深度卷积网络DPCNN在NLP文本分类学习笔记3中介绍了CNN的结构和如何用于文本分类，但是也存在一些问题（在之后将看到）。
在这篇论文Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization中提出了DPCNN模型，其结构如下图所示其中主要使用的部分方法如下：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/
1，概述任务型对话系统越来越多的被应用到实际的场景中，例如siri，阿里小密这类的产品。通常任务型对话系统都是基于pipline的方式实现的，具体的流程图如下： 整个pipline由五个模块组成：语音识别；自然语言理解；对话管理；自然语言生成；语音合成。现在越来越多的产品还融入了知识库，主要是在对话管理模块引入。在这里除了语音识别和语音合成模块不属于自然语言处理范
转载
2023-07-08 17:33:00
253阅读
目录NLP中流行的预训练模型1 BERT及其变体2 GPT3 GPT-2及其变体4 Transformer-XL5 XLNet及其变体6 XLM7 RoBERTa及其变体8 DistilBERT及其变体9 ALBERT10 T5及其变体11 XLM-RoBERTa及其变体 NLP中流行的预训练模型BERTGPTGPT-2Transformer-XLXLNetXLMRoBERTaDistilBER
转载
2023-08-01 23:25:45
118阅读
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到对人类语言的理解和生成。其中，NLP可以被分为三个主要的子任务：自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）、自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）和对话管理（Dialog Management，DM）
N（Neuro）指神经系统，意译为身心。指我们比较稳定的身心素质，结构及比较逸动的身心状态。L
原创
2022-08-11 17:42:56
111阅读
1. 模式及模式对象1.1.
模式用户的模式(SCHEMA）指的是用户账号拥有的对象集，在概念上可将其看作是包含表、视图、索引和权限定义等的对象。如下图：如上面三图，DM模式主要包含以下的模式对象：1.表；2.索引；3.视图；4.存储过程/函数；5.序列；6.触发器；7.包；8.类；9.同义
原创
2022-03-13 21:25:50
1056阅读
# NLP可解释性与AUC指标的结合
在自然语言处理（NLP）领域，模型的可解释性变得越来越重要。有效的模型不仅需要准确地进行分类、预测，还要能够让人理解其判断的依据。在评估模型性能时，AUC（Area Under the Curve）指标被广泛应用，主要用来评估二分类模型的性能。本文将探讨如何结合可解释性和AUC指标，帮助更好地理解模型的决策过程。
## AUC指标概述
AUC表示接收者操
1.简单介绍：TI针对TMS320DM365、DM368进行了DVR和IPNC的应用方案參考。DVR方案一般基于DM368 DVRRD SDK (includes TI DVSDK, TI LSP, DVR applications, DVR filesystem, boot and other utilities)开发。IPNC方案也是基于DVSDK。详细开发环境的搭建參考对应的开发包中的文档。
转载
2015-09-24 09:21:00
110阅读
2评论
自然语言处理论文去哪找？不管是想要追最新的实验效果最好的模型论文，还是想稳妥起见先从简单基础的入手，我们都会面临选择，论文确实太多了，如果目标明确当然好，当我们不是很明确的时候可以怎么办？当然首先是可以看他人写的总结。自然语言处理论文去哪找？一.谷歌学术曾经我总是想着去知网搜论文，希望不是只有我不知道吧。。还是应该去**谷歌学术**搜论文会更好一点，论文更全，搜索质量更高。顺便一提，虽然英文的论文
npsubj — 被动型主语（nominal passive subject），专指由“被”引导的被动句中的主语，一般是谓词语义上的受事 （称作，镍）ccomp — 从句补语，一般由两个动词构成，中心语引导后一个动词所在的从句(IP) （出现，纳入）assmod — 关联修饰（associative modifier），NP|QP （教训，特区）cop: copula。cpm — 补语化成分（complementizer），一般指“的”引导的CP （振兴，的）
