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基于GLM-6B對話模型的實體屬性抽取項目實現(xiàn)解析
Zero-shot、One-shot以及Few-shot讓人傻傻分不清,讀了很多文章,也沒搞清楚他們的差別,究竟什么叫zero-shot,其在應用過程中...
這段文字包含多個有用事實,如果計算機能從中讀懂“倫敦是一座城市”“倫敦位于英格蘭”“倫敦由羅馬人建立”,那就大功告成了。但為了實現(xiàn)這一目標,我們首先要向...
為什么說具有語言處理能力是物聯(lián)網(wǎng)智能設備的未來詳細解答
物聯(lián)網(wǎng)(IOT)與人工智能(AI)息息相關。物聯(lián)網(wǎng)產生大量數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)又是人工智能和機器學習的核心。與此同時,隨著連網(wǎng)設備和傳感器的快速擴張,智能技術...
2018-07-07 標簽:物聯(lián)網(wǎng)AINLP 6908 0
如何用更少的數(shù)據(jù)自動將文本分類,同時精確度還比原來的方法高
計算機視覺領域遷移學習和預訓練ImageNet模型的成功已經轉移到了NLP領域。許多企業(yè)家、科學家和工程師目前都用調整過的ImageNet模型解決重要的...
本文從兩篇論文出發(fā)先簡要介紹了自然語言處理的基本分類和基本概念,再向讀者展示了深度學習中的 NLP。這兩篇論文都是很好的綜述性入門論文,希望詳細了解自然...
“自然語言處理” (Natural Language Processing,簡稱NLP) 是近年來科技界最熱門的詞語之一,也是當下人工智能研究最熱門的領...
無監(jiān)督訓練加微小調整,只用一個模型即可解決多種NLP
基于一個可伸縮的、任務無關的系統(tǒng),OpenAI在一組包含不同的語言任務中獲得了最優(yōu)的實驗結果,方法是兩種現(xiàn)有理念的結合:遷移學習和無監(jiān)督的預訓練。
基于內容的推薦算法算是最早應用于工程實踐的推薦算法,有大量的應用案例
從上圖也可以看出,要做基于內容的個性化推薦,一般需要三個步驟,它們分別是:基于用戶信息及用戶操作行為構建用戶特征表示、基于標的物信息構建標的物特征表示、...
TableBank:高質量的標注表格數(shù)據(jù)集
通常每個Word文檔都有一個對應的Office XML源代碼文件,在代碼中對應表格的位置,可以對其進行修改,讓表格加上邊框,以此來區(qū)分表格與文檔的其他部...
2019-04-04 標簽:數(shù)據(jù)集自然語言處理nlp 6068 0
這篇文章是一名自然語言處理(nlp)的初學者,在nlp里摸爬滾打了許久的一些心得,推薦了nlp的學習路線和資料合集,本站極力推薦。
除了能夠更快地進行訓練之外,遷移學習也是特別有趣的,僅在最后一層進行訓練,讓我們可以僅僅使用較少的標記數(shù)據(jù),而對整個模型進行端對端訓練則需要龐大的數(shù)據(jù)集...
2018-08-22 標簽:數(shù)據(jù)集NLP遷移學習 5871 0
自然語言處理知識太龐大了,網(wǎng)上也都是一些零零散散的知識,比如單獨講某些模型,也沒有來龍去脈,學習起來較為困難,于是總結了一份知識體系結構。
用NLP技術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:神經網(wǎng)絡算法NLP 5188 0
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