目录标题序言1.1 网络剪枝1.2 问题解答2.1 模型蒸馏2.2问题解答3.1 参数量化4.1网络结构调整4.2 回忆CNN知识点 序言现在，我们关注的网络结构都是大参数的模型，虽然可能准确率不错，但是实际应用上，我们需要能够把模型应用在移动设备上，但移动设备上的计算力受限，所以模型无法应用，这个时候就有人提出模型压缩、模型蒸馏、Teacher-student等等方法。模型压缩是为了 可以用更
引言 实体作为现实世界知识的重要载体，在许多 NLP 任务中发挥着关键作用，许多实体密集型 NLP 任务需要模型获取实体知识以生成信息输出。现有方法大多采用索引、检索和读取外部文档来获取实体知识，但是这样需要很大的计算开销。为此本文提出了一个带有实体内存(Memory)的Encoder-Decoder框架，即EDMem。关注 AINLPer公众号，回复：历年EMNLP 获取论文下载列表背景介绍 大
转载
2023-09-18 16:13:23
48阅读
# 如何实现“EMNLP 2022 微调”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现“EMNLP 2022 微调”。在这篇文章中，我将会详细介绍整个流程，包括每一个步骤需要做什么以及需要使用的代码。希望这篇文章能帮助你顺利完成这个任务。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤。
```mermaid
gantt
title EMNLP 2022 微调流
文 | Cheney编 | 智商掉了一地既让模型跑得快又好，又要空间占用少，真的有这样效果爆表的操作存在吗？在当前疫情反复的情况下，大家平时出门用健康宝刷脸的频率变得越来越高。如果每次人脸识别都需要等很久的话，那也太让人焦虑啦，甚至会有砸手机的冲动。而且我们还想让模型的识别效果好，不能经常出错，就得用一些跑起来很慢的大模型来提升效果。那么问题来了，咋在这两者之间做个平衡呢，既让模型跑得又快又好，又
原创
2023-05-02 10:01:03
106阅读
文 | Cheney编 | 智商掉了一地既让模型跑得快又好，又要空间占用少，真的有这样效果爆表的操作存在次人脸...
转载
2022-08-11 09:45:13
81阅读
自18年谷歌BERT横空出世以来，预训练语言模型一跃成为自然语言处理领域的研究热点，海量数据与大规模模型的预训练+少量下游任务数据微调（Pre-training + Fine-tune）也成为NLP任务的新范式。从在开源数据集上进行评测到业务实践中的价值体现，预训练语言模型都被证明能够显著提高模型性能和算法效果。如果说预训练语言模型是2019年以来NLP领域的关键词，随着GPT系列模型的诞生，各大
本的能力，在某种程度上，可以认为是人类智能的源头之一。因为人在对主客观世界进行观察的过...
原创
2023-04-30 21:09:20
123阅读
【论文速递】NAACL2022-DEGREE: 一种基于生成的数据高效事件抽取模型【论文原文】：DEGREE A Data-Efficient Generation-Based Event Extraction Mode【作者信息】：I-Hung Hsu ， Kuan-Hao Huang， Elizabeth Boschee ， Scott Miller ， Prem Natarajan ， Ka
目录 审核流程： 与 ARR 的交叉提交政策 注意： 注意： &nbs
# EMNLP全称
## 什么是EMNLP？
EMNLP全称为“Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing”，即“实证自然语言处理会议”。它是一个国际性的会议，致力于促进自然语言处理领域的发展和交流。EMNLP会议每年都会举办，吸引了世界各地的研究者和专家参与。
## EMNLP的重要性
作为自然语言处理领域
获取高质量的标记数据以用于模型训练对于各种自然语言处理任务来说往往耗时且劳动密集。尽管提出了许多解决方案，如小型语言模型（SLMs）的
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一、背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型...
转载
2021-10-26 14:08:02
169阅读
# 如何实现“EMNLP模板 texStudio”
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会你如何实现“EMNLP模板 texStudio”。下面我将详细介绍整个流程，并为每个步骤提供相关的代码和注释。
## 步骤一：安装和配置 texStudio
在开始之前，你需要先安装并配置好 texStudio。以下是安装和配置的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-08-03 19:31:32
134阅读
# 如何实现 "In Proceeding of EMNLP 2019"
## 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现 "In Proceeding of EMNLP 2019"。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务。我们将按照以下步骤进行。
## 步骤
步骤|操作|代码示例
--|----|--------
1|导入所需的库|`import pandas as pd`
2|读
原创
2023-08-03 05:46:49
98阅读
# 自然语言处理中的模型训练与评估
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个重要领域，随着深度学习技术的发展，NLP模型在多种应用场景中表现得越来越出色。本文将探讨NLP模型的训练与评估流程，并通过代码示例加深理解。
## 1. 数据准备与预处理
在训练模型之前，数据是最重要的组成部分。通常，我们需要对原始文本数据进行预处
雷锋网 AI 开发者按：近日，TensorFlow 强势推出能将模型规模压缩却几乎不影响精度的半精度浮点量化(float16 quantization)工具。小体积、高精度，还能够有效的改善 CPU 和硬件加速器延迟。TensorFlow 发出相应的文章对该工具做了简要的说明，雷锋网 AI 开发者将其整理编译如下。 Float16 Quantization我们非常高兴能够将训练后的 float1
# 实现EMNLP论文模板
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你将负责教授一位刚入行的小白如何实现"EMNLP论文模板"。本文将详细介绍实现该模板的步骤，并提供相应的代码示例和解释。
## 整体流程
下面是实现"EMNLP论文模板"的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| -- | -- |
| 步骤一 | 准备环境和依赖 |
| 步骤二 | 设置论文基本结构 |
| 步骤三 |
总结在选择维度时，有点意思。FineD-Eval: Fine-grained Automatic Dialogue-Level Evaluation一般对话生成任务的评测也是从多个维度出发，这篇文章先选择了几个相关性程度低的维度，然后，在挑选后的维度上，测评相关性分值。 多个维度下的测评采用了metric ensemble和multi-task learning的方法。第一步：维度选择我们希望选择
引言Post-hoc的模型可解释性旨在研究输入的不同部分对于最终预测的影响。本次Fudan DISC实验室将分享EMNLP 2020中关于模型可解释性的3篇论文，介绍在测量输入中不同部分对于最终预测的贡献度的方法。文章概览使用边缘话来进行解释自然语言的模型Interpretation of NLP models through input marginalization论文地址: In
转载
2022-10-31 14:04:35
273阅读
tensorflow 模型压缩
原创
2021-08-25 15:50:43
1182阅读
