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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。
之前的文章和大家詳細的介紹了靜態(tài)的詞向量表示word2vec理論加實戰(zhàn)，但是word2vec存在一個很大的問題，由于是靜態(tài)詞向量所以無法表示一詞多義，對...
2023-02-28 標簽：GPTELMOSTransformer 8.4萬 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
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...
命名實體識別(NER)是自然語言處理(NLP)中的基本任務之一
LSTM網(wǎng)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(shù)，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(xiàn)階段達不到...
介紹Word2Vec和Glove這兩種最流行的詞嵌入方法背后的直覺
對于IDF而言，長文檔包含的單詞更多，因此更容易出現(xiàn)各種單詞。因此，IDF相等的情況下，經(jīng)常出現(xiàn)在短文檔中的單詞，信息量比經(jīng)常出現(xiàn)在長文檔中的單詞要高。...
AI開發(fā)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...
一文詳解Transformer神經(jīng)網(wǎng)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(shù)近似。強化學習是指讓機器在與環(huán)境互動的過程中，通過試錯來學習最優(yōu)的行為策略。
2024-02-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡AITransformer 2.3萬 0
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...
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...
這么做有幾個好處，首先，如果手頭任務 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...
基于NLP、機器學習技術實現(xiàn)動作引擎的實踐進展立即下載
類別：數(shù)值算法/人工智能 2017-09-30 標簽：機器學習nlp 686 0
正如我們在本文中所述，ULMFiT使用新穎的NLP技術取得了令人矚目的成果。該方法對預訓練語言模型進行微調，將其在WikiText-103數(shù)據(jù)集（維基百...
2019-04-04 標簽：數(shù)據(jù)集自然語言處理nlp 2.4萬 0
NLP中CNN模型常見的Pooling操作方法及其典型網(wǎng)絡結構
CNN是目前自然語言處理中和RNN并駕齊驅的兩種最常見的深度學習模型。圖1展示了在NLP任務中使用CNN模型的典型網(wǎng)絡結構。一般而言，輸入的字或者詞用W...
自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究人與計算機之間用自然...
人類可以通過語言來交流，而為了讓計算機之間互相交流，人們讓所有計算機都遵守一些規(guī)則，計算機的這些規(guī)則就是計算機之間的語言。自然語言處理（NLP）就是在機...
2020實體關系聯(lián)合抽取一片紅海，各種SOTA方法你方唱罷我方登場，在一些數(shù)據(jù)集上也是不斷刷出新高度，為信息抽取領域帶來了新思路，推動了信息抽取領域的發(fā)...
Lingvo 是一個 Tensorflow 框架，為協(xié)作式深度學習研究提供了一個完整的解決方案，特別側重于 sequence-to-sequence 模...
當云計算飛向深空 全面的太空及衛(wèi)星互聯(lián)還需等風來
我們多次說起過，當下的“上云”浪潮，源自無數(shù)來自于扎實產(chǎn)業(yè)土地的真實需求：工廠需要AI，機器人需要算力，城市需要智慧，流媒體需要高清低時延的體驗…… 照...
深度學習：四種利用少量標注數(shù)據(jù)進行命名實體識別的方法
導讀 近年來，深度學習方法在特征抽取深度和模型精度上表現(xiàn)優(yōu)異，已經(jīng)超過了傳統(tǒng)方法，但無論是傳統(tǒng)機器學習還是深度學習方法都依賴大量標注數(shù)據(jù)來訓練模型，而現(xiàn)...
2021-01-03 標簽：數(shù)據(jù)深度學習nlp 1.1萬 0
百度nlp是什么意思 深度分析百度NLP的十年、今夕與未來 從NLP到智能時代
百度CTO王海峰解讀百度語言與知識技術的發(fā)展歷程與最新成果，與產(chǎn)學研各界分享技術及產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢和展望。
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