自然語言處理技術(shù),用于計算機中模擬人類的對話和文本理解。主要源于AI大模型化的NLP技術(shù)突破是將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)的NLP方法結(jié)合在一起,從而更好地提高NLP技術(shù)的準確性和效率。大模型化的NLP技術(shù)能夠更好地支持企業(yè)進行大規(guī)模的語料內(nèi)容分析,并為企業(yè)更好地進行文本分析提供幫助。 語言是人類區(qū)
2023-02-13 09:47:00
2770 今天分析一個經(jīng)典的單片機供電電路,電路的原理圖如下圖所示。
2023-02-15 09:52:23
3505 
在uCOS中,每一個任務(wù)都有一個獨立的任務(wù)堆棧。為了深入理解任務(wù)堆棧的作用,不妨分析任務(wù)從“出生”到“消亡”的整個過程,具體就是分析任務(wù)的建立,運行,掛起幾種狀態(tài)中任務(wù)
2011-11-01 11:52:56
3091 本帖最后由 走心走 于 2016-5-1 14:35 編輯
.module ZHUCHENGXU.c這句話有句法錯誤嗎?為什么我用keil uvision4編譯出來說事有句法錯誤啊?我用的是AVR單片機
2016-05-01 14:33:18
.module ZHUCHENGXU.c這句話有句法錯誤嗎?為什么我用keil4編譯出來說事有句法錯誤啊
2016-05-01 14:28:04
附件包含了20個經(jīng)典的模擬電路詳解及分析,有需要的可以下載
2022-07-11 11:02:12
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析
2020-05-16 09:50:18
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析
2012-08-14 13:15:07
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析
2012-08-18 07:31:04
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析
2013-06-11 16:04:19
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析,供大家下載參考
2022-04-14 11:24:01
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析,必須下載下來看看哦
2015-08-06 08:55:05
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析,必須下載下來看看哦。部分電路截圖:
2016-08-30 15:02:25
附件50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析(免費下載).pdf978.4 KB
2019-03-07 07:26:26
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析(免費下載)
2013-03-01 10:22:08
50個典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析(免費下載)
2013-04-16 20:16:18
NLP40-7610J
2023-03-28 13:53:50
COVER FOR NLP40 SERIES PS
2023-03-31 11:06:54
NLP65-9915J
2023-03-29 22:42:10
/NLP/hanlp/hanlp-1.6.4.jar:/media/glados/Learning/project/NLP/hanlp/"jp.startJVM
2018-11-14 11:07:19
NLP之tfidf作詞向量
2020-06-01 17:28:24
NLP面試題目6-10
2020-05-21 15:02:41
,簡繁轉(zhuǎn)換,文本推薦,依存句法 分析工具,但只有在java上可以用,而且配置、安裝復(fù)雜;哈爾濱工業(yè)大學(xué)語言 技術(shù)平臺LTP提供中文分詞、詞性標注、命名實體識別、依存句法分析、語義角 色標注等工具,但需要
2019-11-12 17:27:42
本帖最后由 wdram 于 2015-12-3 09:50 編輯
matlab時頻分析工具箱經(jīng)典模態(tài)分析EMD工具箱
2015-12-03 09:49:04
依存句法分析器在HanLP中一共有兩種句法分析器·依存句法分析(1)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能依存句法分析器(2)MaxEnt依存句法分析基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能依存句法分析器HanLP中的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-12-21 11:26:23
