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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、續寫、多語言閱讀理解在內的多種NLP任務,并具...
文本分類看似簡單,但實則里面有好多門道。作者水平有限,只能將平時用到的方法和trick在此做個記錄和分享,并且盡可能提供給出簡潔、清晰的代碼實現。希望各...
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...
詞性標注:Part-of-speech(POS),將詞在句子中扮演的角色進行標注,如動詞、名詞等。因為一詞多義的存在,這個過程也存在歧義性。具體的tag...
2022-10-06 標簽:nlp 703 0
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
當然了,和往常的文章一樣,我不會復述這一篇文章,而是聊聊里面的一些關鍵點和一些有意思的內容,拿出來和大家討論一下。
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...
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:
基于OpenAI的GPT-2的語言模型ProtGPT2可生成新的蛋白質序列
人類語言與蛋白質有很多共同點,至少在計算建模方面。這使得研究團隊將自然語言處理(NLP)的新方法應用于蛋白質設計。其中,德國Bayreuth大學Birt...
圖文多模態領域典型任務如img-text retrieval、VQA、captioning、grounding等,目前的學術設定難度尚可。但是, 一旦知...
TF-IDF算法是創建在這樣一個假設之上的:對區別文檔最有意義的詞語應該是那些在文檔中出現頻率高,而在整個文檔集合的其他文檔中出現頻率少的詞語。如果特征...
一個聯合的meta-reweighting的策略來自然的進行整合
數據自增強是一個小樣本任務可行的解法,對于 token-level 的 NER 任務,token 替換和表征混合是常用的方法。但自增強也有局限性,我們需...
AI開發平臺Vitis AI 2.5讓AI加速體驗更上一層樓 Vitis AI新功能概述
Vitis AI 2.5 的模型庫增加了廣受歡迎的NLP及更多 CNN 模型,例如 Bert-base,Vision Transformer、端到端 O...
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...
引言 對話系統(dialogue system)是 NLP 中的的重點研究方向之一。其可以分為任務型對話系統和開放域對話系統。兩者在現實生活中都有著廣泛...
智能客服案例解析:以知識圖譜、NLP、機器學習構建高精度對話機器人
樂言科技基于高精準的語義理解技術所打造的客服機器人,能在海量數據中挖掘優質話術,模擬優秀人工客服回復邏輯,對用戶多輪對話溝通內容、訂單信息、店鋪優惠活動...
“自然語言處理” (Natural Language Processing,簡稱NLP) 是近年來科技界最熱門的詞語之一,也是當下人工智能研究最熱門的領...
自然語言處理(NLP)在語音和文本方面的改進將助力主流技術的發展。例如以人類自然發音朗讀電子郵件時,如果用戶對電子表格中的數據提出質疑,Excel會自動...
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