NLP论文解读：GPT-2摘要自然语言处理中，使用标注数据集的有监督fine-tuning方法成为主流。本文使用自行构建的新数据集WebText构建了一个语言模型直接处理下游任务。处理阅读理解任务时，GPT-2没有使用该task的标准训练集CoQA（127000+）进行fine-tuning，仍然好过4个baseline中的3个。语言模型的容量是零样本学习任务的重要成功要素，本文的模型有15亿参数
for very deep convolutional networks for nlp对于nlp中的任务，我们一般会采用RNN（尤其是lstm）和cnn网络，但是相比于计算机视觉中的神经网络是非常浅的。文章提出了一个新的结构，用于文本处理，作用于字符级别上，使用小的convlution和pooling 操作（小，应该指的是卷积核和步长之类）。用了29层卷积层。这是深度卷积网络第一次用于NLP。‘
本期NLP 专题论文笔记，涵盖对话系统、命名实体识别（NER）和QA系统，希望对你有所帮助。一、对话系统论文 | Affective Neural Response Generation链接 | http://www.paperweekly.site/papers/1043作者 | Jeffreygao1. 论文动机 论文来自华为诺亚方舟实验室。都说人工智能要有情感，能体会到人的喜怒哀乐
NLP论文阅读顺序
one-hot编码时代简介one-hot编码在提出词向量（Distributed representation， Word embedding， word representation）之前所有的神经网络模型（或者传统的机器学习）对词数据的处理都是将词转换为one-hot编码进行处理。NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Represe
文章目录前言：目录1. Paper：2. 背景介绍3. 论文摘要4. 研究意义5. 论文总结 2. 背景介绍多标签文本分类是自然语言处理的重要任务，多标签文本分类可以用到文本分类，推荐以及信息检索中。但是目前的多标签文本分类模型存在两个问题：没有注意到标签之间的相关性以及不同文本对于不同标签分类的重要性不同。为了解决这两个问题，我们使用Seq2Seq模型学习标签之间的相关性，使用注意力机制学习不
一、《Encoding Sentences with Graph Convolutional Networks for Semantic Role Labeling》 语义角色标注Semantic role labeling (SRL)：以句子的谓词为中心，不对句子所包含的语义信息进行深入分析，只分析句子
NLP经典论文：ELMo 笔记论文介绍模型结构文章部分翻译AbstractELMo: Embeddings from Language Models3.1 Bidirectional language models3.2 ELMo3.3 Using biLMs for supervised NLP tasks3.4 Pre-trained bidirectional language model
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2023-08-07 19:44:58
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一、面向法律领域的罪名预测、问题分类与FAQ问答模型设计与实现【NLP】目前NLP技术在各个行业中应用逐步打开，尤其在金融，医疗，法律，旅游方面，NLP技术助力法律智能，能够在一定程度上利用现有大数据以及机器学习/深度学习与自然语言处理技术，提供一些智能的解决方案。面向法律领域的罪名预测、问题分类与FAQ问答模型设计与实现【NLP】2、数据来源本次项目的数据来源于两个，一个是罪名预测数据集，一个是
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2023-08-02 14:02:42
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论文标题：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space论文链接：https://arxiv.org/pdf/1...
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2022-11-14 18:21:18
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自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一个分支，旨在通过将计算语言学与统计、机器学习和深度学习模型相结合，尽可能接近人类解释地理解人类语言。NLP 的最大挑战之一是在考虑到各种语言表示的情况下预训练文本数据的过程。2018 年，谷歌采购了一种称为 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的预训练 NLP
本次要总结分享的是 推荐/CTR 领域内著名的deepfm[1] 论文，参考的代码tensor
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2022-11-14 18:22:22
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本次要总结和分享的是ICLR2017的关于GCN方面的代表作之一论文：SEMI-SUPERVISED
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2022-08-11 11:09:26
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hadoop详解一、hadoop核心框架1.什么是大数据?有什么特点2.Hadoop：大数据开源框架二、HDFS1.概述2，写文件的流程：3，读文件流程4.常用命令：5，Namenode datanode secondarynNamenode的工作职能6.Java API三、Mapreduce1.Mapreduce版本变化2.mapreduce机制3.mapreduce工作流程四、Yarn1.概
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2023-06-06 20:57:53
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相关论文一览方法联合方法神经网络特征编码融合特征元素依赖融合特征陈(2015)1否动态多池化CNN词嵌入、位置特征、类型特征无Nguyen(2016)2是双向 RNN词嵌入、实体类型、依赖树中词语依赖边关系记忆向量/矩阵（触发词/论元）陈 (2016)3是双向 LSTM（多池化）词嵌入、skip-window CNN特征张量层（事件论元）sha (2018)4是双向 LSTM依存关系论元关系张量丁
论文概述：
作者提出的多尺度的object detection算法：FPN（feature pyramid networks）。原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本
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2021-08-26 13:56:39
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paper链接：Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks目录AbstractIntroductionVision TasksClassificationModel Design and TrainingFeature ExtractorMulti...
原创
2021-07-13 16:33:37
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kudu是cloudera在2012开始秘密研发的一款介于hdfs和hbase之间的高速分布式存储数据库。兼具了hbase的实时性、hdfs的高吞吐，以及传统数据库的sql支持。作为一款实时、离线之间的存储系统。定位和spark在计算系统中的地位非常相似。如果把mr+hdfs作为离线计算标配，sto
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2017-12-10 20:31:00
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公号 GiantPandaCVSegGPT: Segmenting Everything In Context1. 论文信息标题：SegGPT: Segmenting Everything In Context作者：Xinlong Wang, Xiaosong Zhang, Yue Cao, Wen Wang, Chunhua Shen, Tiejun Huanghttps:
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2023-04-29 06:52:23
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简述此篇论文是面向关系抽取（关系分类）任务的模型设计阐述，主要亮点有两个：PCNN：用以解决（缓解）传统特征工程等nlp工具的繁杂和表现不好的问题，并实验证明能够有效提取出entity词对相关的关键信息。Multi-instance的使用：在instance-level数据输入的基础上使用了bag-level的数据输入，即多个instance组成一个bag，用以解决（缓解）distant supe
paper链接：Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks目录AbstractIntroductionVision TasksClassificationModel Design and TrainingFeature ExtractorMulti...
原创
2022-01-30 17:06:29
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