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深度學(xué)習(xí)自然語言處理

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當(dāng)初筆者進(jìn)入 NLP 的大門,就是相信:由于語言強(qiáng)大的表達(dá)能力以及語言模型強(qiáng)大的建模能力,Reaso....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-30 10:08 ?2143次閱讀

最適合小白入門的NLP項(xiàng)目

數(shù)據(jù)集?;陬^條新聞標(biāo)題數(shù)據(jù)集,質(zhì)量相對較高。
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-25 09:47 ?1795次閱讀

基于有效樣本數(shù)的類平衡損失

本文綜述了康奈爾大學(xué)、康奈爾科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效樣本數(shù)的類平衡損失(....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-25 09:41 ?1941次閱讀

Adapter在finetune全模型參數(shù)的效果

目前在大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行finetune是NLP中一種高效的遷移方法,但是對于眾多的下游任務(wù)而言....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-24 16:19 ?2909次閱讀

Few-shot NER的三階段

Few-shot NER的三階段:Train、Adapt、Recognize,即在source域訓(xùn)練....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-24 16:12 ?2161次閱讀

介紹兩個(gè)few-shot NER中的challenge

此部分著重介紹了兩個(gè)few-shot NER中的challenge:limited informat....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-24 10:01 ?1467次閱讀

詳細(xì)介紹算法效果調(diào)優(yōu)的流程

效果調(diào)優(yōu)應(yīng)該是算法工程師最基礎(chǔ)的工作了我們需要對當(dāng)前的現(xiàn)狀有一定了解后,提出有效的效果優(yōu)化方案,為指....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-24 09:55 ?1797次閱讀

NLP技術(shù)在司法領(lǐng)域的應(yīng)用

這個(gè)AI背后的主要技術(shù),其實(shí)就是自然語言處理,它可以提取出當(dāng)前案件中的諸多要素,將其和其他類似案件的....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-22 11:50 ?2543次閱讀

PiCO核心點(diǎn)—對比學(xué)習(xí)引入PLL

有監(jiān)督學(xué)習(xí)是最常見的一種機(jī)器學(xué)習(xí)問題,給定一個(gè)輸入樣本,預(yù)測該樣本的label是什么。Partial....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-22 11:35 ?1937次閱讀

README不同庫的分布式訓(xùn)練方式

測試結(jié)果發(fā)現(xiàn) Apex 的加速效果最好,但與 Horovod/Distributed 差別不大,平時(shí)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-22 10:54 ?1296次閱讀

RAKE算法原理介紹

RAKE英文全稱為Rapid Automatic keyword extraction,中文稱為快速....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-22 10:50 ?2115次閱讀

DocumentAI的模型、任務(wù)和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集

隨著最近幾年多模態(tài)大火的,越來越多的任務(wù)都被推陳出新為多模態(tài)版本。譬如,傳統(tǒng)對話任務(wù),推出了考慮視覺....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-22 09:55 ?2547次閱讀

基于中文數(shù)據(jù)的標(biāo)簽詞構(gòu)造過程

生成方法對于長實(shí)體來說更加困難。但是隨著UIE的出現(xiàn),中文小樣本NER 的效果得到了突破。
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-19 16:14 ?1872次閱讀

FLAT的一種改進(jìn)方案

許久沒有更新,今天來水一篇之前在arXiv上看到的論文,這篇NFLAT是對FLAT的改進(jìn)(其實(shí)也是對....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-19 11:55 ?2668次閱讀

project復(fù)現(xiàn)過程踩到坑對應(yīng)的解決方案

最近做的一個(gè) project 需要復(fù)現(xiàn) EMNLP 2020 Findings 的 TinyBERT....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-19 11:09 ?2487次閱讀

稠密向量檢索的Query深度交互的文檔多視角表征

今天給大家?guī)硪黄焙胶臀④洺銎返某砻芟蛄繖z索模型Dual-Cross-Encoder,結(jié)合Quer....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-18 15:37 ?2709次閱讀

