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机器学习各领域必读经典综述

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重...

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腾讯信息流热点挖掘技术实践

导读:当前各大资讯社交类APP都在显著的版面展示或者推荐热点相关内容,信息流应用能否快速发现热点、引导用户阅读热点,是影响用户体验的重要因素。本次分享主要介绍腾...

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【ACL2020】使用问题图生成解决multi-hop复杂KBQA

目前解决复杂KBQA(Knowledge Base Question Answering)的难点主要在于:问题带限制以及问题里包含有多个关系。这篇文章提出了一个...

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神经网络中的蒸馏技术,从Softmax开始说起

本报告讨论了非常厉害模型优化技术 —— 知识蒸馏,并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。

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医疗NLP相关数据集整理

链接:https://github.com/lrs1353281004/Chinese_medical_NLP

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按照时间线帮你梳理10种预训练模型

本文的主要目的是理清时间线,关注预训练的发展过程,进行模型间的联系和对比,具体原理和细节请参考原论文和代码,不再一一赘述。

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【KDD20】深度图神经网络专题

图神经网络在处理基于图数据问题方面取得了巨大的成功,受到了广泛的关注和应用。GNNs通常是基于消息传递的方式设计的,本质思想即迭代地聚合邻居信息,而经过

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【论文分享】ACL 2020 信息抽取任务中的新动向

信息抽取一直以来都是自然语言处理中最基础的技术之一,它指的是将文本中的非结构化信息通过算法或模型自动提取转换为结构化数据的过程。信息抽取任务有多个子任务:命名实...

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双向LSTM-CRF模型用于序列标注

本文是2015年百度的三位作者提出的,主要研究了一系列基于LSTM模型上的序列标注任务的性能。模型包括LSTM,BI-LSTM,LSTM-CRF,BI-LSTM...

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PyTorch Trick集锦

Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸,这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。

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五分钟快速了解EM算法

There is a wholeness about the person who has come to terms with his limitations...

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【论文分享】ACL 2020 细粒度情感分析方法

情感分析是文本分类的一种,主要方法是提取文本的表示特征,并基于这些特征进行分类。情感分析根据研究对象的粒度不同可分为文本级、句子级、对象级等,分别对相应单位的文...

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【基础详解】手磕实现 CNN卷积神经网络!

链接:https://blog.csdn.net/Walk_OnTheRoad/article/details/108048101

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深度学习中7种最优化算法的可视化与理解

本文旨在优化一维函数,实际上模型参数有数百万维以上,差距很大,因此本文最好作为辅助法的理解,而非对算法优劣的判断依据。

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Aspect-Opinion对抽取

知乎:https://www.zhihu.com/people/zhang-yi-ce-84

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自然语言处理在金融实时事件监测和财务快讯中的应用

疫情之下,全球金融市场进入大波动时代,各国金融调控政策、突发事件层出不穷,例如美联储无限量QE、欧央行7500亿复苏基金、中美关闭使领馆、阿塞拜疆和亚美尼亚爆发...

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关于Scikit-Learn你(也许)不知道的10件事

Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它有标准化和简单的接口,用于数据预处理和模型训练、优化以及评估。

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【Pre-Training】关于 Transformer 那些的你不知道的事

本博客 主要 是本人在学习 Transformer 时的「所遇、所思、所解」,通过以 「十六连弹」 的方式帮助大家更好的理解 该问题。

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