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Prompt learning作為近期NLP的新寵,熱度不斷攀升,在接下來的一段日子,大概率還是會處于一個風口的位置。什么是Prompt learing...
NLP領域的研究目前由像RoBERTa等經過數十億個字符的語料經過預訓練的模型匯主導。那么對于一個預訓練模型,對于不同量級下的預訓練數據能夠提取到的知識...
因為直接對原是文本進行數據增強,很難保證維持原始的文本語義,因此可以通過在語義空間上進行隱式數據增強,簡單列出幾種方法:
什么是神經網絡?神經網絡是如何工作的?GPT與神經網絡的關系
作為一名程序員,我們習慣于去了解所使用工具、中間件的底層原理,本文則旨在幫助大家了解 AI 模型的底層機制,讓大家在學習或應用各種大模型時更加得心應手,...
基于VQVAE的長文本生成 利用離散code來建模文本篇章結構的方法
寫在前面 近年來,多個大規模預訓練語言模型 GPT、BART、T5 等被提出,這些預訓練模型在自動文摘等多個文本生成任務上顯著優于非預訓練語言模型。但對...
因為模型是根據人工標注的輸入進行訓練的,所以評估的核心部分也基于人工輸入,即通過讓標注者對模型輸出的質量評分來進行。為避免訓練階段涉及的標注者的判斷過擬...
不同的語言表達可以通過強調某些部分從不同的角度來概念化同一事件。該論文調查了一個具有社會后果的案例:基于性別的暴力(GBV)的語言表達如何影響責任認知。
關鍵字提取,有時又稱之為關鍵字檢測或關鍵字分析,這是一種文本分析的 NLP 技術。這種技術的主要目的是自動地從文本的正文中提取出現頻率最高的單詞與詞組。...
收集NLP各種任務的數據集,加上任務描述和提示組裝成新的數據集,并使用這些數據微調預訓練的大型語言模型。包括指令微調和有監督微調。
視覺作為人類感知體驗的核心部分,已被證明在建立語言模型和提高各種NLP任務的性能方面是有效的。作者認為視覺作為輔助語義信息可以進一步促進句子表征學習。
2022-09-21 標簽:nlp 1448 0
在很多問題中,獲取標注準確的大量數據需要很高的成本,這也往往限制了深度學習的應用。主動學習通過對未標注的數據進行篩選,可以利用少量的標注數據取得較高的學...
訓練越來越大的深度學習模型已經成為過去十年的一個新興趨勢。如下圖所示,模型參數量的不斷增加讓神經網絡的性能越來越好,也產生了一些新的研究方向,但模型的問...
自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能領域的一個重要分支,旨在讓計算機能夠理解和處理人類語言。隨著深...
「隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)」 是做NLP的同學繞不過去的一個基礎模型, 是一個生成式模型, 通過訓練數據學習隱...
Bert 所作的事就是從大規模的上億的文本預料中,隨機地扣掉一部分字,形成上面例子的完形填空題型,不斷地學習空格處到底該填寫什么。
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