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NLP算法工程师之路

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词向量的新进展
最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果,这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型,再分别在不同的下游任务上微调,这样的模型在不同的任务均得到了目前为止最好的结果,并且有一些结果相比此前的最佳成绩得到了幅度不小的提升。借此契机,我们回顾一下词表示方向的这两年的一些新进展,希望能发现一些规律和新的idea。基本的介绍路线如下:
故事尾音
2019-12-18
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Keras迁移学习
简单来说迁移学习是把在ImageNet等大型数据集上训练好的CNN模型拿过来,经过简单的调整应用到自己的项目上去。
故事尾音
2019-12-18
1K0
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