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深度学习自然语言处理

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《跨语言大模型》最新综述
跨语言大模型(MLLMs)能够利用强大的大型语言模型处理和回应多种语言的查询,在多语言自然语言处理任务中取得了显著的成功。尽管取得了这些突破,但仍然缺乏一份全面的调查总结该领域现有方法和最新发展。因此,在本文中,我们进行了深入的综述,并提供了一个统一的视角,总结了多语言大型语言模型领域的最新进展和新兴趋势。本文的贡献可以总结如下:(1)首次综述:据我们所知,我们首次按照多语言对齐的方式对MLLMs研究领域进行了深入综述;(2)新分类法:我们提供了一个新的统一视角,总结了MLLMs的当前进展;(3)前沿与挑战:我们重点介绍了几个新兴领域并讨论了相应的挑战;(4)丰富资源:我们收集了丰富的开源资源,包括相关论文、数据语料库和排行榜。我们希望我们的工作能够推动MLLMs领域的突破性研究。
zenRRan
2024-04-19
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浙大做了一个可用于AI领域的学术会议问答LLMs
今天介绍一篇来自于浙江大学的一项研究,关于基于LLM进行人工智能领域内7个不同学术会议QA数据集的论文。
zenRRan
2023-11-01
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RT-KGD:多轮对话过程中的知识转换模型
每天给你送来NLP技术干货! ---- 本论文已入选国际语义网顶级会议ISWC 2022,论文标题为《RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation》,该论文在融入知识图谱的对话生成任务中提出了一个新的模型RT-KGD来探究多轮对话中知识话题之间的转移关系,从而生成逻辑更连贯、融入信息更准确的回复语句。 Arxiv链接:https://arxiv.org/abs/2207.08212 Github链接:htt
zenRRan
2022-09-06
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实体链接:信息抽取中的NLP的基础任务
我相信大多数人都遇到过命名实体识别(NER)。NER是一种基本的自然语言处理(NLP)任务,具有广泛的用例。本文不是关于NER的,而是关于一个与NER密切相关的NLP任务。
zenRRan
2020-07-09
2.6K0
综述 | 知识图谱技术综述(上)
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分,其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库,可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
zenRRan
2019-12-27
2.4K0
【论文】赛尔原创 | EMNLP 2019基于知识库检索器的实体一致性端到端任务型对话系统
任务型对话系统可以用来帮助用户完成订购机票、餐厅预订等业务,越来越受到研究者的关注。近几年,由于序列到序列(sequence-to-sequence)模型和记忆网络(memory-network)的强大建模能力,一些工作直接将任务型对话建模为端到端任务型对话任务。如图一所示,输入输出定义如下:
zenRRan
2019-12-26
6230
概率论从入门到放弃?布朗学霸火到宕机的毕业作品,让统计“看得见”
黄白球在箱子里拿来拿去怎么也拿不到自己想要的,硬币抛来抛去也没有看到另一面,生日算来算去还是跟喜欢的人不一样。
zenRRan
2019-11-19
5950
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