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nlp技術(shù)

只用了100個(gè)案例，他們就達(dá)到了和用2萬個(gè)案例訓(xùn)練出的模型同樣的錯(cuò)誤率水平。除此之外，他們還提供了對模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的代碼，因?yàn)榫S基百科有多種語言，這使得...

2018-08-17 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺 NLP 遷移學(xué)習(xí) 4002 0

多個(gè)視角對自然語言處理領(lǐng)域進(jìn)行全面梳理

接著，對自然語言處理面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析，包括自然語言中大量存在的未知語言現(xiàn)象、歧義詞匯和結(jié)構(gòu)、隱喻表達(dá)、以及翻譯問題中不同語言之間概念的不對等性等...

2019-05-19 標(biāo)簽：人工智能自然語言處理 nlp 3938 0

釋義思維：模仿人類語言識(shí)別的句子嵌入模塊

精準(zhǔn)的時(shí)間序列預(yù)告對交通、能源、金融、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域都非常重要。但是現(xiàn)代技術(shù)都是通過時(shí)間數(shù)據(jù)來建立預(yù)測模型，通常忽略了非結(jié)構(gòu)化文本之下有價(jià)值的信息。本篇論文...

2018-08-22 標(biāo)簽：嵌入式 NLP 語言識(shí)別 3926 0

論文在NLP學(xué)術(shù)研究中的意義

在這個(gè)系統(tǒng)工程中，論文的作用則是，向?qū)W術(shù)界同行清晰準(zhǔn)確地描述成果的創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)思路、算法細(xì)節(jié)和驗(yàn)證結(jié)果。明白這一點(diǎn)，才能正確的對待論文寫作：一項(xiàng)乏善可陳...

2019-03-12 標(biāo)簽：模型論文 nlp 3692 0

nlp自然語言處理的應(yīng)用有哪些

自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)分支，它致力于使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成自然語言。隨著...

2024-07-05 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)人工智能自然語言處理 3635 0

為大家介紹三個(gè)NLP領(lǐng)域的熱門詞匯

預(yù)訓(xùn)練是通過大量無標(biāo)注的語言文本進(jìn)行語言模型的訓(xùn)練，得到一套模型參數(shù)，利用這套參數(shù)對模型進(jìn)行初始化，再根據(jù)具體任務(wù)在現(xiàn)有語言模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行精調(diào)。預(yù)訓(xùn)練...

2019-04-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯 nlp 3612 0

簡單總結(jié)幾種NLP常用的對抗訓(xùn)練方法

對抗訓(xùn)練本質(zhì)是為了提高模型的魯棒性，一般情況下在傳統(tǒng)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，添加了對抗訓(xùn)練是可以進(jìn)一步提升效果的，在比賽打榜、調(diào)參時(shí)是非常重要的一個(gè)trick。

2022-11-09 標(biāo)簽：算法 nlp 3579 0

基于BIO序列標(biāo)注的方法和基于片段的圖解析方法

該論文的出發(fā)點(diǎn)是將端到端基于片段的（span-based）語義角色標(biāo)注（SRL）轉(zhuǎn)換為基于詞的（word-based）圖解析（graph parsing）任務(wù)。

2022-10-21 標(biāo)簽：BIO 數(shù)據(jù)集 nlp 3408 0

如何利用spaCy和Cython以約100倍于Python的速度實(shí)現(xiàn)NLP

然后，我們可以將矩形列表存儲(chǔ)在這種結(jié)構(gòu)的 C 數(shù)組中，并將這個(gè)數(shù)組傳遞給我們的 check_rectangle 函數(shù)。此函數(shù)現(xiàn)在接受一個(gè) C 數(shù)組作為輸...

2018-07-24 標(biāo)簽：C語言 Python NLP 3393 0

大模型的優(yōu)劣勢有哪些

一般而言，越復(fù)雜的任務(wù)，越充裕的資源，應(yīng)該是各自用更加專業(yè)的方案來做各自的上限才會(huì)比較高，大模型能提供的，是一個(gè)基礎(chǔ)的、快速的、zero shot或者f...

2023-09-07 標(biāo)簽：nlp 大模型 3325 0

探析自然語言處理中的深度遷移學(xué)習(xí)

展示幾種最先進(jìn)的通用句子嵌入編碼器，特別是在遷移學(xué)習(xí)任務(wù)的少量數(shù)據(jù)上與 Word embedding 模型相比的情況下，它們往往會(huì)給出令人驚訝的良好性能。

2018-12-13 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)nlp 3318 0

面向自然語言處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)的答辯PPT

現(xiàn)實(shí)中的自然語言處理面臨著多領(lǐng)域、多語種上的多種類型的任務(wù)，為每個(gè)任務(wù)都單獨(dú)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注是不大可行的，而遷移學(xué)習(xí)可以將學(xué)習(xí)的知識(shí)遷移到相關(guān)的場景下

2019-03-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理 nlp 3287 0

淺談ChatGPT的技術(shù)架構(gòu)

GPT家族與BERT模型都是知名的NLP模型，都基于Transformer技術(shù)。GPT-1只有12個(gè)Transformer層，而到了GPT-3，則增加到96層。

2023-02-21 標(biāo)簽：Transformer nlp ChatGPT 3217 0

詳解谷歌最強(qiáng)NLP模型BERT

面我們介紹了 Word Embedding，怎么把一個(gè)詞表示成一個(gè)稠密的向量。Embedding幾乎是在 NLP 任務(wù)使用深度學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)步驟。我們可以通...

