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視覺作為人類感知體驗的核心部分，已被證明在建立語言模型和提高各種NLP任務的性能方面是有效的。作者認為視覺作為輔助語義信息可以進一步促進句子表征學習。
2022-09-21 標簽：nlp 2.2k 0
模型壓縮涉及將大型資源密集型模型轉化為適合在受限移動設備上存儲的緊湊版本。此外，它還可以優化模型以實現更快的執行速度和最小的延遲，或在這些目標之間取得平衡。
添加關鍵字過濾器是增強檢索結果的一種方法。但這也帶來了一系列挑戰。我們需要手動或通過 NLP 關鍵字提取/主題標記模型為每個文檔充分確定合適的關鍵字。此...
因為模型是根據人工標注的輸入進行訓練的，所以評估的核心部分也基于人工輸入，即通過讓標注者對模型輸出的質量評分來進行。為避免訓練階段涉及的標注者的判斷過擬...
Language Model Reasoning是什么意思？
那么，前面總是提到推理 (Reasoning) 這個詞，什么是推理？我嘗試用自己的語言來解釋“推理”的含義，最后發現我寫得還不如 ChatGPT
信息提取（Information Extraction，IE）需要提取句子中的實體、關系、事件等，其不同的任務具有多樣的抽取目標和異質的機構，因此，傳統...
機器翻譯使用計算機將一種語言翻譯成另一種語言，具有低成本、高效率和高翻譯質量等優勢，在語音翻譯、同聲傳譯自動化等許多領域得到廣泛應用。 隨著雙語語料庫的...
視覺-語言 (Vision-Language, VL) 是計算機視覺和自然語言處理這兩個研究領域之間形成的交叉領域，旨在賦予 AI 系統從多模態數據中學...
最近，上下文學習策略已被證明在沒有訓練的情況下顯示出顯著的結果。很少有研究利用上下文學習進行zero-shot信息提取。不幸的是，推理的證據在思維鏈提示...
谷歌新作SPAE：GPT等大語言模型可以通過上下文學習解決視覺任務
這篇論文揭示了 PaLM 或 GPT 在通過上下文學習解決視覺任務方面的能力，并提出了新方法 SPAE（Semantic Pyramid AutoEnc...
FoolNLTK — 作者號稱“可能不是最快的開源中文分詞，但很可能是最準的開源中文分詞”。 這個開源工具包基于 BiLSTM模型 訓練而成，功能包含分...
近年來，我們聽說了很多關于Transformers的事情，并且在過去的幾年里，它們已經在NLP領域取得了巨大成功。Transformers是一種使用注意...
文本分類是NLP領域的較為容易的入門問題，本文記錄文本分類任務的基本流程，大部分操作使用了**torch**和**torchtext**兩個庫。 ...
在當前低資源的語言基準上（如FLORES-200）改進機器翻譯性能。針對資源極低的語言，可以利用圣經（世界上翻譯最多的文檔）等現有文本作為開發機器翻譯系...
訓練越來越大的深度學習模型已經成為過去十年的一個新興趨勢。如下圖所示，模型參數量的不斷增加讓神經網絡的性能越來越好，也產生了一些新的研究方向，但模型的問...
在很多問題中，獲取標注準確的大量數據需要很高的成本，這也往往限制了深度學習的應用。主動學習通過對未標注的數據進行篩選，可以利用少量的標注數據取得較高的學...
自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）作為人工智能（AI）領域的一個重要分支，旨在使計算機能夠理解和處理人類自...
ESIM是ACL2017的一篇論文，在當時成為各個NLP比賽的殺器，直到現在仍是入門自然語言推理值得一讀的文章。 本文根據ESIM原文以及pyto...
該研究的結果適用于一般數據集，可以擴展到交叉注意力層，并且研究結論的實際有效性已經通過徹底的數值實驗得到了驗證。該研究建立一種新的研究視角，將多層 tr...
2023-09-07 標簽：AI向量機Transformer 1.8k 0
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