自然語言處理技術(shù),用于計算機(jī)中模擬人類的對話和文本理解。主要源于AI大模型化的NLP技術(shù)突破是將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)的NLP方法結(jié)合在一起,從而更好地提高NLP技術(shù)的準(zhǔn)確性和效率。大模型化的NLP技術(shù)能夠更好地支持企業(yè)進(jìn)行大規(guī)模的語料內(nèi)容分析,并為企業(yè)更好地進(jìn)行文本分析提供幫助。 語言是人類區(qū)
2023-02-13 09:47:00
3887 在uCOS中,每一個任務(wù)都有一個獨立的任務(wù)堆棧。為了深入理解任務(wù)堆棧的作用,不妨分析任務(wù)從“出生”到“消亡”的整個過程,具體就是分析任務(wù)的建立,運(yùn)行,掛起幾種狀態(tài)中任務(wù)
2011-11-01 11:52:56
3455 文本分類是NLP領(lǐng)域重要的部分,它與現(xiàn)實生活中的場景密切相關(guān),例如機(jī)器人、語音助手、垃圾或詐騙信息監(jiān)測、文本分類等等。這項技術(shù)的用途十分廣泛,幾乎可以用在任意語言模型上。本論文的作者進(jìn)行的是文本分類,直到現(xiàn)在,很多學(xué)術(shù)研究人員仍然用詞嵌入訓(xùn)練模型,例如word2vec和GloVe。
2018-08-02 09:18:15
6549 本帖最后由 走心走 于 2016-5-1 14:35 編輯
.module ZHUCHENGXU.c這句話有句法錯誤嗎?為什么我用keil uvision4編譯出來說事有句法錯誤啊?我用的是AVR單片機(jī)
2016-05-01 14:33:18
.module ZHUCHENGXU.c這句話有句法錯誤嗎?為什么我用keil4編譯出來說事有句法錯誤啊
2016-05-01 14:28:04
附件包含了20個經(jīng)典的模擬電路詳解及分析,有需要的可以下載
2022-07-11 11:02:12
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析
2020-05-16 09:50:18
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析
2012-08-18 07:31:04
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析
2013-06-11 16:04:19
附件50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析(免費下載).pdf978.4 KB
2019-03-07 07:26:26
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析(免費下載)
2013-04-16 20:16:18
NLP之tfidf作詞向量
2020-06-01 17:28:24
NLP面試題目6-10
2020-05-21 15:02:41
,簡繁轉(zhuǎn)換,文本推薦,依存句法 分析工具,但只有在java上可以用,而且配置、安裝復(fù)雜;哈爾濱工業(yè)大學(xué)語言 技術(shù)平臺LTP提供中文分詞、詞性標(biāo)注、命名實體識別、依存句法分析、語義角 色標(biāo)注等工具,但需要
2019-11-12 17:27:42
依存句法分析器在HanLP中一共有兩種句法分析器·依存句法分析(1)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能依存句法分析器(2)MaxEnt依存句法分析基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能依存句法分析器HanLP中的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-12-21 11:26:23
uCOS任務(wù)堆棧的深入分析(轉(zhuǎn))
2012-08-24 23:30:08
《Visual C# 2008程序設(shè)計經(jīng)典案例設(shè)計與實現(xiàn)》---任務(wù)欄的顯示與隱藏.zip[hide][/hide]
2017-05-14 10:09:37