uCOS任務(wù)堆棧的深入分析(轉(zhuǎn))
2012-08-24 23:30:08
《Visual C# 2008程序設(shè)計經(jīng)典案例設(shè)計與實現(xiàn)》---任務(wù)欄的顯示與隱藏.zip[hide][/hide]
2017-05-14 10:09:37
【全美經(jīng)典】基本電路分析.pdf 本書涵蓋了電路分析的基本內(nèi)容,包括各種直流和交流電路,特別是運算放大器電路的分析方法,并介紹了計算機電路分析程序PSpice。書中對精選的700道習(xí)題,詳細介紹了解題步驟;另外提供了幾百道補充練習(xí)題,并附有答案?!救?b class="flag-6" style="color: red">經(jīng)典】基本電路分析.pdf (6.88 MB )
2019-08-14 12:48:52
生成式句法分析指的是,生成一系列依存句法樹,從它們中用特定算法挑出概率最大那一棵。句法分析中,生成模型的構(gòu)建主要使用三類信息:詞性信息、詞匯信息和結(jié)構(gòu)信息。前二類很好理解,而結(jié)構(gòu)信息需要特殊語法標記
2018-10-17 13:12:16
本帖最后由 gk320830 于 2015-3-5 04:02 編輯
全美經(jīng)典學(xué)習(xí)指導(dǎo)叢書:基本電路分析
2012-08-16 16:50:10
放棄幻想,全面擁抱Transformer:NLP三大特征抽取器(CNNRNNTF)比較
2020-05-29 10:43:00
本帖最后由 gk320830 于 2015-3-5 05:28 編輯
典型經(jīng)典應(yīng)用電路實例分析
2012-08-15 16:59:52
、用戶自定義詞典、詞性標注),命名實體識別(中國人名、音譯人名、日本人名、地名、實體機構(gòu)名識別),關(guān)鍵詞提取,自動摘要,短語提取,拼音轉(zhuǎn)換,簡繁轉(zhuǎn)換,文本推薦,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析
2018-12-12 16:27:49
這是一個基于CRF的中文依存句法分析器,內(nèi)部CRF模型的特征函數(shù)采用 雙數(shù)組Trie樹(DoubleArrayTrie)儲存,解碼采用特化的維特比后向算法。相較于《最大熵依存句法分析器的實現(xiàn)》,分析
2019-01-16 14:21:03
本帖最后由 王棟春 于 2018-6-26 22:16 編輯
今天分享一份開關(guān)電源分析的經(jīng)典資料,希望大家喜歡
2018-04-02 20:57:07
之前看到 [經(jīng)典好書] 電子工程師培訓(xùn)教程(經(jīng)典電路分析) 這份資料感覺還不錯,就是附檔太多了,下載起來不方便,于是我便把那位樓主14個檔案整合在一起(不過還是差第五個附檔),這樣大家下載起來就比較方便了,在此,要對那位樓主說對不起了,侵犯了他的“著作權(quán)”。{:soso_e112:}
2012-07-05 23:13:02
本帖最后由 gk320830 于 2015-3-4 22:45 編輯
電子工程師培訓(xùn)教程(經(jīng)典電路分析)
2012-08-06 23:10:50
StackoverFlow-java or python for nlp相關(guān)問題&文章:(1)如何用 Python 中的 NLTK 對中文進行分析和處理? 這個問題下的回答也詳說了其他的語音處理包(2)中文分詞項目
2018-11-26 10:31:45
請問ThreadX原裝任務(wù)統(tǒng)計分析功能怎么實現(xiàn)?
2021-11-30 07:23:28
Linux與VxWorks任務(wù)調(diào)度機制分析
2009-03-28 09:52:34
19 針對基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計的分詞方法所存在的缺陷,提出基于本體和句法分析的某領(lǐng)域分詞方法,通過建立體裁本體進行句法分析,從智能
2009-04-09 09:10:55
20 分析了Linux和VxWorks兩種多任務(wù)操作系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度機制的異同,從任務(wù)控制塊、調(diào)度的時機、調(diào)度的優(yōu)先級和調(diào)度的策略方面進行了詳細的分析和對比。分析了VxWorks和Linux在POSIX1003.1b
2009-11-13 17:54:12
10 翻譯實例庫是基于實例的機器翻譯系統(tǒng)的主要知識源。本文采用基于淺層句法分析的方法進行翻譯實例的獲取。首先根據(jù)淺層句法信息劃分源語言和目標語言的翻譯單元,然后在詞
2009-11-24 15:32:05
13 手機射頻部分經(jīng)典電路分析。
2010-07-02 16:07:41
114 電路教程相關(guān)知識的資料,關(guān)于經(jīng)典運放電路分析
2016-10-10 14:34:31
