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ACL2022 | 引入对比学习给生成的过程中加入负样本的模式使得模型能够有效地学习不同层级上的知识
数据结构
processing
python
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：支付宝搜索团队 来自蚂蚁集团、北大等机构的研究者提出了一种多粒度对比生成方法，设计了层次化对比结构。 文本生成任务通常采用 teacher forcing 的方式进行训练，这种训练方式使得模型在训练过程中只能见到正样本。然而生成目标与输入之间通常会存在某些约束，这些约束通常由句子中的关键元素体现，例如在 query 改写任务中，“麦当劳点餐” 不能改成 “肯德基点餐”，这里面起到约束作用的关键元素是品牌关键词。通过引入对比学习给生成的过程中加入负样本的模式使得模
zenRRan
2022-06-09
1K
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CCL2022 中文语法纠错评测
processing
error
语法
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 中文语法纠错任务（Chinese Grammatical Error Correction，CGEC）旨在自动检测并修改中文文本中的标点、拼写、语法、语义等错误，从而获得符合原意的正确句子。近年来，中文语法纠错任务越来越受到关注，也出现了一些有潜在商业价值的应用。为了推动这项研究的发展，研究者通过专家标注以及众包等形式构建一定规模的训练和测试数据，在语法检查以及语法纠错等不同任务上开展技术评测。同时，由于中文语法纠错任务相对复杂、各评测任务以及各数据集之间存在差异，
zenRRan
2022-05-18
2.5K
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嵌套命名实体识别任务简介
nest
processing
linux
命名实体识别任务是自然语言处理领域中一项十分基本的任务，该任务的目的是识别自然语言文本中特定类型的实体，如人名、地名、机构名等。命名实体识别任务通常被建模为字符级别的序列标注任务，即对于一串输入的字符序列，命名实体识别模型需要预测出每个字符对应的命名实体标签。
zenRRan
2020-11-11
2K
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【NLP】语义角色标注(Semantic Role Labelling)
深度学习
processing
句子的语义分析是对句子处理技术更高一级的要求，在信息检索、信息抽取、自动文摘等应用广泛。
zenRRan
2019-09-17
5.1K
0
【Github】nlp-journey: NLP相关代码、书目、论文、博文、算法、项目资源链接
NLP 服务
processing
深度学习
编程算法
这个项目的作者是AINLP交流群里的慢时光同学，该项目收集了NLP相关的一些代码, 包括词向量(Word Embedding)、命名实体识别(NER)、文本分类(Text Classificatin)、文本生成、文本相似性(Text Similarity)计算等，基于keras和tensorflow，也收集了相关的书目、论文、博文、算法、项目资源链接，并且很细致的做了分类。
zenRRan
2019-07-16
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