【全美經(jīng)典】基本電路分析.pdf 本書涵蓋了電路分析的基本內(nèi)容,包括各種直流和交流電路,特別是運(yùn)算放大器電路的分析方法,并介紹了計算機(jī)電路分析程序PSpice。書中對精選的700道習(xí)題,詳細(xì)介紹了解題步驟;另外提供了幾百道補(bǔ)充練習(xí)題,并附有答案?!救?b class="flag-6" style="color: red">經(jīng)典】基本電路分析.pdf (6.88 MB )
2019-08-14 12:48:52
生成式句法分析指的是,生成一系列依存句法樹,從它們中用特定算法挑出概率最大那一棵。句法分析中,生成模型的構(gòu)建主要使用三類信息:詞性信息、詞匯信息和結(jié)構(gòu)信息。前二類很好理解,而結(jié)構(gòu)信息需要特殊語法標(biāo)記
2018-10-17 13:12:16
本帖最后由 gk320830 于 2015-3-5 04:02 編輯
全美經(jīng)典學(xué)習(xí)指導(dǎo)叢書:基本電路分析
2012-08-16 16:50:10
放棄幻想,全面擁抱Transformer:NLP三大特征抽取器(CNNRNNTF)比較
2020-05-29 10:43:00
本帖最后由 gk320830 于 2015-3-5 05:28 編輯
典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析
2012-08-15 16:59:52
、用戶自定義詞典、詞性標(biāo)注),命名實體識別(中國人名、音譯人名、日本人名、地名、實體機(jī)構(gòu)名識別),關(guān)鍵詞提取,自動摘要,短語提取,拼音轉(zhuǎn)換,簡繁轉(zhuǎn)換,文本推薦,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析
2018-12-12 16:27:49
這是一個基于CRF的中文依存句法分析器,內(nèi)部CRF模型的特征函數(shù)采用 雙數(shù)組Trie樹(DoubleArrayTrie)儲存,解碼采用特化的維特比后向算法。相較于《最大熵依存句法分析器的實現(xiàn)》,分析
2019-01-16 14:21:03
本帖最后由 王棟春 于 2018-6-26 22:16 編輯
今天分享一份開關(guān)電源分析的經(jīng)典資料,希望大家喜歡
2018-04-02 20:57:07
StackoverFlow-java or python for nlp相關(guān)問題&文章:(1)如何用 Python 中的 NLTK 對中文進(jìn)行分析和處理? 這個問題下的回答也詳說了其他的語音處理包(2)中文分詞項目
2018-11-26 10:31:45
請問ThreadX原裝任務(wù)統(tǒng)計分析功能怎么實現(xiàn)?
2021-11-30 07:23:28
Linux與VxWorks任務(wù)調(diào)度機(jī)制分析
2009-03-28 09:52:34
19 針對基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計的分詞方法所存在的缺陷,提出基于本體和句法分析的某領(lǐng)域分詞方法,通過建立體裁本體進(jìn)行句法分析,從智能
2009-04-09 09:10:55
20 本文分析了控制系統(tǒng)任務(wù)的特點,給出了控制系統(tǒng)中各種實時任務(wù)模型。分析了控制系統(tǒng)性能與任務(wù)參數(shù)之間的關(guān)系,給出了參數(shù)的設(shè)置方法。最后,研究了控制系統(tǒng)中實時任務(wù)
2009-08-06 08:35:50
10 分析了Linux和VxWorks兩種多任務(wù)操作系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度機(jī)制的異同,從任務(wù)控制塊、調(diào)度的時機(jī)、調(diào)度的優(yōu)先級和調(diào)度的策略方面進(jìn)行了詳細(xì)的分析和對比。分析了VxWorks和Linux在POSIX1003.1b
2009-11-13 17:54:12
10 翻譯實例庫是基于實例的機(jī)器翻譯系統(tǒng)的主要知識源。本文采用基于淺層句法分析的方法進(jìn)行翻譯實例的獲取。首先根據(jù)淺層句法信息劃分源語言和目標(biāo)語言的翻譯單元,然后在詞
