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润风拂过存甘霖

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交大ADAPT实验室 | 常识知识论文列表

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近年来，常识知识(commonsense knowledge)越发成为NLP领域，乃至多模态，跨学科的研究热点。尽管以BERT为代表的的预训练语言模型已经在实体识别、机器翻译、情感分析等任务上取得了亮眼的表现，它们在面对一些人类可以使用常识轻易解决的问题时仍然表现不佳，面对对抗样本时也极为脆弱。似乎这些模型知识只是学到了一些浅层线索和语义，而与人类的知识体系并不相同。因此，将常识知识融入机器学习中就成为了一个充满前景的解决方案。不过，如何抽取常识知识，如何利用常识知识，乃至如何定义“常识本身”依然是有待研究的难题。交大ADAPT实验室近年来正将研究兴趣专注于这一领域。在此过程中，我们也将自己的阅读加以筛选、归类和统计，整合成了一份论文列表，在GitHub上开源。

2020-11-24

6500

困惑度(perplexity)的基本概念及比较多种模型下的计算（N-gram, 主题模型/LDA, 神经网络/RNN）

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发现网络上流传的关于困惑度(perplexity)大多数都是利用了N-gram或者主题模型的例子来阐述的。但是现在这个年代来学习这个指标的人多半都是想研究神经网络的，而两者的对困惑度的计算方法又很不同，这就不能不让人对“困惑度”感到“困惑”了。本人虽然才疏学浅，还是斗胆在这里尝试写一篇文章，试图用简洁的方式来梳理清楚其中的困惑。

2020-03-20

10.5K0

实体知识+字典树辅助jieba的分词（并对三国演义进行简单分析）

python NLP 服务

在做中文NLP的时候，分词可谓是基础中的基础。然而这个基础部分的内容直到今天还是让人不省心，在实际应用中【尤其是在人名等实体的识别上】总是显得漏洞百出。下面以python上比较流行的一个中文分词库jieba为例，看看它的一次表现：

2019-10-30

9590

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