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乘百度AI之風(fēng) 當(dāng)AI撞上新聞 媒體行業(yè)發(fā)生了哪些改變
提到AI解放勞動力這件事,大概沒有人會比媒體從業(yè)者的感受更為深刻了。 創(chuàng)作,原本被視作集合了人類靈與慧的專屬能力。而這兩年利用機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)整合能力,記...
個人機器人已經(jīng)從科幻變成現(xiàn)實——一部分已經(jīng)走向顧客,更多地蓄勢待發(fā)。我們現(xiàn)在的任務(wù)是讓它們變得更具競爭力。
Eleuther AI:已經(jīng)開源了復(fù)現(xiàn)版GPT-3的模型參數(shù)
GPT3終于開源!不過,不是官方開的(別打我 Eleuther AI推出的名為GPT-Neo的開源項目,于晨4點于twitter正式宣布:已經(jīng)開源了復(fù)現(xiàn)...
自然語言處理在內(nèi)容創(chuàng)作機器人中的應(yīng)用
NLP(自然語言處理)作為人工智能一大分支,目前主要的落地場景有三大類:搜索、智能問答、智能寫作。其中,搜索領(lǐng)域已經(jīng)有谷歌、百度等巨頭占領(lǐng)大部分市場份額...
隨著Transformer 在NLP中的表現(xiàn),Bert已經(jīng)成為主流模型,然而大家在下游任務(wù)中使用時,是不是也會發(fā)現(xiàn)模型的性能時好時壞,甚至相同參數(shù)切換一...
探討NLP技術(shù)落地的難點及如何降低開發(fā)者門檻的問題
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。
隨后,以傳統(tǒng)機器閱讀的方法作為引入,引出了深度學(xué)習(xí)的方法。先介紹了機器閱讀的主要步驟:文本表示(將文本表示成機器能理解的符號)→ 語義匹配(尋找問題和原...
2019-09-20 標簽:人工智能深度學(xué)習(xí)nlp 3548 0
引言 隨著BERT等預(yù)訓(xùn)練模型橫空出世,NLP方向迎來了一波革命,預(yù)訓(xùn)練模型在各類任務(wù)上均取得了驚人的成績。隨著各類預(yù)訓(xùn)練任務(wù)層出不窮,也有部分研究者考...
21個經(jīng)典深度學(xué)習(xí)句間關(guān)系模型
鴿了很久的NLP入門系列終于在我的努力下又更新了。 上次聊了分類任務(wù)的模型與技巧,今天我們就來聊聊句間關(guān)系任務(wù)。句間關(guān)系的輸入是一對文本,輸出是文本間的...
2021-03-29 標簽:深度學(xué)習(xí)nlp 3488 0
我們今天看到了一個明顯的趨勢就是 AI 正從感知智能快速向認知智能邁進。AI 正從“能聽、會說、會看”的感知智能,走向“能思考、能回答問題、能總結(jié)、做翻...
? 電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/李彎彎)如今大火的ChatGPT,得益于AIGC 背后的關(guān)鍵技術(shù)NLP(Natural LanguageProcessing,...
來自:對白的算法屋 今天寫點技術(shù)干貨來回饋一下我的粉絲們。本來想繼續(xù)寫對比學(xué)習(xí)(Contrastive Learing)相關(guān)類型的文章,以滿足我出一本A...
從預(yù)訓(xùn)練語言模型看MLM預(yù)測任務(wù)
為了解決這一問題,本文主要從預(yù)訓(xùn)練語言模型看MLM預(yù)測任務(wù)、引入prompt_template的MLM預(yù)測任務(wù)、引入verblize類別映射的Promp...
將對話中的情感分類任務(wù)建模為序列標注 并對情感一致性進行建模
本文是平安科技發(fā)表在ACL2020上的一篇論文,思路比較新穎,它將ERC任務(wù)看做序列標注任務(wù),并對情感一致性進行建模。 ? 之前解決ERC的思路是利用上...
2021-01-18 標簽:情感識別深度學(xué)習(xí)nlp 3422 0
Multilingual多語言預(yù)訓(xùn)練語言模型的套路
Facebook在Crosslingual language model pretraining(NIPS 2019)一文中提出XLM預(yù)訓(xùn)練多語言模型,...
2022-05-05 標簽:語言模型數(shù)據(jù)集nlp 3415 0
就以你提到vae,cvae,生成模型來說。這些最初的基礎(chǔ)是ae(auto encoder)算法,就是用一個encoder把一個原始高維向量(圖片,文字,...
2020-12-28 標簽:AI深度學(xué)習(xí)nlp 3403 0
? 本文首先介紹傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)增強在NER任務(wù)中的表現(xiàn),然后介紹一種單獨適配于NER的數(shù)據(jù)增強方法,這種方法生成的數(shù)據(jù)更具豐富性、數(shù)據(jù)質(zhì)量更高。 0 前言 ...
2021-01-18 標簽:數(shù)據(jù)自然語言處理nlp 3394 0
自然語言處理(NLP)最近取得了巨大的進步,每隔幾天就會發(fā)布最新的結(jié)果。排行榜瘋狂是指最常見的NLP基準,如GLUE和SUPERGLUE,它們的得分越來...
2020-05-04 標簽:nlp遷移學(xué)習(xí) 3390 0
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