2009-11-24 15:32:05
13 手機(jī)射頻部分經(jīng)典電路分析。
2010-07-02 16:07:41
114 經(jīng)典6G矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀-安捷倫8753ES 經(jīng)典6G矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀-安捷倫8753ES 安捷倫8753ES/agilent8753ES/惠普8753ES
2024-07-15 15:09:39
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析(免費下載),適合新手。
2016-03-24 17:28:36
0 電路教程相關(guān)知識的資料,關(guān)于經(jīng)典運(yùn)放電路分析
2016-10-10 14:34:31
0 從分詞、詞性等基礎(chǔ)模塊,到機(jī)器翻譯、知識問答等領(lǐng)域,本文列舉并分析一些深度學(xué)習(xí)在 NLP 領(lǐng)域的具體運(yùn)用,希望對大家研究深度學(xué)習(xí)和 NLP 有所幫助。
2017-08-18 17:06:58
8062 
堆棧作用的就是用來保存局部變量,從本質(zhì)上講也就是將CPU寄存器的值保存到RAM中。在uCOS中,每一個任務(wù)都有一個獨立的任務(wù)堆棧。為了深入理解任務(wù)堆棧的作用,不妨分析任務(wù)從出生到消亡的整個過程,具體
2017-12-01 01:25:01
806 微軟數(shù)據(jù)科學(xué)家Ilia Karmanov最新測試的結(jié)果顯示,亞馬遜MXNet在CNN、RNN與NLP情感分析任務(wù)上性能強(qiáng)勁,而TensorFlow僅擅長于特征提取。
2017-12-06 16:04:40
9153 在 NLP 領(lǐng)域研究者們開始研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多任務(wù)學(xué)習(xí)。大多數(shù)方法通過網(wǎng)絡(luò)參數(shù)共享來學(xué)習(xí)任務(wù)間的關(guān)聯(lián),提升各任務(wù)效果。
2018-01-05 16:10:00
5644 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(xué)習(xí)NLP,再到如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行NLP,值得一讀。這是該系列的第一部分,介紹了三種NLP技術(shù):文本嵌入、機(jī)器翻譯、Dialogue 和 Conversations。
2018-06-10 10:26:10
78625 
近日,OpenAI 在其官方博客發(fā)文介紹了他們最新的自然語言處理(NLP)系統(tǒng)。這個系統(tǒng)是可擴(kuò)展的、與任務(wù)無關(guān)的,并且在一系列不同的 NLP 任務(wù)中都取得了亮眼的成績。但該方法在計算需求等方面仍存在改進(jìn)的空間。
2018-06-17 22:20:33
4485 
對于機(jī)器翻譯、文本摘要、Q&A、文本分類等自然語言處理任務(wù)來說,深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)一遍遍刷新了state-of-the-art的模型性能記錄,給研究帶來諸多驚喜。但這些任務(wù)一般都有各自的度量基準(zhǔn),性能也只在一組標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上測試。
2018-06-26 15:19:09
5231 目前的NLP領(lǐng)域有一個問題:即使是再厲害的算法也只能針對特定的任務(wù),比如適用于機(jī)器翻譯的模型不一定可以拿來做情感分析或摘要。
2018-06-27 15:07:43
4205 
自然語言處理任務(wù)大概有哪些?我個人做了一個總結(jié),基本可以劃分分為五層項任務(wù):,詞法分析、句子分析、語義層面的分析、信息抽取,頂層的任務(wù)。頂層任務(wù)就是直接面向用戶,,能提供如機(jī)器翻譯、對話機(jī)器人這樣的產(chǎn)品化服務(wù)。
