPU訓練4天），但是對于每種語言來說都只需訓練一次（目前的模型僅限英語...

2018-11-05 標簽：谷歌代碼 NLP 1.3萬 0

GAN新手必讀：如何將將GAN應用于NLP（論文筆記）

GAN 自從被提出以來，就廣受大家的關注，尤其是在計算機視覺領域引起了很大的反響。“深度解讀：GAN模型及其在2016年度的進展”［1］一文對過去一年G...

2017-11-22 標簽：gan nlp 1.2萬 0

為何說Bert是近年來NLP重大進展的集大成者？

這么做有幾個好處，首先，如果手頭任務 C 的訓練集合數(shù)據(jù)量較少的話，現(xiàn)階段的好用的 CNN 比如 Resnet/Densenet/Inception 等...

2018-11-21 標簽：圖像神經(jīng)元 NLP 1.1萬 0

專家解讀GPT 2.0 VS BERT!GPT 2.0到底做了什么

在談GPT 2.0之前，先回顧下它哥GPT 1.0，這個之前我在介紹Bert模型的時候介紹過，過程參考上圖，簡述如下：GPT 1.0采取預訓練+Fine...

2019-02-18 標簽：語言模型 GPT nlp 1.0萬 0

谷歌BERT模型的主體結構和創(chuàng)新點介紹雙向語言模型的引入

通俗地說就是在輸入一句話的時候，隨機地選一些要預測的詞，然后用一個特殊的符號來代替它們。盡管模型最終還是會看到所有位置上的輸入信息，但由于需要預測的詞已...

2018-10-21 標簽：谷歌深度學習 nlp 9590 0

改進版BERT——SpanBERT，通過表示和預測分詞提升預訓練效果！

在本文中，作者提出了一個新的分詞級別的預訓練方法 SpanBERT ，其在現(xiàn)有任務中的表現(xiàn)優(yōu)于 BERT ，并在問答、指代消解等分詞選擇任務中取得了較大...

2019-08-02 標簽：編碼器模型 nlp 9171 0

LangChain簡介

對 ChatGPT 等應用著迷？想試驗他們背后的模型嗎？甚至開源/免費模型？不要再觀望……LangChain 是必經(jīng)之路……

2023-05-22 標簽：機器人 nlp ChatGPT 8911 0

自然語言處理研究的基本問題及發(fā)展趨勢

自然語言處理（NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。隨著深度學習在圖...

2018-09-21 標簽：機器學習 NLP 8865 0

了解BERT原理、技術、實踐，只需3分鐘

它基于谷歌2017年發(fā)布的Transformer架構，通常的Transformer使用一組編碼器和解碼器網(wǎng)絡，而BERT只需要一個額外的輸出層，對預訓練...

2019-03-01 標簽：編碼器自然語言 nlp 8706 0

自然語言處理（NLP）的優(yōu)勢、現(xiàn)狀以及其適用范圍

自然語言處理（NLP）在語音和文本方面的改進將助力主流技術的發(fā)展。例如以人類自然發(fā)音朗讀電子郵件時，如果用戶對電子表格中的數(shù)據(jù)提出質(zhì)疑，Excel會自動...

2020-09-03 標簽：機器學習自然語言處理 NLP 8463 0

GPT2.0究竟是做什么的？有哪些優(yōu)勢和不足？未來發(fā)展趨勢如何？

在談GPT 2.0之前，先回顧下它哥GPT 1.0，這個之前我在介紹Bert模型的時候介紹過，過程參考上圖，簡述如下：GPT 1.0采取預訓練+Fine...

2019-02-18 標簽：語言模型 GPT nlp 8272 0

遷移學習與模型預訓練：何去何從

把我們當前要處理的NLP任務叫做T（T稱為目標任務），遷移學習技術做的事是利用另一個任務S（S稱為源任務）來提升任務T的效果，也即把S的信息遷移到T中。...

2019-07-18 標簽：模型 nlp 遷移學習 8175 0

Github上Star過千的PyTorch NLP相關項目都在這兒了！

OpenNMT 全稱是Open Source Neural Machine Translation in PyTorch (PyTorch 開源神經(jīng)翻譯...

2018-07-11 標簽：人工智能 Github NLP 7498 0

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