完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標簽 > nlp
文章:484個 瀏覽:22110次 帖子:14個
專家解讀GPT 2.0 VS BERT!GPT 2.0到底做了什么
在談GPT 2.0之前,先回顧下它哥GPT 1.0,這個之前我在介紹Bert模型的時候介紹過,過程參考上圖,簡述如下:GPT 1.0采取預(yù)訓練+Fine...
GPT2.0究竟是做什么的?有哪些優(yōu)勢和不足?未來發(fā)展趨勢如何?
在談GPT 2.0之前,先回顧下它哥GPT 1.0,這個之前我在介紹Bert模型的時候介紹過,過程參考上圖,簡述如下:GPT 1.0采取預(yù)訓練+Fine...
注意力機制越發(fā)頻繁的出現(xiàn)在文獻中,因此對注意力機制的學習、掌握與應(yīng)用顯得十分重要。本文便對注意力機制做了較為全面的綜述。
基于#2和#3,我們會在測試集上做測試,并報告測試集上的準確率;只提供了#1和#2的隊伍,驗證集上的成績依然可以被顯示出來,但會被標記為未驗證。
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...
Transformer一統(tǒng)江湖:自然語言處理三大特征抽取器比較
上面這幾個特點請記清,一個特征抽取器是否適配問題領(lǐng)域的特點,有時候決定了它的成敗,而很多模型改進的方向,其實就是改造得使得它更匹配領(lǐng)域問題的特性。這也是...
2019-02-04 標簽:Transformer自然語言nlp 2804 0
AI 很火,但是 AI 的門檻也很高,普通的開發(fā)者想要搭上這波 AI 紅利依然困難。近期,人工智能公司推出了新一代智能 Bot 開放平臺,它整合了小i機...
2018年見證了 NLP 許多新的應(yīng)用發(fā)展。Elvis Saravia 是計算語言學專家,也是2019 計算語言學會年度大會北美分部的項目委員之一。
一文概述2018年深度學習NLP十大創(chuàng)新思路
將常識融入模型是向前發(fā)展的最重要方向之一。然而,創(chuàng)建好的數(shù)據(jù)集并不容易,甚至最常用的那些好的數(shù)據(jù)集還存在很大的偏差。今年出現(xiàn)了一些執(zhí)行良好的數(shù)據(jù)集,它們...
展示幾種最先進的通用句子嵌入編碼器,特別是在遷移學習任務(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。
這么做有幾個好處,首先,如果手頭任務(wù) C 的訓練集合數(shù)據(jù)量較少的話,現(xiàn)階段的好用的 CNN 比如 Resnet/Densenet/Inception 等...
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們有福啦,為了跟蹤自然語言處理(NLP)的進展,有大量仁人志士在 Github 上維護了一個名為 NLP-Progress 的庫...
2018-11-17 標簽:代碼數(shù)據(jù)集NLP 2593 0
預(yù)訓練(Pre-training)的成本是相當昂貴的(需要4到16個Cloud TPU訓練4天),但是對于每種語言來說都只需訓練一次(目前的模型僅限英語...
谷歌BERT模型的主體結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新點介紹 雙向語言模型的引入
通俗地說就是在輸入一句話的時候,隨機地選一些要預(yù)測的詞,然后用一個特殊的符號來代替它們。盡管模型最終還是會看到所有位置上的輸入信息,但由于需要預(yù)測的詞已...
NLP領(lǐng)域取得最重大突破!BERT模型開啟了NLP的新時代!
BERT 提出一種新的預(yù)訓練目標:遮蔽語言模型(masked language model,MLM),來克服上文提到的單向性局限。MLM 的靈感來自 C...
自然語言處理(NLP)是計算機科學領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。隨著深度學習在圖...
用NLP技術(shù)分析了一位出名卻也具有爭議的嘻哈歌手——Drake創(chuàng)作的歌詞
有兩種將 LDA 模型進行可視化的方法。第一個是通過寫一個函數(shù),輸出為每個主題中最突出的單詞。這個結(jié)果似乎很有意思,但它只能提供了少量的信息。例如下圖中...
2018-10-04 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法NLP 4878 0
曾經(jīng)被視為科幻的場景現(xiàn)在變?yōu)榱爽F(xiàn)實,但為了維持真正的人機關(guān)系,機器必須能夠與人進行更直觀、理解上下文和自然的對話--這仍然是一個挑戰(zhàn)。我致力于研究NLP...
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語言教程專題
電機控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
無刷電機 | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
直流電機 | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
步進電機 | SPWM | 充電樁 | IPM | 機器視覺 | 無人機 | 三菱電機 | ST |
伺服電機 | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國民技術(shù) | Microchip |
Arduino | BeagleBone | 樹莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |