【顶会学习计划】万字吃透NER
NLP系列顶会学习计划,今天研究的是顶会ACL2018的一篇文章,并尝试在相同数据集上自己实现模型,领会STOA的魅力!
2022年人工智能5大发展趋势
近几年随着各行业对于自动化需求的提高,为人工智能带了了一次巨大的提升机会。随着深度学习的开放,人工智能在几年中快速发展,由尖端技术慢慢向着开始普及在各行业和家庭生活中。以下是国外一家专注于开源和堆栈技术新闻网站TheNewStark盘点的2022年值得人们期待的五个人工智能发展趋势。趋势1:大型语言
5分钟 NLP系列—— 11 个词嵌入模型总结
TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText, ELMO, CoVe, BERT, RoBERTa
做了个代码神器,让你敲代码6到起飞, 代码开源给大家【人工智能/自然语言处理】
温馨提示: 非营销文章, 把开发的好用工具推荐给大家, 并提供一些思路和灵感????目录????✨ 一、为什么要开发一个这样的工具❤️ 二、VARBook介绍???? 三、怎么使用?????️ 1、快速访问????️ 2、使用案例???? 四、VARBook有什么特点???? 1、为中文支持而生?
【NLP_事件抽取】基于条件随机场模型
数据预处理#!/usr/bin/env python# coding=utf-8from string import punctuationimport reimport codecs# 英文标点符号+中文标点符号# 未去除空格、换行符等(正则表达式以"/s"表示)punc = punctuatio
【一起入门NLP】中科院自然语言处理期末考试*总复习*:考前押题+考后题目回忆
明天期末考试,胡玥老师亲自出题,整理一下我觉得最最最重点的地方押押题????????目录题型第三章:深度学习基础第四章:语言模型+词向量第五章:注意力机制第六章:NLP基础任务第七章:预训练语言模型题型填空题 1分x20个简答题 7分x6个综合题 38分计算题:维特比算法设计题第三章:深度学习基础?
pandas计算dataframe两列数据值相等的行号、取出DataFrame中两列值相等的行号
pandas计算dataframe两列数据值相等的行号、取出DataFrame中两列值相等的行号
如何微调BERT模型进行文本分类
探索BERT并了解如何为任何文本分类任务对其进行微调
NLP 实战 (9) | CSDN topN指数月排行榜竞赛动画
开源一个 topn 词竞赛动画项目 topn_race:GitCode 仓库:https://gitcode.net/csdn/topn_race核心功能:输入:按月统计的topN词频数据输出:topN词频竞赛动画(可带音效)源码结构本项目基于开源项目:https://github.com/dexp
Feedback Prize - Evaluating Student Writing
评估学生写作:分析 6-12 年级学生的议论文写作要素
5分钟 NLP:使用 OpenNRE 进行关系提取
关系提取、知识图谱、实体和 OpenNRE
5个很少被提到但能提高NLP工作效率的Python库
本篇文章将分享5个很棒但是却不被常被提及的Python库,这些库可以帮你解决各种自然语言处理(NLP)工作。
【论文笔记】OPTIPROMPT:用prompt提取预训练模型中的客观事实
目录引言论文介绍1. Continuous prompt2. Prompt是否真的有用思考总结引言像BERT这样的预训练模型学习了大规模语料的词分布,同时也学习了语料中的客观事实。基于这样的直觉,Petroni et al. (2019)提出LAMA模型,首次从BERT中以完形填空的方式提取客观事实
恒源云_文本数据扩增时,哪些单词 (不) 应该被选择?
文章来源 | 恒源云社区(恒源云,专注 AI 行业的共享算力平台)原文地址 | 论文笔记原文作者 | Mathor我在,或者我不在,大佬就在那里,持续不断的发文!所以,我还是老老实实的搬运吧!正文开始:文本扩增(Text Augmentation)现在大部分人都在用,因为它可以帮助提升文本分类的效果
5分钟 NLP 系列: Word2Vec和Doc2Vec
CBOW 和 Skip-gram Word2Vec、DM 和 DBOW Doc2Vec
【NLP_命名实体识别】CRF++使用流程
重要参考用CRF做命名实体识别(一) - 简书 (jianshu.com)https://www.jianshu.com/p/12f2cdd86679(8条消息) 【windows下CRF++的安装与使用】_feng_zhiyu的博客-CSDN博客_crf++安装https://blog.csdn.
BERT 模型的知识蒸馏: DistilBERT 方法的理论和机制研究
在本文中,我们将探讨 DistilBERT [1] 方法背后的机制,该方法可用于提取任何类似 BERT 的模型。