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深度学习自然语言处理

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统计机器学习方法 for NLP：基于CRF的词性标注

NLP 服务编程算法学习方法机器学习深度学习

知乎: nghuyong 链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/523164712

2023-01-10

8460

统计机器学习方法 for NLP：基于HMM的词性标注

NLP 服务编程算法学习方法机器学习深度学习

知乎: nghuyong 链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/533678582

2023-01-10

8620

一篇适合新手的深度学习综述！

监督学习强化学习无监督学习学习方法

每天给你送来NLP技术干货！ ---- 编辑：炼丹笔记来源：机器之心荐语文章列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料，在形成基本学术界图景、指导文献查找等方面都能提供帮助。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf 摘要：深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势之一。它也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉和机器学习带来了革命性的进步。

2022-08-26

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实体关系抽取综述及相关顶会论文介绍

机器学习神经网络人工智能学习方法

每天给你送来NLP技术干货！ ---- 写在前面实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取的核心任务，其主要通过对文本信息建模，自动抽取出实体对之间的语义关系，提取出有效的语义知识。其研究成果主要应用在文本摘要、自动问答、机器翻译、语义网标注、知识图谱等。 1. 关系抽取任务简介实体关系抽取作为信息抽取的重要任务，是指在实体识别的基础上，从非结构化文本中抽取出预先定义的实体关系。实体对的关系可被形式化描述为关系三元组〈e1,r,e2〉，其中 e1 和 e2 是实体，r 属于目标关系集 R{r1,r2, r3,…

2022-07-18

1.8K0

ACL2022 | 分解的元学习小样本命名实体识别

深度学习学习方法

每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 回亭风单位 | 北京邮电大学研究方向 | 自然语言理解来自 | PaperWeekly 论文标题： Decomposed Meta-Learning for Few-Shot Named Entity Recognition 论文链接： https://arxiv.org/abs/2204.05751 代码链接： https://github.com/microsoft/vert-papers/tree/master/papers/Decompos

2022-07-06

1.3K0

字节跳动发布最新音乐检索系统ByteCover2，检索速度提高八倍

语音识别智能音乐学习方法监督学习 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

2022-05-30

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小样本学习只是一场学术界自嗨吗

学习方法 linux

每天给你送来NLP技术干货！ ---- 文 | ALme@知乎排版 | 夕小瑶的卖萌屋这两年看见很多人，包括我实习的mentor在内，都在批评few-shot learning，觉得是学术界在自high，思考良久，感觉有必要给这个领域正个名～(注意，此答案仅关注few-shot image classification）首先，要讨论few-shot learning的价值，咱得先把few-shot learning（FSL）这个问题的定位搞清楚。而要搞清楚few-shot learning的定

2022-05-09

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孙茂松教授——自然语言处理一瞥：知往鉴今瞻未来

人工智能语音识别深度学习学习方法神经网络

人类语言（即自然语言）的重要性无论怎么讲都不为过。社会生物学之父爱德华·威尔逊曾说过：“语言是继真核细胞之后最伟大的进化成就”。科普畅销书《信息简史》的作者詹姆斯·格雷克也深刻地指出：“语言本身就是人类有史以来最大的技术发明”。这些断言带有科学哲学的意味，反映了现代人类对语言本质理解的不断深化。

2022-03-10

3050

别让数据坑了你！用置信学习找出错误标注（附开源实现）

学习方法开源

在实际工作中，你是否遇到过这样一个问题或痛点：无论是通过哪种方式获取的标注数据，数据标注质量可能不过关，存在一些错误？亦或者是数据标注的标准不统一、存在一些歧义？特别是badcase反馈回来，发现训练集标注的居然和badcase一样？如下图所示，QuickDraw、MNIST和Amazon Reviews数据集中就存在错误标注。

2020-07-03

4.8K0

2018年国外主要实验室和科研团队成果和动向

网络安全 https 卷积神经网络学习方法

Geoffrey Hinton，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”，他曾获得爱丁堡大学人工智能的博士学位，并且为多伦多大学的特聘教授。在2012年，Hinton还获得了加拿大基廉奖(Killam Prizes，有“加拿大诺贝尔奖”之称的国家最高科学奖)。2013年，Hinton 加入谷歌并带领一个AI团队，他将神经网络带入到研究与应用的热潮，将“深度学习”从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术，并将BP算法应用到神经网络与深度学习。

2019-03-06

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