2018-07-24 10:14:34
7394 
這兩個問題都很棘手,顯然,為期一天的研討會肯定討論不出什么結(jié)果。但是在會議現(xiàn)場,一些有遠(yuǎn)見卓識的NLP研究人員還是探討了不少方法和想法,其中有一些尤其值得關(guān)注。在下文中,我們會介紹它們中的三個主題:巧妙地使用更多歸納偏置;努力構(gòu)建有“常識”的NLP模型;使用沒見過的分布和沒見過的任務(wù)。
2018-08-27 09:47:31
4925 在多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仍然將目光放在順序結(jié)構(gòu)上時,近期出現(xiàn)的兩種基于句法樹的模型TreeLSTMs和TBCNNs由于加入了結(jié)構(gòu)信息而在多個自然語言處理任務(wù)上表現(xiàn)出色??紤]到TreeLSTMs因計算空間
2018-09-17 15:14:00
3 方向是自然語言處理的同學(xué)們有福啦,為了跟蹤自然語言處理(NLP)的進(jìn)展,有大量仁人志士在 Github 上維護(hù)了一個名為 NLP-Progress 的庫。它記錄了幾乎所有NLP任務(wù)的 baseline 和 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,同時還記錄了這些問題的state-of-the-art。
2018-11-17 09:21:05
2993 本文敘述采用中文信息MMT模型對句子進(jìn)行句法自動分析的工程實踐。研制了可在互聯(lián)網(wǎng)在線運(yùn)行的句法分析專家系統(tǒng)。對使用的理論、方法和工具作了詳細(xì)介紹。介紹了粒計算與符號學(xué)理論在句法分析中的應(yīng)用。研究了
2018-12-19 14:53:00
1 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(wù)使用深度學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)步驟。我們可以通過 Word2Vec、GloVe 等從未標(biāo)注數(shù)據(jù)無監(jiān)督的學(xué)習(xí)到詞的 Embedding,然后把它用到不同的特定任務(wù)中。
2019-01-20 09:24:14
3499 
OpenAI今天在官博上介紹了他們的新NLP模型,刷新了7大數(shù)據(jù)集的SOTA(當(dāng)前最佳結(jié)果),并且能夠在不進(jìn)行任何與領(lǐng)域知識相關(guān)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的情況下,直接跨任務(wù)執(zhí)行最基礎(chǔ)的閱讀理解、機(jī)器翻譯、問答和文本總結(jié)等不同NLP任務(wù)。
2019-02-18 14:19:16
4797 
該項目是對基于深度學(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))的理論介紹和實現(xiàn)細(xì)節(jié),以及對 NLP 任務(wù)(機(jī)器翻譯、問答和對話系統(tǒng))當(dāng)前最優(yōu)結(jié)果的總結(jié)。
2019-03-01 09:13:57
5591 
深層文法句法分析,即利用深層文法,例如詞匯化樹鄰接文法(Lexicalized Tree Adjoining Grammar,LTAG)、詞匯功能文法(Lexical Functional
2019-04-09 10:23:29
13981 最近的項目就是NLP相關(guān),說一些個人對NLP的看法。直觀地看,NLP算法工程師的經(jīng)驗和算法工程師的經(jīng)驗沒有太大差別。NLP的發(fā)展并不是那么快。如果沒有實際的業(yè)務(wù)需求,NLP的實現(xiàn)或產(chǎn)品功能
2019-04-24 09:37:09
5794 谷歌大腦和CMU聯(lián)合團(tuán)隊提出面向NLP預(yù)訓(xùn)練新方法XLNet,性能全面超越此前NLP領(lǐng)域的黃金標(biāo)桿BERT,在20個任務(wù)上實現(xiàn)了性能的大幅提升,刷新了18個任務(wù)上的SOTA結(jié)果,可謂全面屠榜!