計(jì)算語言學(xué)的發(fā)展趨勢、不足與挑戰(zhàn)

NAACL 會(huì)議是 ACL 的北美分會(huì),每年舉辦一次,也是 NLP 領(lǐng)域備受關(guān)注的頂會(huì)之一。NAAC....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-18 11:03 ?2534次閱讀

如何在PyTorch中使用交叉熵?fù)p失函數(shù)

Keras有一個(gè)簡潔的API來查看模型的每一層輸出尺寸,這在調(diào)試網(wǎng)絡(luò)時(shí)非常有用?,F(xiàn)在在PyTorch....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-18 11:01 ?3050次閱讀

對比學(xué)習(xí)在開放域段落檢索和主題挖掘中的應(yīng)用

開放域段落檢索是給定一個(gè)由數(shù)百萬個(gè)段落組成的超大文本語料庫,其目的是檢索一個(gè)最相關(guān)的段落集合,作為一....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-17 15:18 ?1748次閱讀

各種梯度下降法是如何工作的

導(dǎo)讀一圖勝千言,什么?還是動(dòng)畫,那就更棒啦!本文用了大量的資源來解釋各種梯度下降法(gradient....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-17 11:50 ?1836次閱讀

快速了解文本語義相似度領(lǐng)域的研究脈絡(luò)和進(jìn)展

文本表示:當(dāng)數(shù)據(jù)被預(yù)處理完成后,就可以送入模型了。在文本相似度任務(wù)中,需要有一個(gè)模塊用于對文本的向量....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-16 10:04 ?1648次閱讀

三篇基于遷移學(xué)習(xí)的論元關(guān)系提取

該篇文章為了使論辯中繁瑣的過程自動(dòng)化,提出了一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)集IAM,該數(shù)據(jù)集可用于一系列論辯挖掘任務(wù)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-16 09:56 ?1859次閱讀

FS-NER 的關(guān)鍵挑戰(zhàn)

小樣本 NER 需要從很少的實(shí)例和外部資源中獲取有效信息。本文提出了一個(gè)自描述機(jī)制,可以通過使用全局....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-15 09:42 ?1378次閱讀

PyTorch 的 Autograd 機(jī)制和使用

PyTorch 作為一個(gè)深度學(xué)習(xí)平臺,在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中比 NumPy 這個(gè)科學(xué)計(jì)算庫強(qiáng)在哪里呢?我覺....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-15 09:37 ?1766次閱讀

如何進(jìn)行MLM訓(xùn)練

Bert的MLM是靜態(tài)mask,而在后續(xù)的其他預(yù)訓(xùn)練模型中,這一策略通常被替換成了動(dòng)態(tài)mask。除此....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-13 10:54 ?3490次閱讀

基于基本圖像處理技術(shù)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多任務(wù)中表現(xiàn)良好,但這些網(wǎng)絡(luò)通常需要大量數(shù)據(jù)才能避免過度擬合。遺憾的是,許多場景無法....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-13 10:52 ?2403次閱讀

基于填表方式的NER方法

現(xiàn)在很多基于填表方式的NER方法,在構(gòu)造表中元素的時(shí)候,一般用的都是由相應(yīng)span的head字和ta....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-11 11:47 ?1864次閱讀

怎么評估算法的性能

我在很多文章里都有吐槽大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的性能差,落地成本高,這一期就和大家講講,怎么評估算法的性能的....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-11 10:40 ?2838次閱讀

預(yù)訓(xùn)練語言模型的字典描述

今天給大家?guī)硪黄狪JCAI2022浙大和阿里聯(lián)合出品的采用對比學(xué)習(xí)的字典描述知識增強(qiáng)的預(yù)訓(xùn)練語言模....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-11 10:37 ?1769次閱讀

PFN模型整體結(jié)構(gòu)和分區(qū)過濾編碼器內(nèi)部結(jié)構(gòu)

他們認(rèn)為task間的信息沒有得到很好的交互,(但其實(shí)Table sequence還是有交互的),其實(shí)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 08-10 10:03 ?2603次閱讀