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迁移学习在自然语言处理领域的应用
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迁移学习近年来在图形领域中得到了快速的发展,主要在于某些特定的领域不具备足够的数据,不能让深度模型学习的很好,需要从其它领域训练好的模型迁移过来,再使用该模型进行微调,使得该模型能很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力(不过拟合)。
CodeInHand
2018-12-01
969
0
RUBER:一种无监督对话系统回复质量的评价方法
神经网络
对于对话系统的回复质量评价,一直没有很好的方法。之前的文章写过一些评价指标,例如BLEU、PPL、Distinct、ROUGE等。这些指标给出的评估结果与人工评价得出的结果相差很大,并且也不相关。本文介绍一种无监督(不需要标记语料)的回复质量评价方法。 ---- 回复的好坏有几个维度: (1)与问题或对话的话题相关; (2)与该问题的已有回复相似、不能有太大偏差; (3)不能有太多的通用性回复,例如“好的”、“是的”。 ---- RUBER,很好地解决了上述三个问题。RUBER,全称“Referenced
CodeInHand
2018-06-07
1.1K
0
Pytorch实现基于skip-gram的word2vec
pytorch
神经网络
分布式
对于词语的表示,最开始采用one-hot编码,用于判断文本中是否具有该词语;后来发展使用Bag-of-Words,使用词频信息对词语进行表示;再后来使用TF-IDF根据词语在文本中分布情况进行表示。而近年来,随着神经网络的发展,分布式的词语表达得到大量使用,word2vec就是对词语进行连续的多维向量表示。
CodeInHand
2018-03-23
3K
3
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