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自然语言处理知识太庞大了,网上也都是一些零零散散的知识,比如单独讲某些模型,也没有来龙去脉,学习起来较为困难,于是我自己总结了一份知识体系结构,不足之处...
这两个问题都很棘手,显然,为期一天的研讨会肯定讨论不出什么结果。但是在会议现场,一些有远见卓识的NLP研究人员还是探讨了不少方法和想法,其中有一些尤其值...
精准的时间序列预告对交通、能源、金融、经济等领域都非常重要。但是现代技术都是通过时间数据来建立预测模型,通常忽略了非结构化文本之下有价值的信息。本篇论文...
除了能够更快地进行训练之外,迁移学习也是特别有趣的,仅在最后一层进行训练,让我们可以仅仅使用较少的标记数据,而对整个模型进行端对端训练则需要庞大的数据集...
自然语言处理知识太庞大了,网上也都是一些零零散散的知识,比如单独讲某些模型,也没有来龙去脉,学习起来较为困难,于是总结了一份知识体系结构。
只用了100个案例,他们就达到了和用2万个案例训练出的模型同样的错误率水平。除此之外,他们还提供了对模型进行预训练的代码,因为维基百科有多种语言,这使得...
知识图会成为 NLP 的未来吗?IJCAI杰出论文背后的思考
在本文中,我们提出了一个常识知识感知对话模型 (CCM),演示了常识知识有助于开放域对话系统中语言的理解与生成。自动评估与人工评估皆证明了,与当前最先进...
如何利用spaCy和Cython以约100倍于Python的速度实现NLP
然后,我们可以将矩形列表存储在这种结构的 C 数组中,并将这个数组传递给我们的 check_rectangle 函数。此函数现在接受一个 C 数组作为输...
这段文字包含多个有用事实,如果计算机能从中读懂“伦敦是一座城市”“伦敦位于英格兰”“伦敦由罗马人建立”,那就大功告成了。但为了实现这一目标,我们首先要向...
近日,Salesforce发布了一项新的研究成果:decaNLP——一个可以同时处理机器翻译、问答、摘要、文本分类、情感分析等十项自然语言任务的通用模型。
Github上Star过千的PyTorch NLP相关项目都在这儿了!
OpenNMT 全称是Open Source Neural Machine Translation in PyTorch (PyTorch 开源神经翻译...
物联网(IOT)与人工智能(AI)息息相关。物联网产生大量数据,而数据又是人工智能和机器学习的核心。与此同时,随着连网设备和传感器的快速扩张,智能技术...
对于机器翻译、文本摘要、Q&A、文本分类等自然语言处理任务来说,深度学习的出现一遍遍刷新了state-of-the-art的模型性能记录,给研究带来诸多...
介绍Word2Vec和Glove这两种最流行的词嵌入方法背后的直觉
对于IDF而言,长文档包含的单词更多,因此更容易出现各种单词。因此,IDF相等的情况下,经常出现在短文档中的单词,信息量比经常出现在长文档中的单词要高。...
还在为找不到机器学习的API而烦恼吗?本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别,文本分析,NLP,情感分析,语言翻译,机器学习和预测的API列表,...
NLP的介绍和如何利用机器学习进行NLP以及三种NLP技术的详细介绍
本文用简洁易懂的语言,讲述了自然语言处理(NLP)的前世今生。从什么是NLP到为什么要学习NLP,再到如何利用机器学习进行NLP,值得一读。这是该系列的...
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