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ICML 2022 | 清华、字节大幅刷新并行文本生成 SoTA 性能，超越 Transformer
nat
NAT 网关
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每天给你送来NLP技术干货！ ---- 转自 | 新智元 编辑 | 好困 清华&字节联合提出的DA-Transformer摆脱了传统并行模型依赖知识蒸馏的问题，在翻译任务中大幅超越了之前所有并行生成模型，最高提升 4.57 BLEU。同时也首次达到、甚至超越了自回归 Transformer 的性能，在最高提升 0.6 BLEU 的同时，能够降低7倍的解码延迟。｜还在纠结会不会错过元宇宙和web3浪潮？清华大学科学史系副教授胡翌霖，这次给你讲个透！ 并行文本生成模型（非自回归模型）是一种新的文本生成范
zenRRan
2022-07-27
717
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近200篇文章汇总而成的机器翻译非自回归生成最新综述，揭示其挑战和未来研究方向
nat
NAT 网关
机器翻译
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：杜林鸽 学校：苏州大学人工智能实验班 方向：自然语言处理 论文标题：A Survey on Non-Autoregressive Generation for Neural Machine Translation and Beyond 论文链接：https://arxiv.org/abs/2204.09269 概要 以Transformer为基础的自回归生成（auto-regressive generation，AR）模型，已经被广泛应用到各类机器学习和自然语
zenRRan
2022-06-27
730
0
字节跳动发布最新音乐检索系统ByteCover2，检索速度提高八倍
语音识别
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学习方法
监督学习
nat
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 机器之心发布 机器之心编辑部 翻唱识别（CSI）是音乐信息检索（MIR）领域的一项重要任务，在歌曲搜索，音乐分发，曲库整理，智能推荐等场景下有着重要作用，被誉为下一代音乐识别技术。 近期，字节跳动火山语音团队的最新音乐检索系统 ByteCover2 入选了 ICASSP 2022。这一系统主要面向翻唱识别（CSI）这一音乐信息检索（MIR）领域的一项重要任务，通过表征学习方法让其具备提取音乐核心特征的能力，并且该特征能够对种类繁多的音乐重演绎具有良好的鲁棒性，检索速
zenRRan
2022-05-30
955
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今天谈谈COLING2018计算语言学进展
自动化
nat
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人工智能
7.25号的时候，陪余南师兄去参加了COLING2018预讲会中科院自动化所现场。
zenRRan
2018-08-09
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