这篇文章受最近发现的比较有意思的自然语言处理中BPE算法和规范化方法启发，总结了一些预处理方法。1.双字节编码BPE-Byte pair encoding这个算法的主要目的是压缩数据，并解决未注册词的问题。这里的未注册词指没有出现在训练语料库中，但出现在测试中的词。 The main purpose of this algorithm is to compress the data and sol
先简单记录一下基础的知识点，阅读完综述《Attention, please! A Critical Review of Neural Attention Models in Natural Language Processing》后会更新。1、Attention 简介Attention可以理解为一种文本聚焦的方法，基本思想是对单词的embedding分配不同的权重，把注意力集中在相关的文本内容上。
fastHan 是基于 fastNLP 与 PyTorch 实现的中文自然语言处理工具，像 spacy 一样调用方便，其内核为基于 BERT 的联合模型。
简介 fastHan 是基于 fastNLP 与 PyTorch 实现的中文自然语言处理工具，像 spacy 一样调用方便。其内核为基于 BERT 的联合模型，其在 13 个语料库中进行训练，可处理中文分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识
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2021-06-17 15:36:52
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一文彻底搞懂BERT 一、什么是BERT?没错下图中的小黄人就是文本的主角Bert ，而红色的小红人你应该也听过，他就是ELMo。2018年发布的BERT 是一个 NLP 任务的里程碑式模型，它的发布势必会带来一个 NLP 的新时代。BERT 是一个算法模型，它的出现打破了大量的自然语言处理任务的记录。在 B
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2023-09-14 12:47:56
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输入嵌入：1. 前言在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型，今天给大家介绍google新发布的BERT模型。BERT来头可不小，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了11项NLP任务的当前最优性能记录。2. BERT原理BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它是一种新型的语言模型。
epoch和batch到底是个什么鬼？背景说明先上个简单的代码记录一下我此刻懵懵的状态： 问个问题： 从图中可以看到我现在正在看一个关于CNN文本分类的代码，github上有很多。该代码是data_helper.py 文件中的一个函数，该函数是一个batch样本生成器，这里面就涉及到了神经网络里经常用到的batch_size和epoch，它们的含义究竟是什么呢? 一句话回答： 我有1000个数
沉舟侧畔千帆过, 病树前头万木春. 今天介绍的是NLP新秀 - Bert
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2021-08-05 15:30:22
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谷歌AI团队新发布了BERT模型，在NLP业内引起巨大反响，认为是NLP领域里程碑式的进步。BERT模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％），MultiNLI准确度达到86.7%（绝对改进率5.6％）等。
原创
2021-08-02 13:13:41
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如何达到有效沟通？sino NLP课程给我们十项针对沟通前的思想准备，可让我们了解怎样做到效果卓越的沟通： 1、建立和谐气氛。 这是有效沟通的前提条件，只有首先建立一个和谐的气氛，双方才能彼此敞开心扉，坦诚沟通。如何建立和谐气氛？在开始的时候，相互问候、关怀、赞美，或者开开玩笑等等^_^。。 2、不能一
一、基本文本处理技能分词的概念 中文和英文不同，英文中句子天然已经分割为单词，但是中文中字与字之间紧紧连在一起，需要进行分词，分词算法有：基于字符串匹配算法、基于理解的算法、基于统计的算法分词的正向最大匹配 分词的正向最大匹配是基于分治和贪婪两种算法思想，若不设立最大的处理长度，就是贪婪的思想，具体是先以整句为单位，就去词典匹配，若匹配不到，就减少句子长度进行匹配，若匹配到，句子起点后移，继续递归
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人类的活动离不开位置，从空间上可以表征为坐标，从文本上表征为通讯地址。通讯地址广泛存在于电商物流、政府登记、金融交通等领域。对通讯地址的分析、聚合服务已经是一项重要基础服务，支撑着诸多互联网场景，比如地图搜索、电商物流分析等。实际应用中，地址文本存在写法自由、缺省别名多、地域性强等特点，对...
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2022-05-03 08:36:38
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ACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖，《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Task...
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2022-11-28 12:56:02
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在日常生活中新闻具备有多的信息，在AINWIN互联网舆情企业风险事件的识别和预警 比赛中参赛选手需要根据新闻识别主体和新闻类型。比赛官网（报名即可下载数据集）：http://ailab.a...
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2022-06-29 09:16:31
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命名实体识别(Named EntitiesRecognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)的一个基础任务。其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体。由于这些命名实体数量不断增加，通常不可能在词典中穷尽列出，且其构成方法具有各自的一些规律性，因而,通常把对这些词的识别从词汇形态处理(如汉语切分)任务中独立处理，称为命名实体识
文章目录框架简介Transformer结构EncoderDecoderScaled Dot-Product AttentionMulti-Head AttentionLayer NormalizationMaskPositional EmbeddingPosition-wise Feed-Forward NetworkTransformer优点 框架简介Transformer就是一个升级版的Se
这次我们来总结一下最近几年，在工业界比较流行的NER任务解决方案。首先可以回顾一下，什么是NER任务呢？一句话来解释，就是给文本打标签，打什么标签呢？打一些实体的标签，可以参考我之前的文章，复习一下NER的知识。NLP方向大全--信息检索、信息抽取，文本表征NLP方向大全--分词、文本分类、句法分析在工业界中的场景，NER任务的挑战性很大，主要原因如下所示：新增实体数量庞大，且在不断变化：这点对于
序列标注任务是中文自然语言处理（NLP）领域在句子层面中的主要任务，在给定的文本序列上预测序列中需要作出标注的标签。常见的子任务有命名实体识别（NER）、Chunk 提取以及词性标注（POS）等。BERT 模型刷新了自然语言处理的 11 项记录，成为 NLP 行业的新标杆。既然 Google 开源这么好的模型架构和预训练的中文模型，那我们就使用它构建一个序列标注模型。PS: 最近我开源了一个极简文
原创
2021-03-31 17:24:13
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本文记录使用BERT预训练模型，修改最顶层softmax层，微调几个epoch，进行文本分类任务。BERT源码首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版：https://github.com/google-research/bert注意，这是tensorflow 1.x 版本的。BERT预训练模型预训练模型采用哈工大讯飞联合实验室推出的WWM（Whole Word Maskin
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2023-07-07 11:27:06
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11号论文放上去，12号各个公众号推送，13号的我终于在最晚时间完成了前沿追踪
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2022-12-16 16:04:21
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# NLP实体识别：BERT模型
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，涉及到对文本语义、语法和意图等进行分析和理解。实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是NLP领域的一个重要任务，旨在从文本中识别出表示具体事物的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
在过去的几年里，深度学习在N
原创
2023-07-23 11:19:02
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