0 從分詞、詞性等基礎(chǔ)模塊,到機器翻譯、知識問答等領(lǐng)域,本文列舉并分析一些深度學(xué)習(xí)在 NLP 領(lǐng)域的具體運用,希望對大家研究深度學(xué)習(xí)和 NLP 有所幫助。
2017-08-18 17:06:58
7295 
堆棧作用的就是用來保存局部變量,從本質(zhì)上講也就是將CPU寄存器的值保存到RAM中。在uCOS中,每一個任務(wù)都有一個獨立的任務(wù)堆棧。為了深入理解任務(wù)堆棧的作用,不妨分析任務(wù)從出生到消亡的整個過程,具體
2017-12-01 01:25:01
563 微軟數(shù)據(jù)科學(xué)家Ilia Karmanov最新測試的結(jié)果顯示,亞馬遜MXNet在CNN、RNN與NLP情感分析任務(wù)上性能強勁,而TensorFlow僅擅長于特征提取。
2017-12-06 16:04:40
8245 在 NLP 領(lǐng)域研究者們開始研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多任務(wù)學(xué)習(xí)。大多數(shù)方法通過網(wǎng)絡(luò)參數(shù)共享來學(xué)習(xí)任務(wù)間的關(guān)聯(lián),提升各任務(wù)效果。
2018-01-05 16:10:00
4176 本文用簡潔易懂的語言,講述了自然語言處理(NLP)的前世今生。從什么是NLP到為什么要學(xué)習(xí)NLP,再到如何利用機器學(xué)習(xí)進行NLP,值得一讀。這是該系列的第一部分,介紹了三種NLP技術(shù):文本嵌入、機器翻譯、Dialogue 和 Conversations。
2018-06-10 10:26:10
76462 
近日,OpenAI 在其官方博客發(fā)文介紹了他們最新的自然語言處理(NLP)系統(tǒng)。這個系統(tǒng)是可擴展的、與任務(wù)無關(guān)的,并且在一系列不同的 NLP 任務(wù)中都取得了亮眼的成績。但該方法在計算需求等方面仍存在改進的空間。
2018-06-17 22:20:33
3678 
對于機器翻譯、文本摘要、Q&A、文本分類等自然語言處理任務(wù)來說,深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)一遍遍刷新了state-of-the-art的模型性能記錄,給研究帶來諸多驚喜。但這些任務(wù)一般都有各自的度量基準,性能也只在一組標準數(shù)據(jù)集上測試。
2018-06-26 15:19:09
4233 目前的NLP領(lǐng)域有一個問題:即使是再厲害的算法也只能針對特定的任務(wù),比如適用于機器翻譯的模型不一定可以拿來做情感分析或摘要。
2018-06-27 15:07:43
3253 
自然語言處理任務(wù)大概有哪些?我個人做了一個總結(jié),基本可以劃分分為五層項任務(wù):,詞法分析、句子分析、語義層面的分析、信息抽取,頂層的任務(wù)。頂層任務(wù)就是直接面向用戶,,能提供如機器翻譯、對話機器人這樣的產(chǎn)品化服務(wù)。
2018-07-24 10:14:34
6631 
這兩個問題都很棘手,顯然,為期一天的研討會肯定討論不出什么結(jié)果。但是在會議現(xiàn)場,一些有遠見卓識的NLP研究人員還是探討了不少方法和想法,其中有一些尤其值得關(guān)注。在下文中,我們會介紹它們中的三個主題:巧妙地使用更多歸納偏置;努力構(gòu)建有“常識”的NLP模型;使用沒見過的分布和沒見過的任務(wù)。
2018-08-27 09:47:31
4208 在多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仍然將目光放在順序結(jié)構(gòu)上時,近期出現(xiàn)的兩種基于句法樹的模型TreeLSTMs和TBCNNs由于加入了結(jié)構(gòu)信息而在多個自然語言處理任務(wù)上表現(xiàn)出色。考慮到TreeLSTMs因計算空間
2018-09-17 15:14:00
3 方向是自然語言處理的同學(xué)們有福啦,為了跟蹤自然語言處理(NLP)的進展,有大量仁人志士在 Github 上維護了一個名為 NLP-Progress 的庫。它記錄了幾乎所有NLP任務(wù)的 baseline 和 標準數(shù)據(jù)集,同時還記錄了這些問題的state-of-the-art。
2018-11-17 09:21:05
2327 本文敘述采用中文信息MMT模型對句子進行句法自動分析的工程實踐。研制了可在互聯(lián)網(wǎng)在線運行的句法分析專家系統(tǒng)。對使用的理論、方法和工具作了詳細介紹。介紹了粒計算與符號學(xué)理論在句法分析中的應(yīng)用。研究
2018-12-19 14:53:00
1 面我們介紹了 Word Embedding,怎么把一個詞表示成一個稠密的向量。Embedding幾乎是在 NLP 任務(wù)使用深度學(xué)習(xí)的標準步驟。我們可以通過 Word2Vec、GloVe 等從未標注數(shù)據(jù)無監(jiān)督的學(xué)習(xí)到詞的 Embedding,然后把它用到不同的特定任務(wù)中。