2019-06-22 11:19:28
3641 此在線課程涵蓋從基礎(chǔ)到高級NLP,它是Coursera上高級機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)化的一部分。你可以免費注冊本課程,你將學(xué)習(xí)情緒分析、總結(jié)、對話狀態(tài)跟蹤等。你將學(xué)習(xí)的主題包括文本分類介紹、語言建模和序列標(biāo)記、語義向量空間模型、序列到序列任務(wù)等等。
2019-07-07 07:44:00
8552 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 11:22:46
5165 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是電路的暫態(tài)分析經(jīng)典復(fù)習(xí)題免費下載
2020-02-27 08:00:00
1 自然語言處理(NLP)最近取得了巨大的進(jìn)步,每隔幾天就會發(fā)布最新的結(jié)果。排行榜瘋狂是指最常見的NLP基準(zhǔn),如GLUE和SUPERGLUE,它們的得分越來越接近人類的水平。這些結(jié)果大多是通過超大(數(shù)十億個參數(shù))模型從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中遷移學(xué)習(xí)得到的。
2020-05-04 12:03:00
3596 
NLP分類任務(wù)我們每個NLPer都異常熟悉了,其在整個NLP業(yè)務(wù)中占據(jù)著舉足輕重的地位,更多領(lǐng)域的子任務(wù)也常常轉(zhuǎn)化為一個分類任務(wù),例如新聞分類、情感識別、意圖識別、關(guān)系分類、事件類型判斷等等。
2020-08-28 10:02:21
2834 
本文針對NLP項目給出了4種常見的解題思路,其中包含1種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的思路和3種基于深度學(xué)習(xí)的思路。
2020-09-24 10:33:33
2902 
自然語言處理專家elvis在medium博客上發(fā)表了關(guān)于NLP在2019年的亮點總結(jié)。對于自然語言處理(NLP)領(lǐng)域而言,2019年是令人印象深刻的一年。在這篇博客文章中,我想重點介紹一些我在
2020-09-25 16:56:48
2337 的機(jī)器學(xué)習(xí),而不是使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 2018年,在一些NLP任務(wù)中,一種名為BERT的最先進(jìn)(STOA)模型的表現(xiàn)超過了人類的得分。在這里,我將幾個模型應(yīng)用于情緒分析任務(wù),以了解它們在我所處的金融市場中有多大用處。代碼在jupyter notebook中,在git repo中可用//
2020-11-02 16:18:03
2431 要深入研究句法分析,首先要知道,什么樣的句法分析算是好的句法分析,所以句法分析方法的評價是首要思考的問題,目前進(jìn)行句法分析,主要是用依存句法分析,其具體的評價指標(biāo)有下面5種。
2020-11-24 09:36:27
9263 
Encoder-Decoder 是 NLP 領(lǐng)域里的一種模型框架。它被廣泛用于機(jī)器翻譯、語音識別等任務(wù)。本文將詳細(xì)介紹 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及...
2020-12-10 22:19:50
1668 0 小系列初衷 自己接觸的項目大都是初創(chuàng),沒開始多久的項目,從0到1的不少,2020年快結(jié)束,感覺這個具有一定個人特色的技術(shù)經(jīng)驗可以在和大家分享一下。 計劃篇章: (已完成)文本分類篇。針對NLP
2021-01-13 09:46:21
2966 手把手教你,從如何實現(xiàn)梯度下降開始到手磕一個CNN經(jīng)典網(wǎng)絡(luò),讓你不再對深度學(xué)習(xí)框架的內(nèi)部機(jī)制感到神秘。 短短幾年,這位大佬再度出了“續(xù)集”—《深度學(xué)習(xí)進(jìn)階:自然語言處理》[1]!(可以說是NLP入門必讀的經(jīng)典著作了?。?小齋這次的寫作風(fēng)格和前作一樣,都是
2021-01-18 16:09:46
5664 
上一篇我們講到了最簡單的詞向量表示方法——共現(xiàn)矩陣(沒有看的朋友可以點擊這里 小白跟學(xué)系列之手把手搭建NLP經(jīng)典模型(含代碼) 回顧一下?。?共現(xiàn)矩陣簡單是簡單,但是有很嚴(yán)重的問題。 作者強(qiáng)調(diào),自己
2021-02-04 16:49:44
4671 
