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NLP 任務中,數(shù)據(jù)類別不均衡問題應該是一個極常見又頭疼的的問題了。最近在工作中也是碰到這個問題,花了些時間梳理并實踐了下類別不均衡問題的解決方式,主要...
2023-02-23 標簽:數(shù)據(jù)代碼nlp 861 0
通常,基礎(chǔ)模型的語言建模目標不足以讓模型學會以有用的方式遵循用戶的指令。模型創(chuàng)建者使用「指令微調(diào) (Instruction Fine-Tuning,IF...
NLP的經(jīng)典任務——句法(Syntactic)分析
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 820 0
NLP(自然語言處理)邏輯層次模型是一種用于理解和生成自然語言文本的計算模型。它將自然語言文本分解為不同的層次,以便于計算機更好地處理和理解。以下是對N...
在自然語言處理界,**模式匹配**可以說是最常用的技術(shù)。甚至可以說,將NLP技術(shù)作為真實生產(chǎn)力的項目都少不了 **模式匹配** 。
在 2018 年至 2022 年期間,NLP、CV 和通用機器學習領(lǐng)域有大量關(guān)于分布偏移/對抗魯棒性/組合生成的研究,人們發(fā)現(xiàn)當測試集分布與訓練分布不同...
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(xù)寫、多語言閱讀理解在內(nèi)的多種NLP任務,并具...
Subword算法如今已經(jīng)成為了一個重要的NLP模型性能提升方法。自從2018年BERT橫空出世橫掃NLP界各大排行榜之后,各路預訓練語言模型如同雨后春...
TF-IDF算法是創(chuàng)建在這樣一個假設(shè)之上的:對區(qū)別文檔最有意義的詞語應該是那些在文檔中出現(xiàn)頻率高,而在整個文檔集合的其他文檔中出現(xiàn)頻率少的詞語。如果特征...
無論是縮放位置索引還是修改基地,所有token都變得彼此更接近,這將損害LLM區(qū)分相近token的位置順序的能力。結(jié)合他們對RoPE的波長的觀察,存在一...
2024-01-08 標簽:語言模型Transformer位置編碼器 710 0
ChatGPT 由 GPT-3.5 模型提供支持,與傳統(tǒng)思路不同,它采用了一種半監(jiān)督式的訓練機器說話。這是它的創(chuàng)新所在,也是它的獨到之處。 GPT...
2023-02-21 標簽:TransformernlpChatGPT 709 0
只要使用過ChatGPT,我們就會發(fā)現(xiàn)它不是一個傳統(tǒng)意義上的人機對話系統(tǒng),實際是一個以自然語言為交互方式的通用語言處理平臺。2020年的GPT-3雖然擁...
生成式推薦系統(tǒng)與京東聯(lián)盟廣告-綜述與應用
大型語言模型(LLM)正在深刻地影響自然語言處理(NLP)領(lǐng)域,其強大的處理各種任務的能力也為其他領(lǐng)域的從業(yè)者帶來了新的探索路徑。推薦系統(tǒng)(RS)作為解...
許多研究證明,學術(shù)論文表達的nativeness會影響其被接受發(fā)表的可能性[1, 2]。先前的研究也揭示了非英語母語的作者在國際期刊發(fā)表論文時所經(jīng)歷的壓...
2024-01-03 標簽:數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)集自然語言處理 664 0
經(jīng)常會收到一些比較簡要的技術(shù)咨詢,描述了是什么任務,發(fā)現(xiàn)用BERT粗暴精調(diào)效果不好之后,問我有什么辦法可以提升。 在面對第一把梭就失敗時,我通常是...
2023-02-22 標簽:數(shù)據(jù)集DEBUGnlp 659 0
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