2019-01-20 09:24:14
2700 
OpenAI今天在官博上介紹了他們的新NLP模型,刷新了7大數(shù)據(jù)集的SOTA(當(dāng)前最佳結(jié)果),并且能夠在不進行任何與領(lǐng)域知識相關(guān)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的情況下,直接跨任務(wù)執(zhí)行最基礎(chǔ)的閱讀理解、機器翻譯、問答和文本總結(jié)等不同NLP任務(wù)。
2019-02-18 14:19:16
3954 
該項目是對基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理(NLP)的概述,包括用來解決不同 NLP 任務(wù)和應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型(如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強化學(xué)習(xí))的理論介紹和實現(xiàn)細節(jié),以及對 NLP 任務(wù)(機器翻譯、問答和對話系統(tǒng))當(dāng)前最優(yōu)結(jié)果的總結(jié)。
2019-03-01 09:13:57
4424 
深層文法句法分析,即利用深層文法,例如詞匯化樹鄰接文法(Lexicalized Tree Adjoining Grammar,LTAG)、詞匯功能文法(Lexical Functional
2019-04-09 10:23:29
12972 最近的項目就是NLP相關(guān),說一些個人對NLP的看法。直觀地看,NLP算法工程師的經(jīng)驗和算法工程師的經(jīng)驗沒有太大差別。NLP的發(fā)展并不是那么快。如果沒有實際的業(yè)務(wù)需求,NLP的實現(xiàn)或產(chǎn)品功能
2019-04-24 09:37:09
4969 谷歌大腦和CMU聯(lián)合團隊提出面向NLP預(yù)訓(xùn)練新方法XLNet,性能全面超越此前NLP領(lǐng)域的黃金標桿BERT,在20個任務(wù)上實現(xiàn)了性能的大幅提升,刷新了18個任務(wù)上的SOTA結(jié)果,可謂全面屠榜!
2019-06-22 11:19:28
2747 此在線課程涵蓋從基礎(chǔ)到高級NLP,它是Coursera上高級機器學(xué)習(xí)專業(yè)化的一部分。你可以免費注冊本課程,你將學(xué)習(xí)情緒分析、總結(jié)、對話狀態(tài)跟蹤等。你將學(xué)習(xí)的主題包括文本分類介紹、語言建模和序列標記、語義向量空間模型、序列到序列任務(wù)等等。
2019-07-07 07:44:00
6408 雖然通過這些途徑,能夠搜集到不少的NLP語料,但這些“現(xiàn)成”的語料往往與我們需要解決的 NLP 問題不太一致,因此我們還得想辦法去變一些語料出來。
2020-05-12 09:57:17
4047 NLP分類任務(wù)我們每個NLPer都異常熟悉了,其在整個NLP業(yè)務(wù)中占據(jù)著舉足輕重的地位,更多領(lǐng)域的子任務(wù)也常常轉(zhuǎn)化為一個分類任務(wù),例如新聞分類、情感識別、意圖識別、關(guān)系分類、事件類型判斷等等。
2020-08-28 10:02:21
1901 
本文針對NLP項目給出了4種常見的解題思路,其中包含1種基于機器學(xué)習(xí)的思路和3種基于深度學(xué)習(xí)的思路。
2020-09-24 10:33:33
2003 
自然語言處理專家elvis在medium博客上發(fā)表了關(guān)于NLP在2019年的亮點總結(jié)。對于自然語言處理(NLP)領(lǐng)域而言,2019年是令人印象深刻的一年。在這篇博客文章中,我想重點介紹一些
2020-09-25 16:56:48
1474 的機器學(xué)習(xí),而不是使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 2018年,在一些NLP任務(wù)中,一種名為BERT的最先進(STOA)模型的表現(xiàn)超過了人類的得分。在這里,我將幾個模型應(yīng)用于情緒分析任務(wù),以了解它們在我所處的金融市場中有多大用處。代碼在jupyter notebook中,在git repo中可用//
2020-11-02 16:18:03
1738 要深入研究句法分析,首先要知道,什么樣的句法分析算是好的句法分析,所以句法分析方法的評價是首要思考的問題,目前進行句法分析,主要是用依存句法分析,其具體的評價指標有下面5種。
2020-11-24 09:36:27
6347 
Encoder-Decoder 是 NLP 領(lǐng)域里的一種模型框架。它被廣泛用于機器翻譯、語音識別等任務(wù)。本文將詳細介紹 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及...
