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文章/答案/技术大牛

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PaddlePaddle

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中医名词看不懂？用PaddleNLP做一个中医“百科全书”

https 网络安全 NLP 服务

我是一个深度学习爱好者，目前对自然语言处理感兴趣，热衷于了解一些人工智能中的数学推导和经典论文复现，正在成长的“小趴菜”一枚，在PPDE指导计划中，创作了中医文献阅读理解项目，下面将由我介绍在项目创作过程中的一些思考。

2023-03-06

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中医名词看不懂？用PaddleNLP做一个中医“百科全书”

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我是一个深度学习爱好者，目前对自然语言处理感兴趣，热衷于了解一些人工智能中的数学推导和经典论文复现，正在成长的“小趴菜”一枚，在PPDE指导计划中，创作了中医文献阅读理解项目，下面将由我介绍在项目创作过程中的一些思考。

2023-03-06

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PaddleNLP新增AutoPrompt自动化提示功能，登顶FewCLUE小样本学习榜单

NLP 服务开源编程算法

近年来，预训练语言模型已逐渐成为NLP任务的主流解决方案。但是在业务场景中，往往会遇到标注数据不足的问题，如何利用少量样本将模型快速迭代至可用状态成为了必要的研究方向。

2022-11-29

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基于大模型的代码生成及其发展趋势

NLP 服务腾讯云测试服务编程算法

本文整理自北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室副教授罗杰的主题分享——基于大模型的代码生成及其发展趋势。

2022-11-29

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基于大模型的代码生成及其发展趋势

NLP 服务腾讯云测试服务编程算法

本文整理自北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室副教授罗杰的主题分享——基于大模型的代码生成及其发展趋势。

2022-11-29

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YOLOv7部署加速比5.89，BERT部署加速比6.37，自动化压缩工具实战30+热门AI模型

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众所周知，计算机视觉技术（CV）是企业人工智能应用比重最高的领域之一。为降低企业成本，工程师们一直在探索各类模型压缩技术，来产出“更准、更小、更快”的AI模型部署落地。而在自然语言处理领域（NLP）中，随着模型精度的不断提升，模型的规模也越来越大，例如以BERT、GPT为代表的预训练模型等，这成为企业NLP模型部署落地的拦路虎。

2022-11-29

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金融产业应用详解 | 表单自动识别、保险智能问答端到端方案

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随着人工智能技术的逐渐成熟，计算机视觉、语音、自然语言处理等技术在金融行业的应用从广度和深度上都在加速，这不仅降低了金融机构的运营和风险成本，而且有助于提升客户的满意度，比如：利用OCR技术快速处理海量表格做信息结构化抽取和存储，大幅提升从业人员工作效率；利用NLP技术实现智能问答解决方案，帮助用户即使没有复杂的金融背景知识也能快速找到自己需要的信息。

2022-09-01

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产业级信息抽取技术开源，为什么Prompt更有效？

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在金融、政务、法律、医疗等众多行业中，大量文档信息需要进行数字化及结构化处理，而人工处理方式往往费时费力，且容易产生错误。信息抽取技术能很好地解决这个问题。信息抽取（Information Extraction,IE）指的是从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术。

2022-08-31

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百度吴甜提出大模型落地关键路径业内首发行业大模型

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5月20日，由深度学习技术与应用国家工程研究中心主办、飞桨承办的WAVE SUMMIT 2022深度学习开发者峰会在线上举办。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜发布飞桨文心最新全景图，提出支撑大模型产业落地的3个关键路径，并在业内首发行业大模型。

2022-08-31

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百度发布首个集分析与增强于一体的可信AI工具集TrustAI

人工智能深度学习 NLP 服务神经网络

5月20日，在WAVE SUMMIT 2022深度学习开发者峰会上,百度发布首个集可信分析和增强于一体的可信AI工具集-TrustAI，帮助NLP领域开发者了解神经网络模型的预测机制，构建更加可信、效果更强的模型，助力神经网络模型更安全、可靠地落地于实际应用中。

2022-08-31

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百亿参数大模型ERNIE加持下，零门槛AI开发平台EasyDL有多强？

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随着AI技术的发展，NLP技术已经陆续“上岗”至各类产业应用场景中，自动处理繁杂而重复性的工作，如新闻内容自动分类、智能客服自动回复、评论敏感词审核、用户评论情感分析等。

2022-08-31

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NLP产业应用实战，评论观点抽取与分析和文本语义检索深度详解

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人工智能时代，越来越多的企业正在应用AI技术开展智能化转型。其中，NLP技术拥有非常广泛的行业应用场景，包括信息检索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等。通过NLP技术的应用，可以支持情感分析系统对海量带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，提供用户洞察，辅助决策；可以支持检索系统帮助用户快速在海量数据中找到自己需要的信息，实现知识的搜索、发现和利用。

