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改進(jìn)版BERT——SpanBERT,通過表示和預(yù)測分詞提升預(yù)訓(xùn)練效果!
在本文中,作者提出了一個(gè)新的分詞級別的預(yù)訓(xùn)練方法 SpanBERT ,其在現(xiàn)有任務(wù)中的表現(xiàn)優(yōu)于 BERT ,并在問答、指代消解等分詞選擇任務(wù)中取得了較大...
我們驚訝地發(fā)現(xiàn)BERT在參數(shù)推理理解任務(wù)中的峰值性能達(dá)到77%,僅比平均未經(jīng)訓(xùn)練的人類基線低3個(gè)點(diǎn)。但是,我們表明這個(gè)結(jié)果完全是通過利用數(shù)據(jù)集中的虛假統(tǒng)...
2019-07-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自然語言nlp 2517 0
遷移學(xué)習(xí)與模型預(yù)訓(xùn)練:何去何從
把我們當(dāng)前要處理的NLP任務(wù)叫做T(T稱為目標(biāo)任務(wù)),遷移學(xué)習(xí)技術(shù)做的事是利用另一個(gè)任務(wù)S(S稱為源任務(wù))來提升任務(wù)T的效果,也即把S的信息遷移到T中。...
2019-07-18 標(biāo)簽:模型nlp遷移學(xué)習(xí) 7968 0
哈工大PyLTP工具實(shí)踐:NLP任務(wù)中四大必備技術(shù)(附代碼)
相信從事NLP、數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜等領(lǐng)域的博友都知道哈工大LTP、同義詞詞林這些工具,該系列文章也會介紹相關(guān)的知識,希望對您有所幫助。
2019-07-18 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘nlp知識圖譜 4449 0
基于內(nèi)容的推薦算法算是最早應(yīng)用于工程實(shí)踐的推薦算法,有大量的應(yīng)用案例
從上圖也可以看出,要做基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦,一般需要三個(gè)步驟,它們分別是:基于用戶信息及用戶操作行為構(gòu)建用戶特征表示、基于標(biāo)的物信息構(gòu)建標(biāo)的物特征表示、...
關(guān)于“NLP中的遷移學(xué)習(xí)”的教程
這些改進(jìn),加上這些方法的廣泛可用性和易集成性,使人們想起了導(dǎo)致計(jì)算機(jī)視覺中預(yù)訓(xùn)練字嵌入和ImageNet預(yù)訓(xùn)練成功的因素,并表明這些方法很可能成為NLP...
2019-06-23 標(biāo)簽:nlp遷移學(xué)習(xí) 2465 0
多個(gè)視角對自然語言處理領(lǐng)域進(jìn)行全面梳理
接著,對自然語言處理面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析,包括自然語言中大量存在的未知語言現(xiàn)象、歧義詞匯和結(jié)構(gòu)、隱喻表達(dá)、以及翻譯問題中不同語言之間概念的不對等性等...
HanLP 是由一系列模型與算法組成的工具包,目標(biāo)是普及自然語言處理在生產(chǎn)環(huán)境中的應(yīng)用。HanLP 具備功能完善、性能高效、架構(gòu)清晰、語料時(shí)新、可自定義的特點(diǎn)。
TableBank:高質(zhì)量的標(biāo)注表格數(shù)據(jù)集
通常每個(gè)Word文檔都有一個(gè)對應(yīng)的Office XML源代碼文件,在代碼中對應(yīng)表格的位置,可以對其進(jìn)行修改,讓表格加上邊框,以此來區(qū)分表格與文檔的其他部...
2019-04-04 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自然語言處理nlp 5788 0
預(yù)訓(xùn)練是通過大量無標(biāo)注的語言文本進(jìn)行語言模型的訓(xùn)練,得到一套模型參數(shù),利用這套參數(shù)對模型進(jìn)行初始化,再根據(jù)具體任務(wù)在現(xiàn)有語言模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行精調(diào)。預(yù)訓(xùn)練...
2019-04-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯nlp 3394 0
自然語言處理一些相關(guān)技術(shù)以及相關(guān)任務(wù)淺析
本文根據(jù)自己的學(xué)習(xí)以及查閱相關(guān)資料的理解總結(jié),簡要的介紹一下自然語言處理(nlp)一些相關(guān)技術(shù)以及相關(guān)任務(wù),nlp技術(shù)包括基礎(chǔ)技術(shù)和應(yīng)用技術(shù)。后續(xù)會抽空...
為什么bigram或者trigram的LM很重要呢?去做一個(gè)語言模型的問題,實(shí)現(xiàn)深度模型之前,第一步其實(shí)就要寫一個(gè)bigram或者trigram的LM。...
2019-03-15 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語言處理nlp 2587 0
在這個(gè)系統(tǒng)工程中,論文的作用則是,向?qū)W術(shù)界同行清晰準(zhǔn)確地描述成果的創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)思路、算法細(xì)節(jié)和驗(yàn)證結(jié)果。明白這一點(diǎn),才能正確的對待論文寫作:一項(xiàng)乏善可陳...
一種在視覺語言導(dǎo)航任務(wù)中提出的新方法,來探索未知環(huán)境
視覺語言導(dǎo)航(vision-language navigation, VLN)任務(wù)指的是引導(dǎo)智能體或機(jī)器人在真實(shí)三維場景中能理解自然語言命令并準(zhǔn)確執(zhí)行。...
如何學(xué)習(xí)自然語言處理NLP詳細(xì)學(xué)習(xí)方法說明
這篇文章是一名自然語言處理(nlp)的初學(xué)者,在nlp里摸爬滾打了許久的一些心得,推薦了nlp的學(xué)習(xí)路線和資料合集,本站極力推薦。
面向自然語言處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)的答辯PPT
現(xiàn)實(shí)中的自然語言處理面臨著多領(lǐng)域、多語種上的多種類型的任務(wù),為每個(gè)任務(wù)都單獨(dú)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注是不大可行的,而遷移學(xué)習(xí)可以將學(xué)習(xí)的知識遷移到相關(guān)的場景下
2019-03-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理nlp 3139 0
該項(xiàng)目是對基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理(NLP)的概述,包括用來解決不同 NLP 任務(wù)和應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型(如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí))的理論...
2019-03-01 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)NLP 4886 0
了解BERT原理、技術(shù)、實(shí)踐,只需3分鐘
它基于谷歌2017年發(fā)布的Transformer架構(gòu),通常的Transformer使用一組編碼器和解碼器網(wǎng)絡(luò),而BERT只需要一個(gè)額外的輸出層,對預(yù)訓(xùn)練...
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