2020-12-10 22:19:50
860 本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是5G現(xiàn)場測試經(jīng)典案例總結(jié)分析免費下載。
2021-01-11 08:00:00
3 0 小系列初衷 自己接觸的項目大都是初創(chuàng),沒開始多久的項目,從0到1的不少,2020年快結(jié)束,感覺這個具有一定個人特色的技術(shù)經(jīng)驗可以在和大家分享一下。 計劃篇章: (已完成)文本分類篇。針對NLP
2021-01-13 09:46:21
2243 的庫手把手教你,從如何實現(xiàn)梯度下降開始到手磕一個CNN經(jīng)典網(wǎng)絡(luò),讓你不再對深度學(xué)習(xí)框架的內(nèi)部機制感到神秘。 短短幾年,這位大佬再度出了“續(xù)集”—《深度學(xué)習(xí)進階:自然語言處理》[1]!(可以說是NLP入門必讀的經(jīng)典著作了?。?小齋這次的寫作風(fēng)格和前作一樣,都是
2021-01-18 16:09:46
4827 
上一篇我們講到了最簡單的詞向量表示方法——共現(xiàn)矩陣(沒有看的朋友可以點擊這里 小白跟學(xué)系列之手把手搭建NLP經(jīng)典模型(含代碼) 回顧一下!) 共現(xiàn)矩陣簡單是簡單,但是有很嚴重的問題。 作者強調(diào),自己
2021-02-04 16:49:44
3610 
中冗余的邊drop掉。通過分析剩余邊上具有怎樣的先驗知識,實現(xiàn)對GNN的預(yù)測過程加以解釋。 0. Abstract GNN 能夠?qū)⒔Y(jié)構(gòu)歸納偏置(structural inductive biases) 整合到 NLP 模型中。然而,卻鮮有工作對于這種結(jié)構(gòu)偏置的原理加以解釋,特別是
2021-04-04 17:11:00
2010 
是關(guān)注的重點.因此,本文聚焦于金融事件,抽取三元組事件ET(Sub,Pred,Obj).在中文財經(jīng)新聞中,存在大量事件嵌套和成分共享等現(xiàn)象,致使易岀現(xiàn)事件漏抽和事件成分缺失的情況.為了解決這些冋題,本文建立句法和語義依存分析相結(jié)合的中文事件抽取
2021-03-24 14:03:03
8 我的看法:知識圖譜不是NLP的未來,因為知識圖譜是另外一種與NLP有很多交集的技術(shù)。在目前所有已知的發(fā)展方向中,知識圖譜是最有可能長期和NLP互利共生的技術(shù)。
2021-04-15 14:36:54
3335 
555電路圖要點分析及經(jīng)典實例免費下載。
2021-06-22 17:38:33
129 傳統(tǒng)的NLP任務(wù)中,文本序列被認為是一個由tokens組成的袋子,如BoW(詞袋模型)和TF-IDF(詞頻-逆文檔頻率)。
2021-06-23 16:09:34
3240 全美經(jīng)典:基本電路分析電子版
2021-07-05 10:44:24
0 經(jīng)典電路及常用基礎(chǔ)公式分析解讀
2021-07-31 17:15:23
89 一種實時嵌入式多任務(wù)微內(nèi)核的分析與改進(嵌入式開發(fā)系統(tǒng))-一種實時嵌入式多任務(wù)微內(nèi)核的分析與改進? ??
