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深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理

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糾錯(cuò)框架的基本結(jié)構(gòu)

最簡(jiǎn)單的一種方法,就是結(jié)合詞典去做,這個(gè)詞典其實(shí)已經(jīng)有比較通用的,那就是jieba的詞典(idf.t....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 10-10 11:04 ?1808次閱讀

糾錯(cuò)技術(shù)的背景

然后是用戶的主觀理解,有的時(shí)候用戶只是聽(tīng)說(shuō)過(guò)而沒(méi)見(jiàn)過(guò),或者就是理解問(wèn)題,導(dǎo)致主動(dòng)地出入了錯(cuò)誤的內(nèi)容,....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 10-10 11:01 ?1488次閱讀

介紹10個(gè)常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)案例

每行長(zhǎng)度相同,即每行的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)相同,因此我們可以說(shuō)數(shù)據(jù)是矢量化的。這些行數(shù)據(jù)可以一次性或成批地提供給....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 10-10 10:55 ?21291次閱讀

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理基于圖數(shù)據(jù)問(wèn)題方面取得了巨大的成功

第一個(gè)工作是Research Track的《Towards Deeper Graph Neural ....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 10-10 10:47 ?3727次閱讀
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理基于圖數(shù)據(jù)問(wèn)題方面取得了巨大的成功

建立決策樹(shù)的邏輯

像上面的這樣的二叉樹(shù)狀決策在我們生活中很常見(jiàn),而這樣的選擇方法就是決策樹(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的方法就是通過(guò)平時(shí)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 10-10 10:44 ?3323次閱讀
建立決策樹(shù)的邏輯

如何系統(tǒng)型的學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)?

更要命的是,我發(fā)現(xiàn)我一直都是在寫(xiě)算法,從沒(méi)考慮過(guò)如何部署模型,也就是整天紙上談兵。所以我最近開(kāi)始學(xué)網(wǎng)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 10-10 10:39 ?3326次閱讀

整理了一波關(guān)于醫(yī)療NLP的數(shù)據(jù)集

病人事件圖譜數(shù)據(jù)集 病人事件圖譜是一種新的基于RDF的醫(yī)療觀察性數(shù)據(jù)表示模型,可以清晰地表示臨床檢查....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 10-10 10:36 ?9384次閱讀

一個(gè)新任務(wù):給定知識(shí)圖譜中的一條query path,生成對(duì)應(yīng)的問(wèn)題

關(guān)于問(wèn)題生成的當(dāng)前研究通常將輸入文本作為序列直接編碼,而沒(méi)有明確建模其中的事實(shí)信息,這會(huì)導(dǎo)致生成的問(wèn)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 10-10 10:29 ?3704次閱讀
一個(gè)新任務(wù):給定知識(shí)圖譜中的一條query path,生成對(duì)應(yīng)的問(wèn)題

使用Softmax的信息來(lái)教學(xué) —— 知識(shí)蒸餾

當(dāng)處理一個(gè)分類問(wèn)題時(shí),使用softmax作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后一個(gè)激活單元是非常典型的用法。這是為什么呢....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 10-10 10:23 ?2691次閱讀

幾種流行的優(yōu)化器的介紹以及優(yōu)缺點(diǎn)分析

為你的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇一個(gè)好的優(yōu)化器是非常困難的。熱門的深度學(xué)習(xí)庫(kù),如PyTorch或TensorF....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 10-10 10:16 ?11224次閱讀
幾種流行的優(yōu)化器的介紹以及優(yōu)缺點(diǎn)分析

KDD2020知識(shí)圖譜相關(guān)論文分享

論文專欄:KDD2020知識(shí)圖譜相關(guān)論文分享 論文解讀者:北郵 GAMMA Lab 博士生 閆博 題....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 09-25 17:36 ?4261次閱讀

情感機(jī)器人小冰的外部結(jié)構(gòu)

在大學(xué)時(shí)代參加過(guò)一次微軟技術(shù)大會(huì),沒(méi)記錯(cuò)的是在2015年吧,當(dāng)時(shí)演講者(原諒我不記得名字)在臺(tái)上介紹....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 09-25 17:16 ?2459次閱讀

對(duì)話系統(tǒng)最原始的實(shí)現(xiàn)方式 檢索式對(duì)話

對(duì)話系統(tǒng)可以說(shuō)是NLP領(lǐng)域目前已知最扎實(shí)的落地場(chǎng)景了,整個(gè)流程都脫離不了NLP的核心作用,而且整個(gè)流....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 09-25 17:08 ?3006次閱讀
對(duì)話系統(tǒng)最原始的實(shí)現(xiàn)方式   檢索式對(duì)話

NLP 2019 Highlights 給NLP從業(yè)者的一個(gè)參考

自然語(yǔ)言處理專家elvis在medium博客上發(fā)表了關(guān)于NLP在2019年的亮點(diǎn)總結(jié)。對(duì)于自然語(yǔ)言處....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 09-25 16:56 ?2458次閱讀

三種pooling策略的對(duì)比

一、背景介紹 BERT和RoBERTa在文本語(yǔ)義相似度等句子對(duì)的回歸任務(wù)上,已經(jīng)達(dá)到了SOTA的結(jié)果....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 09-25 16:46 ?11537次閱讀
三種pooling策略的對(duì)比

針對(duì)電商場(chǎng)景調(diào)優(yōu)BERT的論文

最近跟幾個(gè)做電商N(yùn)LP的朋友們聊天,有不少收獲。我之前從來(lái)沒(méi)想過(guò)【搜索】在電商里的地位是如此重要,可....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 09-25 16:40 ?2491次閱讀
針對(duì)電商場(chǎng)景調(diào)優(yōu)BERT的論文