2019-01-20 標(biāo)簽：函數(shù)深度學(xué)習(xí)nlp 3211 0

Deep Learning如何能在NLP中發(fā)揮出應(yīng)有的real power呢？

每個(gè)詞都是茫茫 0 海中的一個(gè) 1。這種 One-hot Representation 如果采用稀疏方式存儲(chǔ)，會(huì)是非常的簡潔：也就是給每個(gè)詞分配一個(gè)數(shù)字...

2018-04-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NLP 3154 0

知識(shí)圖會(huì)成為 NLP 的未來嗎？IJCAI杰出論文背后的思考

在本文中，我們提出了一個(gè)常識(shí)知識(shí)感知對話模型 (CCM)，演示了常識(shí)知識(shí)有助于開放域?qū)υ捪到y(tǒng)中語言的理解與生成。自動(dòng)評估與人工評估皆證明了，與當(dāng)前最先進(jìn)...

2018-08-07 標(biāo)簽：NLP 知識(shí)圖譜 3109 0

Jina AI到底是做什么的？為什么要做這些

在 Jina AI，我們的產(chǎn)品囊括了跨模態(tài)、多模態(tài)、神經(jīng)搜索和生成式 AI，涵蓋了未來 AI 應(yīng)用的很大一部分。

2023-01-16 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)LDA 3078 0

如何利用20萬條客戶咨詢消息，打造一款功能定制化的自動(dòng)聊天應(yīng)答機(jī)器人？

集群與意圖：這里需要對這兩個(gè)概念作一個(gè)區(qū)分。集群是一組具有相似語義的句子。比如可以確定10個(gè)句子，內(nèi)容似乎都是關(guān)于購買房產(chǎn)的。但是因?yàn)檫@是一種無監(jiān)督的機(jī)...

2019-01-25 標(biāo)簽：微軟機(jī)器人 nlp 3073 0

decaNLP通用模型誕生，可以輕松搞定十項(xiàng)自然語言任務(wù)

近日，Salesforce發(fā)布了一項(xiàng)新的研究成果：decaNLP——一個(gè)可以同時(shí)處理機(jī)器翻譯、問答、摘要、文本分類、情感分析等十項(xiàng)自然語言任務(wù)的通用模型。

2018-07-17 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語言 NLP 3011 0

Transformer一統(tǒng)江湖：自然語言處理三大特征抽取器比較

上面這幾個(gè)特點(diǎn)請記清，一個(gè)特征抽取器是否適配問題領(lǐng)域的特點(diǎn)，有時(shí)候決定了它的成敗，而很多模型改進(jìn)的方向，其實(shí)就是改造得使得它更匹配領(lǐng)域問題的特性。這也是...

2019-02-04 標(biāo)簽：Transformer 自然語言 nlp 2977 0

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京瓷株式會(huì)社成立于1959年4月1日。川村誠為現(xiàn)任代表取締役社長。資本金為1，157億332萬日元。截至2006年3月31日為止的年度銷售額達(dá)到1，181，489百萬日元，集團(tuán)公司包括關(guān)聯(lián)公司在內(nèi)共計(jì)183家，員工61，468名。
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　Vcc和Vdd是器件的電源端。Vcc是雙極器件的正，Vdd多半是單極器件的正。下標(biāo)可以理解為NPN晶體管的集電極C，和PMOS or NMOS場效應(yīng)管的漏極D。同樣你可在電路圖中看見Vee和Vss，含義一樣。因?yàn)橹髁餍酒Y(jié)構(gòu)是硅NPN所以Vcc通常是正。如果用PNP結(jié)構(gòu)Vcc就為負(fù)了。建議選用芯片時(shí)一定要看清電氣參數(shù)
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擬訂科創(chuàng)板股票上市審核規(guī)則、科創(chuàng)板上市公司并購重組審核規(guī)則、上市委員會(huì)及科技創(chuàng)新咨詢委員會(huì)相關(guān)規(guī)則；負(fù)責(zé)科創(chuàng)板股票發(fā)行上市審核和科創(chuàng)板上市公司并購重組審核工作，擬訂審核標(biāo)準(zhǔn)、審核程序等；對發(fā)行人、科創(chuàng)板上市公司及中介機(jī)構(gòu)進(jìn)行自律監(jiān)管等。
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74LS00是一個(gè)內(nèi)部擁有四個(gè)獨(dú)立的二輸入與非門電路，它滿足與非門的邏輯功能，可以實(shí)現(xiàn)與非門的邏輯功能。共有54/7400、54/74H00、54/74S00、54/74LS00。54XXX

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