2021-07-30 13:49:42
10 20個經(jīng)典電路圖分析解讀
2021-07-31 17:26:06
903 引言 對話系統(tǒng)(dialogue system)是 NLP 中的的重點研究方向之一。其可以分為任務(wù)型對話系統(tǒng)和開放域?qū)υ捪到y(tǒng)。兩者在現(xiàn)實生活中都有著廣泛的應(yīng)用。 本次 Fudan DISC 實驗室
2021-09-08 10:43:17
4031 NLP中,預(yù)訓(xùn)練大模型Finetune是一種非常常見的解決問題的范式。利用在海量文本上預(yù)訓(xùn)練得到的Bert、GPT等模型,在下游不同任務(wù)上分別進行finetune,得到下游任務(wù)的模型。然而,這種方式
2022-03-21 15:33:30
1843 WeLM是一個百億級別的中文模型,能夠在零樣本以及少樣本的情境下完成包括對話-采訪、閱讀理解、翻譯、改寫、續(xù)寫、多語言閱讀理解在內(nèi)的多種NLP任務(wù),并具備記憶能力、自我糾正和檢查能力。
2022-10-13 11:52:43
435 毫無疑問,MWP任務(wù)給模型的語言理解能力和數(shù)學(xué)推理能力都帶來了極大的挑戰(zhàn),如何解決MWP任務(wù)也是NLP領(lǐng)域的研究熱點之一。
2022-11-11 11:54:15
571 方面級情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis, ABSA)是一項細粒度的情感分析任務(wù),主要針對句子級別的文本,分析文本中相關(guān)的方面項(Aspect Term)、觀點
2022-11-24 10:20:10
1320 Subword算法如今已經(jīng)成為了一個重要的NLP模型性能提升方法。自從2018年BERT橫空出世橫掃NLP界各大排行榜之后,各路預(yù)訓(xùn)練語言模型如同雨后春筍般涌現(xiàn),其中Subword算法在其中已經(jīng)成為標配。所以作為NLP界從業(yè)者,有必要了解下Subword算法的原理。
2023-02-22 14:16:32
356 solved,他們當(dāng)然轉(zhuǎn)向了其他更有前景的,unsolved的NLP子方向。而如今在LLM時代,NLP整個領(lǐng)域面臨solved,很多中間任務(wù)幾乎沒有存在的價值,
2023-03-27 11:35:38
843 ? 最近幾年,GPT-3、PaLM和GPT-4等LLM刷爆了各種NLP任務(wù),特別是在zero-shot和few-shot方面表現(xiàn)出它們強大的性能。因此,情感分析(SA)領(lǐng)域也必然少不了LLM的影子
2023-05-29 17:24:41
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的方向之一。NLP 是關(guān)于將人類語言轉(zhuǎn)化為計算機語言的過程,使計算機能夠理解和生成人類語言。 NLP 技術(shù)有多種應(yīng)用,從智能語音助手到文本分析和機器翻譯。隨著人們對這種技術(shù)的認識加深,NLP 對企業(yè)和機構(gòu)來說也變得越來越重要。在本文中,我們將探
2023-08-22 16:45:21
1142 了預(yù)訓(xùn)練語言模型,伯克利神經(jīng)解析器天生具有跨域句法分析能力。這使得解析器可以在源域上進行訓(xùn)練,可直接應(yīng)用于目標域。
2023-11-10 10:47:11
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摘要進行全面的統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)不同語言背景的作者在寫作中的詞匯、形態(tài)、句法和連貫性方面有明顯的差異,這表明NLP領(lǐng)域存在語言偏置的可能性。因此,我們提出了一系列建議,以幫助學(xué)術(shù)期刊和會議的出版社改進他們對論文作者的指南和資源,以增強學(xué)術(shù)研究的包容性和公平性。
2024-01-03 11:00:17
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