4種常見(jiàn)的NLP實(shí)踐思路分析

本文針對(duì)NLP項(xiàng)目給出了4種常見(jiàn)的解題思路,其中包含1種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的思路和3種基于深度學(xué)習(xí)的思路。
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 09-24 10:33 ?3005次閱讀
4種常見(jiàn)的NLP實(shí)踐思路分析

2020年圖機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì)

本文寫(xiě)作目的并非介紹圖機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念,如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Graph Neural Network,G....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-31 11:08 ?3317次閱讀

自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)怎么入門

有很多小伙伴想自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí),但是無(wú)從下手,特意找來(lái)知乎高贊回答,感覺(jué)看了以下回答,會(huì)有所受益。
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-31 11:02 ?3133次閱讀

一文解析深度學(xué)習(xí)的優(yōu)算方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)的目的是找到使損失函數(shù)的值盡可能小的參數(shù)。這是尋找最優(yōu)參數(shù)的問(wèn)題,解決這個(gè)問(wèn)題的過(guò)程稱....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-31 11:00 ?2974次閱讀
一文解析深度學(xué)習(xí)的優(yōu)算方法

Subword Model的兩種模型解析

之前介紹的模型都是基于詞向量的, 那么能不能換一個(gè)角度來(lái)表示語(yǔ)言。說(shuō)英文的時(shí)候, 每個(gè)單詞都是由音節(jié)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-31 10:56 ?3340次閱讀

基于選擇機(jī)制的自注意力網(wǎng)絡(luò)模型

自注意力網(wǎng)絡(luò)(SANs)在許多自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得顯著的成功,其中包括機(jī)器翻譯、自然語(yǔ)言推理以及語(yǔ)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-31 10:45 ?6009次閱讀
基于選擇機(jī)制的自注意力網(wǎng)絡(luò)模型

阿里巴巴2020校園招聘公告分享 工程師來(lái)了解一下

學(xué)弟學(xué)妹來(lái)一起了解一哈, 阿里巴巴2020校園招聘的事情。 團(tuán)隊(duì)介紹團(tuán)隊(duì)屬于阿里電商大中臺(tái),是中臺(tái)戰(zhàn)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-31 09:17 ?2500次閱讀
阿里巴巴2020校園招聘公告分享 工程師來(lái)了解一下

中國(guó)限制AI技術(shù)出口:TikTok需經(jīng)國(guó)家批準(zhǔn)才可出售

8月28日,商務(wù)部、科技部調(diào)整發(fā)布《中國(guó)禁止出口限制出口技術(shù)目錄》。(商務(wù)部 科技部公告2020年第....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-31 09:04 ?2464次閱讀
中國(guó)限制AI技術(shù)出口:TikTok需經(jīng)國(guó)家批準(zhǔn)才可出售

基于Transformer模型的上下文嵌入何時(shí)真正值得使用?

作者發(fā)現(xiàn),在決定BERT-embedding和Glove-embedding的效果性能方面,訓(xùn)練數(shù)據(jù)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-28 10:44 ?3463次閱讀
基于Transformer模型的上下文嵌入何時(shí)真正值得使用?

推薦10篇經(jīng)典人工智能學(xué)術(shù)論文

預(yù)訓(xùn)練模型的好處是訓(xùn)練代價(jià)較小,配合下游任務(wù)可以實(shí)現(xiàn)更快的收斂速度,并且能夠有效地提高模型性能,尤其....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-28 10:41 ?8323次閱讀
推薦10篇經(jīng)典人工智能學(xué)術(shù)論文

4個(gè)角度來(lái)科普貝葉斯定理及其背后的思維

所以,要理解學(xué)好數(shù)學(xué),就必須了解數(shù)學(xué)的是怎么產(chǎn)生的。所有的數(shù)學(xué)都是從實(shí)際中抽離出來(lái)的,是抽象的東西,....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-28 10:38 ?12398次閱讀
4個(gè)角度來(lái)科普貝葉斯定理及其背后的思維

阿里巴巴B2B在電商結(jié)構(gòu)化信息挖掘和場(chǎng)景應(yīng)用

可以看到,專家系統(tǒng)大量依靠領(lǐng)域?qū)<胰斯?gòu)建的知識(shí)庫(kù)。在數(shù)據(jù)量激增、信息暴漲的當(dāng)下,人工維護(hù)知識(shí)庫(kù)的方....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-28 10:35 ?3262次閱讀
阿里巴巴B2B在電商結(jié)構(gòu)化信息挖掘和場(chǎng)景應(yīng)用

人工智能技術(shù)的發(fā)展需要三個(gè)要素:數(shù)據(jù)、算法和算力

周志華表示,當(dāng)今的人工智能熱潮是由于機(jī)器學(xué)習(xí),特別是其中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得巨大進(jìn)展,在大數(shù)據(jù)、大算力....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-28 10:30 ?15795次閱讀
人工智能技術(shù)的發(fā)展需要三個(gè)要素:數(shù)據(jù)、算法和算力

使用知識(shí)圖譜作為輸入的表征,研究一個(gè)端到端的graph-to-text生成系統(tǒng)

graph-to-text的一個(gè)重要任務(wù)是從 Abstract Meaning Representa....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 08-28 10:28 ?4923次閱讀
使用知識(shí)圖譜作為輸入的表征,研究一個(gè)端到端的graph-to-text生成系統(tǒng)