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AI小白入门

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163
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190017
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36
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【NLP】文本生成评价指标的进化与推翻
文本生成目前的一大瓶颈是如何客观,准确的评价机器生成文本的质量。一个好的评价指标(或者设置合理的损失函数)不仅能够高效的指导模型拟合数据分布,还能够客观的让人评估文本生成模型的质量,从而进一步推动text generation 商业化能力。
yuquanle
2020-06-24
4.6K0
【NLP】NLP的12种后BERT预训练方法
论文:A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach.
yuquanle
2020-02-24
8470
【NLP】Facebook提出的预训练模型BART
近日,Facebook 发表论文,提出一种为预训练序列到序列模型而设计的去噪自编码器 BART。BART 通过以下步骤训练得到:1)使用任意噪声函数破坏文本;2)学习模型来重建原始文本。BART 使用基于 Transformer 的标准神经机器翻译架构,可泛化 BERT(具备双向编码器)、GPT(具备从左至右的解码器)等近期出现的预训练模型,尽管它非常简洁。Facebook 研究人员评估了多种噪声方法,最终通过随机打乱原始句子的顺序,再使用新型文本填充方法(即用单个 mask token 替换文本段)找出最优性能。
yuquanle
2019-11-25
6.4K0
自然语言处理中注意力机制综述
近些年来,注意力机制一直频繁的出现在目之所及的文献或者博文中,可见在nlp中算得上是个相当流行的概念,事实也证明其在nlp领域散发出不小得作用。这几年的顶会paper就能看出这一点。本文深入浅出地介绍了近些年的自然语言中的注意力机制包括从起源、变体到评价指标方面。
yuquanle
2019-07-23
7030
初学者|NLP相关任务简介
本文根据自己的学习以及查阅相关资料的理解总结,简要的介绍一下自然语言处理(nlp)一些相关技术以及相关任务,nlp技术包括基础技术和应用技术。后续会抽空继续分专题完善这一个系列。限于作者水平有限,其中难免有错漏之处,欢迎读者斧正。
yuquanle
2019-05-29
8320
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