釋義思維：模仿人類語言識別的句子嵌入模塊

精準(zhǔn)的時間序列預(yù)告對交通、能源、金融、經(jīng)濟等領(lǐng)域都非常重要。但是現(xiàn)代技術(shù)都是通過時間數(shù)據(jù)來建立預(yù)測模型，通常忽略了非結(jié)構(gòu)化文本之下有價值的信息。本篇論文...

2018-08-22 標(biāo)簽：嵌入式NLP語言識別 3793 0

一文解析In-Context Learning

本文主要以實驗為主，探究以上影響 ICL 的因素。 實驗設(shè)置 作者采用 12 個模型進(jìn)行了實驗。我們包括 6 種語言模型（表 1），所有這些模型...

2023-03-22 標(biāo)簽：nlpChatGPT 3744 0

多個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...

2019-05-19 標(biāo)簽：人工智能自然語言處理nlp 3663 0

如何利用spaCy和Cython以約100倍于Python的速度實現(xiàn)NLP

然后，我們可以將矩形列表存儲在這種結(jié)構(gòu)的 C 數(shù)組中，并將這個數(shù)組傳遞給我們的 check_rectangle 函數(shù)。此函數(shù)現(xiàn)在接受一個 C 數(shù)組作為輸...

2018-07-24 標(biāo)簽：C語言PythonNLP 3291 0

探析自然語言處理中的深度遷移學(xué)習(xí)

展示幾種最先進(jìn)的通用句子嵌入編碼器，特別是在遷移學(xué)習(xí)任務(wù)的少量數(shù)據(jù)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。

2018-12-13 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)nlp 3144 0

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)，為每個任務(wù)都單獨進(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 3128 0

基于BIO序列標(biāo)注的方法和基于片段的圖解析方法

該論文的出發(fā)點是將端到端基于片段的（span-based）語義角色標(biāo)注（SRL）轉(zhuǎn)換為基于詞的（word-based）圖解析（graph parsing）任務(wù)。

2022-10-21 標(biāo)簽：BIO數(shù)據(jù)集nlp 3038 0

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?qū)υ捪到y(tǒng)中語言的理解與生成。自動評估與人工評估皆證明了，與當(dāng)前最先進(jìn)...

2018-08-07 標(biāo)簽：NLP知識圖譜 2958 0

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(yīng)答機器人？

集群與意圖：這里需要對這兩個概念作一個區(qū)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(nèi)容似乎都是關(guān)于購買房產(chǎn)的。但是因為這是一種無監(jiān)督的機...

2019-01-25 標(biāo)簽：微軟機器人nlp 2937 0

decaNLP通用模型誕生，可以輕松搞定十項自然語言任務(wù)

近日，Salesforce發(fā)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(wù)的通用模型。

2018-07-17 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語言NLP 2843 0

nlp自然語言處理的應(yīng)用有哪些

自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是人工智能領(lǐng)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...

2024-07-05 標(biāo)簽：計算機人工智能自然語言處理 2813 0

Prompt Tuning相比于Fine Tuning在哪些場景下表現(xiàn)更好？

第三范式：基于「預(yù)訓(xùn)練模型 + finetuning」的范式，如 BERT + finetuning 的NLP任務(wù)，相比于第二范式，模型準(zhǔn)確度顯著提高，...

2023-02-02 標(biāo)簽：模型深度學(xué)習(xí)nlp 2600 0

NLP-Progress庫NLP的最新數(shù)據(jù)集、論文和代碼

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 上維護了一個名為 NLP-Progress 的庫...

2018-11-17 標(biāo)簽：代碼數(shù)據(jù)集NLP 2593 0