朴素人工智能

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E-BERT,电商领域语言模型优化实践

最近跟几个做电商NLP的朋友们聊天,有不少收获。我之前从来没想过【搜索】在电商里的地位是如此重要,可能GMV的50%以上都是从搜索来的。巨大的经济价值也极大地推...

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【从0构建领域知识图谱】本体定义

人工智能的发展,在过去几十年起起落落。在算力和数据不是瓶颈的今天,基于深度学习的信号处理、语音识别、机器视觉等感知智能成为当前 AI 的主流路线。

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论文阅读:对抗训练(Adversarial Training)

对抗训练(adversarial training)是增强神经网络鲁棒性的重要方式。在对抗训练的过程中,样本会被混合一些微小的扰动(改变很小,但是很可能造成误分...

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十分钟了解受控文本生成 1

关于文本生成的话题聊得比较少,印象中我们之前只有一期多轮问句改写涉及到了文本生成,受控文本生成就更少了。

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10分钟理解Focal loss数学原理与Pytorch代码(翻译)

原文链接:https://amaarora.github.io/2020/06/29/FocalLoss.html

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pytorch中文语言模型bert预训练代码

ACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖,《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Dom...

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挑战真实场景对话——小爱同学背后关键技术深度解析

本文来自PaperWeekly和biendata组织的企业AI技术实战讲座。作者为小米人工智能部的崔世起,崔老师以著名的“小爱同学”为实例,详细介绍了全双工关键...

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Kaggle Tweet Sentiment Extraction 第七名复盘

这是前段时间结束的Kaggle比赛,之前在GDG的Kaggle meetup直播里我也有提到过,最终我们队获得了第七名,这篇文章分享一下我的参赛收获和感受。

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图文并茂!字符串匹配之Sunday、KMP和BM算法入门级讲解

字符串的模式匹配是NLP领域的基础任务,可以帮助我们在大量的文本内容中快速找到需要的文本信息,比如在文章中搜索关键词的位置和数量。

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大脑如何处理认知冲突?几个有趣的脑科学实验分析。

请你尝试阅读下图中每个字代表的颜色(也即其本身的词义),是不是觉得比较简单?接下来,请再尝试着读一读下图每个字的字体的颜色(注意:不是阅读词义)。在此过程中你有...

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[预训练语言模型专题] SpanBERT: 抽取式问答的利器

感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理,我们将沿此脉络前行,探索预训练语言模型的前沿技术,红框中为已介绍的文章,绿框中为本期介绍的模型,欢迎大...

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跨模态语言模型

今天聊一聊近年来挺火的“多模态”任务。其实这不是我们第一次聊到多模态了,之前发的Kaggle PetFinder比赛方案其实就在解决一个多模态预测的问题。准确地...

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[预训练语言模型专题] ENRIE(Tsinghua):知识图谱与BERT相结合,为语言模型赋能助力

5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]

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[预训练语言模型专题] RoBERTa: 捍卫BERT的尊严

5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]

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DeepRobust-对抗攻击和防御pytorch库

DeepRobust是基于PyTorch攻击和防御学习库,旨在建立一个全面且易于使用的平台来促进这一研究领域的发展。目前在图像域中包含10多种攻击算法和8种防御...

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【炼丹技巧】指数移动平均(EMA)的原理及PyTorch实现

来自 | 知乎 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/68748778

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从BERT、XLNet到MPNet,细看NLP预训练模型发展变迁史

来自 | 知乎 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/146325984

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大教堂与集市(中)

可以很明显地观察到市集模式极大地加速了debug与程序演化。另一件可以清楚明白的是,在微观上,开发者与测试者的每天活动中,市集模式如何与为何可以达到这样的成果。...

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大教堂与集市(上)

Linux 打破了许多软件发展的传统,这个世界级的操作系统在五年前(1991 年)仅仅靠着如丝般的网际网络,神奇地联合了散布在全世界数以千计兼职的玩家们来发展它...

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Soft-Masked BERT:文本纠错与BERT的最新结合

地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/144995580

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