中冗余的邊drop掉。通過分析剩余邊上具有怎樣的先驗知識,實現(xiàn)對GNN的預(yù)測過程加以解釋。 0. Abstract GNN 能夠?qū)⒔Y(jié)構(gòu)歸納偏置(structural inductive biases) 整合到 NLP 模型中。然而,卻鮮有工作對于這種結(jié)構(gòu)偏置的原理加以解釋,特別是
2021-04-04 17:11:00
2805 
是關(guān)注的重點.因此,本文聚焦于金融事件,抽取三元組事件ET(Sub,Pred,Obj).在中文財經(jīng)新聞中,存在大量事件嵌套和成分共享等現(xiàn)象,致使易岀現(xiàn)事件漏抽和事件成分缺失的情況.為了解決這些冋題,本文建立句法和語義依存分析相結(jié)合的中文事件抽取
2021-03-24 14:03:03
8 我的看法:知識圖譜不是NLP的未來,因為知識圖譜是另外一種與NLP有很多交集的技術(shù)。在目前所有已知的發(fā)展方向中,知識圖譜是最有可能長期和NLP互利共生的技術(shù)。
2021-04-15 14:36:54
4298 
以指標(biāo)增長為目標(biāo),而是從先驗知識融合與嵌套實體問題兩方面討論,希望可以從這兩個方向的工作中獲得解決其他問題的啟發(fā) 融合詞匯知識 Chinese NER Using Lattice LSTM 融合詞匯知識的方法可能適用于NLP問題的每個子方向,也是近幾年中文NER問題的大方向之一;因為中文
2021-05-08 11:22:15
3132 
555電路圖要點分析及經(jīng)典實例免費下載。
2021-06-22 17:38:33
136 傳統(tǒng)的NLP任務(wù)中,文本序列被認(rèn)為是一個由tokens組成的袋子,如BoW(詞袋模型)和TF-IDF(詞頻-逆文檔頻率)。
2021-06-23 16:09:34
4328 基于預(yù)測分析的時空眾包在線任務(wù)分配算法
2021-06-27 16:12:56
6 經(jīng)典電路及常用基礎(chǔ)公式分析解讀
2021-07-31 17:15:23
95 20個經(jīng)典電路圖分析解讀
2021-07-31 17:26:06
969 引言 對話系統(tǒng)(dialogue system)是 NLP 中的的重點研究方向之一。其可以分為任務(wù)型對話系統(tǒng)和開放域?qū)υ捪到y(tǒng)。兩者在現(xiàn)實生活中都有著廣泛的應(yīng)用。 本次 Fudan DISC 實驗室將
2021-09-08 10:43:17
4828 NLP中,預(yù)訓(xùn)練大模型Finetune是一種非常常見的解決問題的范式。利用在海量文本上預(yù)訓(xùn)練得到的Bert、GPT等模型,在下游不同任務(wù)上分別進(jìn)行finetune,得到下游任務(wù)的模型。然而,這種方式
2022-03-21 15:33:30
2813 WeLM是一個百億級別的中文模型,能夠在零樣本以及少樣本的情境下完成包括對話-采訪、閱讀理解、翻譯、改寫、續(xù)寫、多語言閱讀理解在內(nèi)的多種NLP任務(wù),并具備記憶能力、自我糾正和檢查能力。
2022-10-13 11:52:43
926 Subword算法如今已經(jīng)成為了一個重要的NLP模型性能提升方法。自從2018年BERT橫空出世橫掃NLP界各大排行榜之后,各路預(yù)訓(xùn)練語言模型如同雨后春筍般涌現(xiàn),其中Subword算法在其中已經(jīng)成為標(biāo)配。所以作為NLP界從業(yè)者,有必要了解下Subword算法的原理。
2023-02-22 14:16:32
1016 文本分類是NLP領(lǐng)域的較為容易的入門問題,本文記錄文本分類任務(wù)的基本流程,大部分操作使用了**torch**和**torchtext**兩個庫。
## 1. 文本數(shù)據(jù)預(yù)處理
2023-02-22 14:23:59
1795 NLP 任務(wù)中,數(shù)據(jù)類別不均衡問題應(yīng)該是一個極常見又頭疼的的問題了。最近在工作中也是碰到這個問題,花了些時間梳理并實踐了下類別不均衡問題的解決方式,主要實踐了下“魔改”loss(focal loss, GHM loss, dice loss 等),整理了下。所有的 Loss 實踐代碼在這里:
2023-02-23 14:10:44
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solved,他們當(dāng)然轉(zhuǎn)向了其他更有前景的,unsolved的NLP子方向。而如今在LLM時代,NLP整個領(lǐng)域面臨solved,很多中間任務(wù)幾乎沒有存在的價值,
2023-03-27 11:35:38
1470 ? 最近幾年,GPT-3、PaLM和GPT-4等LLM刷爆了各種NLP任務(wù),特別是在zero-shot和few-shot方面表現(xiàn)出它們強(qiáng)大的性能。因此,情感分析(SA)領(lǐng)域也必然少不了LLM的影子
2023-05-29 17:24:41
