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人工智能和语言学领域的分支学科

如何正确地做误差分析,NLP研究人员们需要学习一下

AI科技评论

但是人们目前都是怎么做误差分析的呢?如果你翻翻自然语言处理顶级学术会议 ACL 的接收论文,你基本上会看到这样的叙述:

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XLM,基于BERT的跨语言模型

AI科技评论

这个模型在跨语言分类任务(15个语言的句子蕴含任务)上比其他模型取得了更好的效果,并且显著提升了有预训练的机器翻译效果。

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【NLP】XLnet:GPT和BERT的合体,博采众长,所以更强

用户1508658

前面介绍过BERT,作为一种非常成功的预训练模型,取得了非常不错的成绩,那么,他还有改进的空间吗?

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Python代码规范之简明概述

python学习教程

Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取...

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从不温不火到炙手可热:语音识别技术简史

AI科技大本营

【导读】语音识别自半个世纪前诞生以来,一直处于不温不火的状态,直到 2009 年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度大大提高,虽然还无法进行无限制领域、无...

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NLP机器翻译深度学习实战课程基础 | 深度应用

AI科技大本营

深度学习用的有一年多了,最近开始 NLP 自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列 NLP 机器翻译深度学习实战课程。

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【良心推荐】一文看穿“Word Embedding到Bert模型”

ShuYini

本文的主题是自然语言处理中的预训练过程,会大致说下NLP中的预训练技术是一步一步如何发展到Bert模型的,从中可以很自然地看到Bert的思路是如何逐渐形...

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史上最强通用NLP模型GPT-2:OpenAI刚又发布7.74亿参数版本

新智元

就在本周,OpenAI宣布,发布了7.74亿参数GPT-2语言模型,15.58亿的完整模型也有望于几个月内发布,并将GPT-2这6个月的进展情况在博客上和大家做...

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语言模型GPT-2挤牙膏式开源,放出774M预训练模型,称是倒数第二版

代码医生工作室

此前,OpenAI因为担心这个语言模型效果太好被滥用,一直藏着掖着开源,还被网友调侃为“ClosedAI。

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GPT : Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

张凝可

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Deep contextualized word representations

张凝可

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NLTK在去停用词、分词、分句以及词性标注的使用

张凝可

这里主要总结一下在python环境下进行自然语言处理的相关包和可能会出现的相关错误,目前接触的都比较Low,但是还是想要记录下来。

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解决自然语言歧义问题,斯坦福教授、IJCAI 卓越研究奖得主提出 SenseBERT 模型

机器之心

给出一个包含同形异义词(homonym)的句子,如「He is a great bass player who hates eating bass」,人类可以相...

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Snorkel实战NLP文本分类

用户1408045

本文是作者一个tweet/微博文本分类实战项目的全程重现与总结。该项目的最大特点是使用了弱监督技术(Snorkel)来获得海量标注数据,同时使用预训练语言模型进...

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Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification

张凝可

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图解OpenAI的秘密武器GPT-2:可视化Transformer语言模型

大数据文摘

今年,我们见识了许多令人眼花缭乱的机器学习的应用成果。其中OpenAI训练的GPT-2模型就展示出了惊艳的能力,它能够撰写出连贯而富有激情的论文,比当下其他所有...

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后BERT时代:15个预训练模型对比分析与关键点探究

zenRRan

在小夕之前写过的《NLP的游戏规则从此改写?从word2vec, ELMo到BERT》一文中,介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。而在BE...

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【每周CV论文推荐】 CV领域中数据增强相关的论文推荐

材ccc

欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。

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Python自然语言处理工具小结

北京马哥教育

来源:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html

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「自然语言处理(NLP)」CQG增强动态推理网络(含源码)

ShuYini

两篇文章为大家介绍,第一篇针对会话问题产生,提出一种新的增强动态推理网络,该网络基于一般的编解码器动态的集成了一个推理过程,使得该网络可以更好地理解文章...

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