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      標簽　>　nlp

      nlp

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      文章：484個 瀏覽：22110次 帖子：14個

      nlp技術

      終于有了！大規模中文NLP語料庫！

      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。

      2019-02-14 標簽：自然語言處理nlp 15.5萬 0

      NLP的介紹和如何利用機器學習進行NLP以及三種NLP技術的詳細介紹

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      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到為什么要學習NLP，再到如何利用機器學習進行NLP，值得一讀。這是該系列的...

      2018-06-10 標簽：機器學習機器翻譯NLP 7.7萬 0

      一個給NLP領域帶來革新的預訓練語言大模型Bert

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      之前的文章和大家詳細的介紹了靜態的詞向量表示word2vec理論加實戰，但是word2vec存在一個很大的問題，由于是靜態詞向量所以無法表示一詞多義，對...

      2023-02-28 標簽：GPTELMOSTransformer 7.0萬 0

      命名實體識別(NER)是自然語言處理(NLP)中的基本任務之一

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      LSTM網絡是整體思路同樣是先對給定的訓練樣本進行學習，確定模型中的參數，再利用該模型對測試樣本進行預測得到最后的輸出。由于測試輸出的準確性現階段達不到...

      2018-04-18 標簽：深度學習自然語言NLP 6.0萬 0

      介紹Word2Vec和Glove這兩種最流行的詞嵌入方法背后的直覺

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      對于IDF而言，長文檔包含的單詞更多，因此更容易出現各種單詞。因此，IDF相等的情況下，經常出現在短文檔中的單詞，信息量比經常出現在長文檔中的單詞要高。...

      2018-06-25 標簽：向量NLP 5.9萬 0

      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...

      2022-07-14 標簽：AIcnnnlp 3.7萬 0

      一文詳解Transformer神經網絡模型

      一文詳解Transformer神經網絡模型

      Transformer模型在強化學習領域的應用主要是應用于策略學習和值函數近似。強化學習是指讓機器在與環境互動的過程中，通過試錯來學習最優的行為策略。

      2024-02-20 標簽：神經網絡AITransformer 1.6萬 0

      BERT的官方代碼終于來了

      預訓練（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...

      2018-11-05 標簽：谷歌代碼NLP 1.3萬 0

      GAN新手必讀：如何將將GAN應用于NLP（論文筆記）

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      GAN 自從被提出以來，就廣受大家的關注，尤其是在計算機視覺領域引起了很大的反響。“深度解讀：GAN模型及其在2016年度的進展”［1］一文對過去一年G...

      2017-11-22 標簽：gannlp 1.2萬 0

      為何說Bert是近年來NLP重大進展的集大成者？

      這么做有幾個好處，首先，如果手頭任務 C 的訓練集合數據量較少的話，現階段的好用的 CNN 比如 Resnet/Densenet/Inception 等...

      2018-11-21 標簽：圖像神經元NLP 1.1萬 0

      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采取預訓練+Fine...

      2019-02-18 標簽：語言模型GPTnlp 1.0萬 0

      谷歌BERT模型的主體結構和創新點介紹 雙向語言模型的引入

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      通俗地說就是在輸入一句話的時候，隨機地選一些要預測的詞，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，但由于需要預測的詞已...

      2018-10-21 標簽：谷歌深度學習nlp 9349 0

      改進版BERT——SpanBERT，通過表示和預測分詞提升預訓練效果！

      在本文中，作者提出了一個新的分詞級別的預訓練方法 SpanBERT ，其在現有任務中的表現優于 BERT ，并在問答、指代消解等分詞選擇任務中取得了較大...

      2019-08-02 標簽：編碼器模型nlp 8917 0

      自然語言處理研究的基本問題及發展趨勢

      自然語言處理（NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現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...

      2018-09-21 標簽：機器學習NLP 8645 0

      LangChain簡介

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      對 ChatGPT 等應用著迷？想試驗他們背后的模型嗎？甚至開源/免費模型？不要再觀望……LangChain 是必經之路……

      2023-05-22 標簽：機器人nlpChatGPT 8596 0

      了解BERT原理、技術、實踐，只需3分鐘

      它基于谷歌2017年發布的Transformer架構，通常的Transformer使用一組編碼器和解碼器網絡，而BERT只需要一個額外的輸出層，對預訓練...

      2019-03-01 標簽：編碼器自然語言nlp 8496 0

      自然語言處理（NLP）的優勢、現狀以及其適用范圍

      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...

      2020-09-03 標簽：機器學習自然語言處理NLP 8186 0

      GPT2.0究竟是做什么的？有哪些優勢和不足？未來發展趨勢如何？

      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采取預訓練+Fine...

      2019-02-18 標簽：語言模型GPTnlp 8041 0

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      把我們當前要處理的NLP任務叫做T（T稱為目標任務），遷移學習技術做的事是利用另一個任務S（S稱為源任務）來提升任務T的效果，也即把S的信息遷移到T中。...

      2019-07-18 標簽：模型nlp遷移學習 7949 0

      Github上Star過千的PyTorch NLP相關項目都在這兒了！

      OpenNMT 全稱是Open Source Neural Machine Translation in PyTorch (PyTorch 開源神經翻譯...

      2018-07-11 標簽：人工智能GithubNLP 7337 0

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