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BERT实现QA中的问句语义相似度计算

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BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

2020-03-18

2.2K0

13.深度学习(词嵌入)与自然语言处理--HanLP实现

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笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP

2020-02-25

9720

8.HanLP实现--命名实体识别

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笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP

2020-02-21

2.7K0

7.、隐马尔可夫(HMM)/感知机/条件随机场(CRF)----词性标注

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笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP

2020-02-18

1.4K0

四步理解GloVe！(附代码实现)

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2019-08-29

1K0

NLP系列文章：子词嵌入(fastText)的理解！(附代码)

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2019-08-29

2.2K0

三步理解--门控循环单元(GRU)，TensorFlow实现。

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2019-08-29

1.2K0

通俗易懂--循环神经网络(RNN)的网络结构！(TensorFlow实现)

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2019-08-29

3K0

通俗易懂--模型集成(多模型)讲解(算法+案例)

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我们都知道信用卡，能够透支一大笔钱来供自己消费，正因为这一点，不法分子就利用信用卡进一特性来实施欺诈行为。银行为了能够检测出这一欺诈行为，通过机器学习模型进行智能识别，提前冻结该账户，避免造成银行的损失。那么我们应该通过什么方式来提高这种识别精度呢！这就是今天要说的主题，多模型融合预测。使用到的模型算法有：KNN、SVM、Logistic Regression(LR)、Random Forest。

2019-07-30

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