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      深度學習自然語言處理

      文章：837 被閱讀：242.5w 粉絲數(shù)：45 關注數(shù)：0 點贊數(shù)：5

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      導讀：本文目標是對近期火爆異常的Prompt相關研究作一些追溯和展望，內容主要參考論文《Pre-tr....
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      卷友們好，我是rumor。 之前我學習Prompt范式的源起PET后就鴿了很久，相信卷友們已經(jīng)把Pr....
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      如何解決NER覆蓋和不連續(xù)問題

      論文：A Span-Based Model for Joint Overlapped and Dis....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 09-08 10:48 ?2800次閱讀
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      引言 對話系統(tǒng)（dialogue system）是 NLP 中的的重點研究方向之一。其可以分為任務型....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 09-08 10:43 ?4564次閱讀

      多模態(tài)圖像-文本預訓練模型

      1.介紹 讓機器能以人類智能相似的方式作出反應一直是人工智能研究人員的目標。為了讓機器能聽會說、能看....
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      淺析Google Research的LaserTagger和Seq2Edits

      本期導讀：近年來，序列到序列（seq2seq）方法成為許多文本生成任務的主流思路，在機器翻譯、文本摘....
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      數(shù)據(jù)之殤？我們究竟需要怎樣的數(shù)據(jù)？

      隨機抽取了 train 和 dev 評估之后，果然印證了我的思想。
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 07-04 11:19 ?1732次閱讀

      語義分割在三元組關系抽取中的作用是什么？

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      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-26 11:14 ?3197次閱讀
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      嵌入（embedding）是機器學習中最迷人的想法之一。如果你曾經(jīng)使用Siri、Google Ass....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-23 16:36 ?2028次閱讀
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      分享一種情感分析的解決方案

      情感分析是比較復雜和高階的AI應用，在AI和人的交互過程中，能夠準確地把握人的情感狀態(tài)，從而極大地提....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-23 16:16 ?2842次閱讀

      關于NLP任務的所有GNN相關技術介紹

      傳統(tǒng)的NLP任務中，文本序列被認為是一個由tokens組成的袋子，如BoW（詞袋模型）和TF-IDF....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-23 16:09 ?4003次閱讀

      介紹一種新穎的三元組對比學習訓練框架

      在自然語言處理和知識圖譜領域的信息提取中，三元組抽取是必不可少的任務。
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-23 15:56 ?4005次閱讀
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      怎樣去增強PLM對于實體和實體間關系的理解？

      傳統(tǒng)的預訓練目標沒有對文本中的關系事實進行顯式建模，而這些關系事實對于理解文本至關重要。
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-23 15:32 ?1409次閱讀
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      如何向大規(guī)模預訓練語言模型中融入知識？

      本文關注于向大規(guī)模預訓練語言模型（如RoBERTa、BERT等）中融入知識。
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-23 15:07 ?4701次閱讀
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      樣本量極少可以訓練機器學習模型嗎？

      本文首先介紹了用小樣本訓練模型會導致的問題，再介紹了Few-Shot Learning的基本原理即三....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-23 15:02 ?7422次閱讀

      OntoED可以基于事件本體實現(xiàn)事件知識的利用和傳播

      1、總述 事件檢測旨在從給定的文本中識別事件觸發(fā)詞，并將其分類為事件類型。目前事件檢測的大多數(shù)方法在....
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      關于神經(jīng)網(wǎng)絡的十大學習率衰減提效策略

      十大學習率衰減策略！ 簡 介 目前越來越多非結構化問題的出現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡也扮演著愈加重要的作用。一個好....
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      如何使用輔助任務來提升情感分類領域適應？

      論文標題：Learning Sentence Embeddings with Auxiliary T....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-16 17:30 ?2450次閱讀
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      簡述位置編碼在注意機制中的作用

      神經(jīng)網(wǎng)絡知識。 有一種叫做注意機制的東西，但是你不需要知道注意力具體實現(xiàn)。 RNN/LSTM的不足。....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-16 17:19 ?3078次閱讀
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      關于論辯圖譜的互動論點對識別

      引言 本文介紹了復旦大學數(shù)據(jù)智能與社會計算實驗室（Fudan DISC）在Findings of A....
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      復雜知識庫問答任務的典型挑戰(zhàn)和解決方案

      知識庫問答旨在通過知識庫回答自然語言問題。近來，大量的研究集中在語義或句法上復雜的問題上。在本文中，....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-13 09:49 ?2740次閱讀

      通用領域大規(guī)模條件性知識圖譜數(shù)據(jù)集

      1.摘要 本數(shù)據(jù)集由哈爾濱工業(yè)大學社會計算與信息檢索研究中心（哈工大SCIR）秦兵教授和劉銘教授主持....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 06-08 15:23 ?2540次閱讀

      入門自然語言處理的基本任務——文本匹配

      2020年初，新冠疫情席卷全球。除了“待在家，不亂跑”，我想還能從哪為抗擊疫情出點微薄之力呢？ 碰巧....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 05-31 11:51 ?3333次閱讀

      清華聯(lián)合阿里達摩院開發(fā)行業(yè)首個人工標注的少樣本NER數(shù)據(jù)集

      NER（命名實體識別）作為NLP的一項基本任務，其日常是訓練人工智能（zhang）對一段文本中的專有....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 05-28 14:59 ?1516次閱讀
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      全面介紹因果推斷方向的基礎方法

      寫在前面 這一部分主要介紹的是因果推斷方向的基礎方法，后面會對這個方向前沿的論文和方向做一些基礎介紹....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 05-26 09:39 ?3969次閱讀
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      如何解決樣本不均的問題？

      樣本不均的問題大家已經(jīng)很常見了，我們總是能看到某一個類目的數(shù)量遠高于其他類目，舉個例子，曝光轉化數(shù)遠....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 05-26 09:19 ?2614次閱讀
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      超詳細EMNLP2020 因果推斷

      引言 X，Y之間的因果性被定義為操作X，會使得Y發(fā)生改變。在很多領域如藥物效果預測、推薦算法有效性，....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 05-19 15:59 ?5511次閱讀
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      一種為小樣本文本分類設計的結合數(shù)據(jù)增強的元學習框架

      01 研究背景及動機 近些年，元學習已經(jīng)成為解決小樣本問題的主流技術，并且取得不錯的成果。然而，由于....
      的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 05-19 15:54 ?4893次閱讀
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