介绍了Self-attention的原理和作用。
强烈推荐刘洋老师的“如何写NLP论文”PPT链接： http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~ly/talks/cwmt14_tut.pdf
AI有道不可错过的AI技术公众号 关注 1 Word Representation 上节课我们介绍过表征单词的方式是首先建立一个较大的词汇表（例如10000），然后使用one-hot的方式对每个单词进行编码。例如单词Man，Woman，King，Queen，Apple，Orange分别出
本次分享和总结自己所读的论文 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understandi...
之前红色石头整理过一篇文章，谈一谈机器学习如何入门的路线图：【干货】我的机器学习入门路线图那么对于深度学习的自然语言处理（NLP）方向有没有比较好的学习资源呢？我们熟知的...
快，着实有点快。 现在，经典模型BERT只需2.69分钟、ResNet只需16秒。 啪的一下，就能完成训练！
题目来源：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/890/E题意：根据递归定义的希尔伯特曲线
参考论文：https://arxiv.org/abs/1706.03762https://arxiv.org/abs/1810.04805在本文中，我将以run_squad.py以及SQuAD数据集为例介绍阅读理解的源码，官方代码基于tensorflow-gpu 1.x，若为tensorflow 2.x版本，会有各种错误，建议切换版本至1.14。 当然，注释好的源代码在这
本文详细的GitHub地址：https://github.com/sherlcok314159/ML接上一篇：你所不知道的 Transformer！参考论文https://arxiv.org/abs/1706.03762https://arxiv.org/abs/1810.04805在本文中，我将以run_classifier.py以及MRPC数据集为例介绍关于be
深度学习Author：louwillFrom：深度学习笔记语言模型是自然语言处理的核心概念之一。word2vec是一种基于神经网络的语言模型，也是一种词汇表征方法。word2vec包括...
NewBeeNLP原创出品公众号专栏作者@Ryan知乎|机器学习课程笔记CS224N课程笔记系列，持续中课程主页：http://web.stanford.edu/clas...
1 BERT是什么？了解自然语言处理的同学，应该没有不知道BERT的；甚至连很多自然语言处理圈外的开发的同学
目录 使用simhash计算文本相似度 汉明距离计算 在IDEA里gradle配置和使用 建议：转用maven的项目使用pom.xml文件 在IDEA里gradle配置和使用，一般别使用同步gra
本⽂将提供关于PEGASUS的技术解读，以及如何在EasyNLP框架中使⽤与PEGASUS相关的文本摘要（新闻标题）生成模型。
文章目录一、资源推荐二、菜鸡笔记三、小结四、下一阶段五、特别鸣谢一、资源推荐（1）牛逼的huggingface：https://huggingface.co/transformers/preprocessing.html（
解决方法： 开放linux 防火墙40127端口允许下载jnlp centos7 解决如下： [root@hostuser chrome]# firewall-cmd --zone=public --add-port=40127/tcp --permanentsuccess[root@hostuse
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平衡计分卡方法可以认为是一种很好的同时关注企业生存与发展的绩效管理方法，但是应用起来却很难。本书很
BERT全称BEncoderRTransformers，其是一个基于Transformer模型、使用无监督方式训练的预训练模型。只要简单的在BERT下游接个输出
2020，注定不易。大环境下，一些企业在线下暴雷。然而人工智能行业，在特殊时期反而抓住机遇，从以往的概念转变为发展趋势，并快速与各行各业融合，相关的招聘需求再度旺盛，岗位附加值愈加走高（据统计，岗位薪资达到了 30K-50K /月，连续五年涨幅超 200% ）。因此，AI 是未来几年内不错的职业选择。但人工智能是交叉学科，涉及到技术十分广泛。如何
论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.10084 源码下载：https://github.com/UKPLab/sentence-transformers 相关网站：https://www.sbert.net/“论文中文翻译”已相当清楚，故本篇不再翻译，只简单介绍SBERT的原理，以及训练和使用中文相似度模型的方法和效果。原理挛生网络Siames
自然语言处理是人工智能领域中的一个重要方向。它研究能人机之间通讯的方式，并涉及机器对人类知识体系的学习和应用．从分词，相似度计算，
针对医疗领域，利用**知识图中的同义词**（只使用了词典，未使用图计算方法），训练表示模型。优势在于代入了知识，具体设计了**三种自监督学习方法**来捕捉细粒度实体间的关系。...
基于**Pytorch**的针对**中文**的**离线工具**，带训练好的模型，**最小模型仅164系。
自然语言处理库Transformers包含了BERT、GPT、GPT-2、Transformer-XL、XLNet、XLM等模型的实现，近两以上版本，而Pytorch 1.5.0底层又依赖CUDA 10.2
介绍英文题目：Conceptualized Representation Learning for Chinese Biomedical Text Mining中
ELECTRA由Manning联合谷歌发布，后来哈工大讯飞联合实验室训练了相应的中文模型。精减后的模型效果和BERT差不太多，而模型大小只有BERT的1/10，ELECTRA-small 只有46M。
提出SMedBERT模型，将知识注入医疗自然语言模型。它使用大规模的医疗数据，同时又融入了知识图中实体连接的语义结构。
BERT是常用的自然语言处理深度学习模型, BoiBERT和ClinicalBERT是针对医疗领域预训练的模型，文中提出的架构用于将上述模型通过微调解决医疗实体规范化问题．