学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

用户1621453

LV0
举报
发表了文章

【NAACL 2021】RCI:在基于 Transformer 的表格问答中行和列语义捕获

最近,基于 Transformer 的架构被用于越来越多被应用于Table QA。在本文中,作者提出了两种新颖的方法,证明一种方法可以在不使用任何这些专门的预训...

用户1621453
文件存储日志服务
发表了文章

【ICLR 2022】Trans-Encoder:通过自蒸馏和相互蒸馏的无监督句对建模

自然语言处理和信息检索中的许多任务都涉及句子的成对比较——例如,句子相似性检测、释义识别、问答蕴涵和文本蕴涵。

用户1621453
自然语言处理CSS编程算法
发表了文章

【NAACL 2022】GPL:用于密集检索的无监督域自适应的生成伪标记

《文本匹配——【EMNLP 2021】TSDAE》中的自适应预训练的一大缺点是计算开销高,因为必须首先在语料库上运行预训练,然后在标记的训练数据集上进行监督学习...

用户1621453
Pythonhttps网络安全
发表了文章

【NAACL 2021】AugSBERT:用于改进成对句子评分任务的 Bi-encoder 数据增强方法

目前,最先进的 NLP 架构模型通常重用在 Wikipedia 和 Toronto Books Corpus 等大型文本语料库上预训练的 BERT 模型作为基线...

用户1621453
编程算法
发表了文章

搜索与问答——【NeurIPS 2021】BEIR:信息检索模型零样本评估的异构基准

论文 BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrie...

用户1621453
Python编程算法
发表了文章

【PolyAI】【EMNLP 2020 Findings】ConveRT:来自 Transformer 的高效准确的会话表示

论文《ConveRT: Efficient and Accurate Conversational Representations from Transform...

用户1621453
发表了文章

搜索与问答——【EMNLP 2021】TSDAE:基于Transformer的顺序去噪自动编码器

TSDAE(Transformer-based Sequential Denoising Auto-Encoder)模型使用纯句子作为训练数据来无监督训练句子向...

用户1621453
编程算法
发表了文章

文本匹配——【EMNLP 2021】SimCSE

SimCSE(Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings)是一种简单在没有监督训练数据的情况下训练句子...

用户1621453
TCP/IP
发表了文章

文本匹配——【ICLR 2021】CT

论文《SEMANTIC RE-TUNING WITH CONTRASTIVE TENSION》地址:https://openreview.net/pdf?id=...

用户1621453
CSS
发表了文章

【EMNLP 2019】Sentence-BERT

在许多NLP任务(特别是在文本语义匹、文本向量检索等)需要训练优质的句子表示向量,模型通过计算两个句子编码后的Embedding在表示空间的相似度来衡量这两个句...

用户1621453
日志服务自然语言处理
发表了文章

Prompt Learning——basic & 【EACL 2021】PET

如上图所示,是一个文本情绪分类的任务:判别“Best pizza ever!” 是正面情绪还是负面情绪?

用户1621453
发表了文章

推荐系统提纲笔记

相关图文Xmind、PDF、视频讲解、代码,请参阅语雀地址:https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b

用户1621453
特征工程神经网络Linux机器学习编程算法
发表了文章

论文阅读:《基于深度学习的线上农产品销量预测模型研究》

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/78135388

用户1621453
深度学习HTTP
发表了文章

论文阅读:《基于机器学习的企业定价算法研究》

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/78126591 《基于机器学习的企业定价算法研究》 冯...

用户1621453
企业编程算法HTTP
发表了文章

Prompt Learning——Template

template(可以是特定的文本tokens或抽象的新的tokens ,唯一的区别是初始化)是提示学习框架中最重要的模块之一。

用户1621453
发表了文章

文本匹配——【ICLR 2022】Trans-Encoder

自然语言处理和信息检索中的许多任务都涉及句子的成对比较——例如,句子相似性检测、释义识别、问答蕴涵和文本蕴涵。

用户1621453
自然语言处理CSS编程算法
发表了文章

文本匹配——【NAACL 2022】GPL

《文本匹配——【EMNLP 2021】TSDAE》中的自适应预训练的一大缺点是计算开销高,因为必须首先在语料库上运行预训练,然后在标记的训练数据集上进行监督学习...

用户1621453
Pythonhttps网络安全
发表了文章

文本匹配——【NAACL 2021】AugSBERT

目前,最先进的 NLP 架构模型通常重用在 Wikipedia 和 Toronto Books Corpus 等大型文本语料库上预训练的 BERT 模型作为基线...

用户1621453
编程算法
发表了文章

新晋算法工程师如何快速进入职业状态?

校招毕业的新晋算法同学,在开展工作和自我提升时,往往会比较困惑:为什么我在大学实验室里主要进行算法模型的优化,但进入职场后,却要做这么多与算法无关的工作呢?比如...

用户1621453
编程算法
发表了文章

数据仓库和OLAP技术概述

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/52623602 《An Overview of Data ...

用户1621453
数据库管理数据库数据挖掘数据结构SQL

个人简介

个人成就

扫码关注腾讯云开发者

领取腾讯云代金券