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NLP算法工程师之路

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TensorFlow 2.0 Question Answering

pytorch https 网络安全 NLP 服务

GPT-2 and BERT Pretrained Weights (pytorch) You can find weights for BERT and GPT-2 models (pytorch), ready to be used with HuggingFace’s Transformers or your own models： https://www.kaggle.com/abhishek/bert-pytorch https://www.kaggle.com/abhishek/gpt2-p

2019-12-18

5310

服务器环境配置命令

conda检查和clone环境 codna info -e conda create -n tf20 --clone tf13 #创建tf20环境 pip 使用阿里云的源 Linux、Mac下修改~/.pip/pip.conf（不存在就创建一个），加入如下配置： [global] index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ [install] trusted-host=mirrors.aliyun.com windows下,在当前用户目

2019-12-18

1.3K0

《Retrieve-and-Read,Multi-task Learning of Information Retrieval and Reading Comprehension》的Reference

网站机器学习神经网络深度学习人工智能

Text Span的评估指标： For text-span questions whose answer is string(s), we need to compare the predicted string(s) with the ground truth answer string(s) (i.e., the correct answer). RCstyle QA task generally uses evaluation metrics Exact Match (EM) and F1 score (F1) proposed by Rajpurkar et al. [94] for text-span questions [104, 116]. EM assigns credit 1.0 to questions whose predicted answer is exactly the same as the ground truth answer and 0.0 otherwise, so the computation of EM is the same as the metric Accuracy but for different categories of RC-style QA. F1 measures the average word overlap between the predicted answer and the ground truth answer. These two answers are both considered as bag of words with lower cases and ignored the punctuation and articles “a”, “an” and “the”. For example, the answer “The Question Answering System” is treated as a set of words {question, answering, system}. Therefore, F1 of each text-span question can be computed at word-level by Equation 2.2

2019-12-18

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这是因为脚本文件可能在window弄过，有window下的空行，把他转换成unix格式的就行。

2019-12-18

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最近调代码两个的bug

这是因为脚本文件可能在window弄过，有window下的空行，把他转换成unix格式的就行。

2019-12-18

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Dureader数据集

contains dataset set version zip

Dureader数据集数据示例 {"documents": [{ "is_selected": true, "title": "iOS里,把一个页面链接分享给好友,好友在微信里打开这个链接,怎么跳", "most_related_para": 0, "segmented_title": ["iOS", "里", ",", "把", "一", "个", "页面", "链接", "分享", "给", "好友", ",", "好友", "在", "微信", "里", "打开", "这个", "链

2019-12-18

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Tqdm实时显示Loss和Acc

代码示例 from random import random from time import sleep from tqdm import tqdm epochs = 2 train_data_num = 10 for i in range(epochs): with tqdm(total=train_data_num) as t: for j in range(10): # Description will be displayed on the lef

2019-12-18

6.7K0

如何配置深度学习系统

Anacodna相关操作下载安装以及切换镜像 #下载和安装anaconda wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh #切换到清华源,加快下载速度 wget https://tuna.moe/oh-my-tuna/oh-my-tuna.py python oh-my-tuna.py conda

2019-12-18

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如果后台同时运行多个程序，它们的输出全都在nohup.out中，阅读起来很不方便。可通过重定向到不同文件中来解决这个问题;也可以通过在不同的文件下，运行nohup来避免这种情况。 linux启动后，会默认打开3个文件描述符，0表示标准输入，1表示正确输出，2表示错误输出。

2019-12-18

1.3K0

HEXO博客迁移的步骤

最近买了新电脑，但是博客是今天才迁移过来。本以为很麻烦，实际上操作非常简单，只需要三个步骤。

2019-12-18

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基于文档的限定领域对话式问答系统设计说明

NLP 服务深度学习

为了从整体上描述基于文档的限定领域对话式问答系统要实现的功能，使用户能够对本系统有一个全面正确的认识，同时给程序开发者一个关于系统的使用，系统的功能模块，以及系统的各种技术解决方案一个详细的说明。

2019-12-18

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cdqa使用方法

pdf 模型数据

文档：Closed Domain Question Answering 使用CSV文件数据 import os import pandas as pd from ast import literal_eval from cdqa.utils.filters import filter_paragraphs from cdqa.pipeline import QAPipeline #Download pre-trained reader model and example dataset from cdq

2019-12-18

1.4K0

文本分类训练和保存模型代码 import kashgari from kashgari.corpus import SMP2018ECDTCorpus from kashgari.tasks.classification import BiLSTM_Model from kashgari.embeddings import BERTEmbedding from kashgari.callbacks import EvalCallBack from tensorflow.python import kera

2019-12-18

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论文阅读-20190928

《 3R: Reading - Ranking - Recognizing for Multi-Passage Reading Comprehension》

2019-12-18

1.1K0

Docker部署深度学习模型

容器容器镜像服务 https http 网络安全

参考链接：https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/centos/ 运行到sudo docker run hello-world正常输出即可

2019-12-18

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CS231N学习笔记

图像处理卷积神经网络编程算法神经网络深度学习

CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，即面向视觉识别的卷积神经网络。该课程是斯坦福大学计算机视觉实验室推出的课程。课程官网：http://cs231n.stanford.edu/ 官方笔记：http://cs231n.github.io/ B站视频：https://www.bilibili.com/video/av58778425 课程作业：https://github.com/Burton2000/CS231n-2017

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THU深圳研究院:大数据机器学习

机器学习监督学习神经网络深度学习人工智能

B站视频：https://www.bilibili.com/video/av67224054

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论文阅读-20190924

analytics graph network self 论文

《SANVis: Visual Analytics for Understanding Self-Attention Networks》

2019-12-18

9610

Python音频信号处理

https 网络安全 html

音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据。

2019-12-18

4.9K0

概率图模型理论与应用

概率图模型

2019-12-18

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