原创
2023-02-27 16:43:37
208阅读
什么是DMU？DMU 其实是Digital Mock-up的缩写，也就是数字样机，这是物理样机相对应的一个概念。我们可以说DMU是物理样机在虚拟世界的呈现。这不仅仅包括三维模型，还包括围绕着三维模型实体的一系列的行为和属性。在物理世界，我们会对汽车做各种测试，碰撞实验等。这些都可以在DMU中提前呈现，所以我们说DMU是一种先进数字化样机审核和决策的方法学。是一种在产品定义过程中集中发现问题本质用来
转载
2023-10-24 22:16:00
202阅读
简单介绍： 本文介绍DM8168 DVRRDK中传入DSP内部的视频格式以及大概的处理流程。 背景： 可能有非常多人为了加快研发的速度、减少难度，选择在DVRRDk已有的OSD内加入自己的DSP算法。今天我打算将自己的算法加入进去，发现无论是隔行採集的视频和逐行採集的视频都是能够支持的。那么内部怎么
转载
2017-04-19 11:40:00
129阅读
2评论
目录一、生成模型 VS 判别模型一、生成模型 VS 判别模型从概率分布的角度考虑，对于一堆样本数据，每个均有特征Xi对应分类标记yi。生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。判别模型：学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。数据要求：生成模型需要的数据量比较大，能够较好地估计概率密度
#今日论文推荐#更透明的AI？MIT等最新《可解释AI: 深度神经网络内部结构解释》综述，17页pdf全面阐述DNN内部可解释性技术在过去的十年里，机器学习的规模和能力都有了巨大的增长，深度神经网络(DNNs)正在越来越多地应用于广泛的领域。然而，DNN的内部工作原理通常很难理解，这引起了人们对使用这些系统的安全性的担忧，因为他们没有严格了解它们的功能。在这项综述中，我们回顾了解释DNN内部成分的
转载
2023-07-04 21:54:31
128阅读
每次看badcase时，都会怀疑自己的能力，是我哪里做的不对吗？这都学不会？幸运的话，会找到一批有共
转载
2022-07-30 00:01:00
693阅读
9月27日，腾讯在人工智能、生命科学跨学科应用领域的最新研究成果《scBERT as a Large-scale Pretrained Deep Language Model for Cell Type Annotation of Single-cell RNA-seq Data》（《基于大规模预训练语言模型的单细胞转录组细胞类型注释算法》），登上国际顶级学术期刊《Nature》子刊《Nature
欧式距离也称欧几里得距离，是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中两个点之间的 绝对距离 。以古希腊数学家欧几里得命名的距离，也就是我们直观的两点之间直线最短的直线距离。
欧氏距离定义： 欧氏距离（ Euclidean distance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是：三维的公式是： 
原创
2022-01-20 14:38:00
185阅读
DMVPN
u 实验拓扑：
u 拓扑说明：
外网接口都为f0/0，中间路由器模拟Internet
原创
2012-09-27 08:03:17
775阅读
DMVPN 一．典型VPN的缺点... 2二．DMVPN概述... 3三．DMVPN实验... 41.实验目的... 42.实验拓扑... 43.实验步骤... 53.1.基本网络配置... 53.2.mGRE与NHRP配置... 73.3.启用IGP协议... 93.4.IPSec配置... 133.5.验证... 14四．实验总结... 26 一．典型VPN的缺
原创
2014-11-18 18:28:20
2538阅读
点赞
在上一部分中，我们介绍了NLP领域最基本的问题：词法分析，现阶段解决该问题最常用的方法就是将其转化为序列标注问题，根据解决序列标注问题的方法对其进行解决。 词的问题解决了，那么下一步，就是句法分析。 在这一部分中，我们介绍完全句法分析的基础——Chomsky形式文法。 句法分析的任务是确定句子的句法结构或句子中词汇之间的依存关系，主要包括三种：完全句法分析、局部句法分析、依存关系分析
转载
2023-10-26 12:22:09
52阅读