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的方向之一。NLP 是關(guān)于將人類語言轉(zhuǎn)化為計算機(jī)語言的過程,使計算機(jī)能夠理解和生成人類語言。 NLP 技術(shù)有多種應(yīng)用,從智能語音助手到文本分析和機(jī)器翻譯。隨著人們對這種技術(shù)的認(rèn)識加深,NLP 對企業(yè)和機(jī)構(gòu)來說也變得越來越重要。在本文中,我們將探
2023-08-22 16:45:21
3111 訓(xùn)練語言模型,伯克利神經(jīng)解析器天生具有跨域句法分析能力。這使得解析器可以在源域上進(jìn)行訓(xùn)練,可直接應(yīng)用于目標(biāo)域。
2023-11-10 10:47:11
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摘要進(jìn)行全面的統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)不同語言背景的作者在寫作中的詞匯、形態(tài)、句法和連貫性方面有明顯的差異,這表明NLP領(lǐng)域存在語言偏置的可能性。因此,我們提出了一系列建議,以幫助學(xué)術(shù)期刊和會議的出版社改進(jìn)他們對論文作者的指南和資源,以增強(qiáng)學(xué)術(shù)研究的包容性和公平性。
2024-01-03 11:00:17
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自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能領(lǐng)域中的一個重要分支,它專注于構(gòu)建能夠理解和生成人類語言的計算機(jī)系統(tǒng)。NLP的目標(biāo)是使計算機(jī)能夠像人類一樣
2024-07-02 18:16:37
3645 (Syntactic Analysis): 句法分析是NLP的第二層次,它涉及分析文本的語法結(jié)構(gòu)。 句法分析的目的是識別文本中的短語和句子結(jié)構(gòu)。 句法分
2024-07-03 14:27:13
2614 在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是兩種極為重要且廣泛應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它們各自具有獨特的優(yōu)勢,適用于處理不同類型的NLP任務(wù)。本文旨在深入探討RNN與CNN
2024-07-03 15:59:04
1504 的應(yīng)用,如搜索引擎、機(jī)器翻譯、語音識別、情感分析等。 NLP的主要任務(wù) NLP的主要任務(wù)可以分為以下幾個方面: 1.1 詞法分析(Lexical Analysis) 詞法分析是NLP的基礎(chǔ),它包括分詞
2024-07-09 10:26:33
3114 自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)是計算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,它致力于使計算機(jī)能夠理解和處理人類語言。隨著技術(shù)的發(fā)展,NLP領(lǐng)域出現(xiàn)了
2024-07-09 10:28:10
1486 自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,它致力于使計算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類語言。NLP技術(shù)在機(jī)器翻譯、情感分析、語音識別
2024-07-09 10:32:46
2234 神經(jīng)語言(Neuro-Linguistic Programming,NLP) 神經(jīng)語言是一種心理學(xué)方法,它研究人類思維、語言和行為之間的關(guān)系。NLP的核心理念是,我們可以通過改變我們的思維方式和語言
2024-07-09 10:35:16
1576 NLP(自然語言處理)邏輯層次模型是一種用于理解和生成自然語言文本的計算模型。它將自然語言文本分解為不同的層次,以便于計算機(jī)更好地處理和理解。以下是對NLP邏輯層次模型特點的分析: 詞匯層次 詞匯
2024-07-09 10:39:49
1479 本文簡要介紹了經(jīng)典圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNNs)的基準(zhǔn)分析研究,發(fā)表在 NeurIPS 2024。 文章回顧了經(jīng)典 GNNs 模型在節(jié)點分類任務(wù)上的表現(xiàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)過去 SOTA 圖學(xué)習(xí)模型報告的性能優(yōu)越
2024-11-27 09:16:34
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