2022-04-20

6070

SOTA效果+一键预测，PaddleNLP带你玩转11类NLP任务

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2021年10月，PaddleNLP聚合众多百度自然语言处理领域自研算法以及社区开源模型，并凭借飞桨核心框架的能力升级开放了开箱即用、极致优化的高性能一键预测功能，备受开发者喜爱。开源一年以来，团队精耕细作，不断发布适合产业界应用的模型、场景、预测加速与部署能力，在GitHub和Papers With Code等平台上持续得到开发者的关注。

2022-04-19

5150

ICLR 2022｜唯快不破！北航、NTU、百度飞桨提出面向极限压缩的全二值化BiBERT

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近年来，预训练语言模型在自然语言处理上表现出色，但其庞大的参数量阻碍了它在真实世界的硬件设备上的部署。近日，机器学习顶会ICLR 2022接收论文结果已经正式公布，至少有9项工作展示了神经网络量化方向的相关进展。本文将介绍首个用于自然语言任务的全二值量化BERT模型——BiBERT，具有高达56.3倍和31.2倍的FLOPs和模型尺寸的节省。这项研究工作由北京航空航天大学刘祥龙教授团队、南洋理工大学和百度公司飞桨团队共同完成。

2022-03-31

3160

从小样本学习出发，奔向星辰大海

NLP 服务机器学习神经网络人工智能学习方法

王雅晴，2019年博士毕业于香港科技大学计算机科学及工程学系，研究方向为机器学习，导师是倪明选教授和郭天佑教授，主要聚焦在小样本学习方向。

2022-03-31

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革新OCR结构化技术应用，揭秘百度中英文OCR结构化模型StrucTexT预训练模型

文字识别神经网络深度学习人工智能 NLP 服务

光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：

2022-01-17

2.7K0

数据太多太凌乱？教你打造一个能"看懂"表格图片的数据助手

神经网络深度学习人工智能 NLP 服务

在当前大数据时代的背景下，我们每天面临着各种形式的数据，其中有结构化的，也有非结构化的。特别是对图片形式这种非结构化的数据，如何高效地获取、处理以及分析仍旧是一系列颇有挑战的任务。我们常常会拿到一份表格的数据材料, 或许是一页传单，或许是书页上的数据整理，或许是一页实验报告，又或许是某产品规格参数等等，然后基于传统的操作方式, 将数据逐项录入到系统，存储到数据库，通过SQL命令跟数据库交互，并二次处理后返回给用户。整个过程比较繁琐，更重要的是，要求用户具备数据库和其他IT技能。本项目探索了一种新的思路，即直接解析表格图片的数据并用人类自然语言直接查询所需数据, 让普通用户更好的满足该场景下的数据需求。

2021-11-17

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数据太多太凌乱？教你打造一个能"看懂"表格图片的数据助手

神经网络深度学习人工智能 NLP 服务

在当前大数据时代的背景下，我们每天面临着各种形式的数据，其中有结构化的，也有非结构化的。特别是对图片形式这种非结构化的数据，如何高效地获取、处理以及分析仍旧是一系列颇有挑战的任务。我们常常会拿到一份表格的数据材料, 或许是一页传单，或许是书页上的数据整理，或许是一页实验报告，又或许是某产品规格参数等等，然后基于传统的操作方式, 将数据逐项录入到系统，存储到数据库，通过SQL命令跟数据库交互，并二次处理后返回给用户。整个过程比较繁琐，更重要的是，要求用户具备数据库和其他IT技能。本项目探索了一种新的思路，即直接解析表格图片的数据并用人类自然语言直接查询所需数据, 让普通用户更好的满足该场景下的数据需求。

2021-11-17

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AI Studio精品项目合集 | NLP领域的Transformer实践

神经网络深度学习人工智能机器翻译 NLP 服务

在2017年，Transformer模型由论文《Attention is all you need》提出，最开始被应用于机器翻译任务上并取得了很好的效果。它摒弃了传统LSTM的串行结构，使用了基于Self Attention的模型结构，具有更好的并行计算能力，这使得它在大规模数据模型训练方面更有优势。

2021-09-27

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『跟着雨哥学AI』系列之八：趣味案例——有关NLP任务数据预处理的那些事儿

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“跟着雨哥学AI”是百度飞桨开源框架近期针对高层API推出的系列课。本课程由多位资深飞桨工程师精心打造，不仅提供了从数据处理、到模型组网、模型训练、模型评估和推理部署全流程讲解；还提供了丰富的趣味案例，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架的用法，并能够举一反三、灵活使用飞桨框架进行深度学习实践。

2021-05-07

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