nlp常见的逻辑处理代码传参问题ocr会话形式把相同角色,相邻的话拼接在一起,形成纯对话形式。逐对去合并文本,目标是让信息的杂质更少,样本纯度更高依存关系抽取正则查询两个关键字质检的内容sub消歧实体消歧(Disambiguation)实体统一(Entity Resolution)指代消解(Co-reference Resolution)多目标学习 传参问题如果之后的代码都依赖某一个相同的输入,
、大家好,我是DECEM,一名大二学生。本次比赛是笔者入门NLP后的第一场比赛,是在公众号上偶然间看到的,属于偏基础的文本匹配任务,适合新人作为NLP实战入门项目。经过组队两个月的努力,在近300支提交队伍中取得了还不错的成绩:初赛第一,复赛第二,决赛第二。、01 任务分析本次比赛的赛题可以概括为“长短不一的文本对在不同粒度下的匹配问题”。具体而言,任务数据中包含A类(话题)与B类(事件)两种评判
# 自然语言处理(NLP比赛入门指南 ## 什么是自然语言处理? 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是计算机科学与人工智能领域的一个重要分支,主要关注计算机与人类之间的自然语言交互。通过NLP技术,计算机可以实现对人类语言的理解、分析和生成。在近年来,NLP技术得到了飞速发展,广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等多个领域。 随着NLP的迅猛
CCKS 2021:面向中文医疗科普知识的内容理解(二)医疗科普知识答非所问识别 ccks_2021_tencentmedical_2 - Biendata讯飞开放平
SDP 2021@NAACL LongSumm 科学论⽂⻓摘要生成任务 第一名前言任务介绍问题描述数据展示模型尝试抽取模型尝试DGCNN抽取模型BertSumm生成模型尝试End2end [PEGASUS + BIGBIRD]PEGASUS:专注于摘要生成的预训练模型BIGBIRD:线性复杂度的self-attention机制结果:重复解码严重,模型无法输出长摘要UniLM 抽取+生成 [204
NLP比赛推送
# 实现 NLP 比赛方案的步骤 在参与 NLP 比赛之前,了解整个流程是至关重要的。以下是一个简明的实施方案,总结了每一步的核心内容以及相应的代码实现。 ## 整体流程 我们可以将整个 NLP 比赛的流程分为几个步骤,如下表所示: | 步骤 | 描述 | 主要任务 | |----------
原创 2024-10-02 05:20:19
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NLP是人工智能的一个子领域,作为AI产品经理,我们至少要知道NLP是什么,它能做什么事,这样我们就能获得一种解决问题的思维,将遇到的问题和方法连接起来。接下来我从“NLP是什么、能做什么、目前遇到的难题”三个方面来简单介绍下NLP。 一.什么是NLPNLP,中文叫自然语言处理,简单来说,是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科,大概的研究过程是:研制出可以表示语言能力的模型——
## NLP比赛数据科普:挑战与应用 ### 引言 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,致力于使计算机能够理解和处理人类语言。随着深度学习和大数据的迅猛发展,NLP在各个领域都取得了重要的突破和应用。为了推动NLP技术的发展和促进学术界与工业界的合作,各种NLP比赛应运而生。 本文将介绍NLP比赛数据的特点、常见任务以及如
原创 2023-11-21 16:32:31
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# 开源NLP比赛:探索自然语言处理的乐趣 自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要分支,旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着开源社区的蓬勃发展,越来越多的开源NLP比赛吸引着开发者和研究人员参与其中,通过比赛不仅可以提升个人技能,还能推动NLP技术的发展。本文将简要介绍开源NLP比赛,并分享一个简单的代码示例,帮助大家更好地理解这一领域。 ## 开源NLP比赛的背景 开源NLP
2021年1月,疫情形势依然严峻,幸运的是国家不仅及时稳住了疫情,还研发出了有效的疫苗。借助疫情主题的比赛,我希望帮助更多读者,入门自然语言处理的基本任务——文本匹配。开源代码:https://github.com/yechens/COVID-19-sentence-pair01 数据分析任务背景非常直观,主办方给定了“肺炎”、“支气管炎”、“上呼吸道感染”等医疗背景下的用户真实提问,要求选手通过
NLP/多模态 比赛
原创 2023-05-17 10:30:48
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# NLP比赛数据清洗 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的一个重要分支,其应用涵盖了机器翻译、情感分析、文本分类等多个领域。在NLP比赛中,数据清洗是非常重要的一步,因为原始数据往往包含了很多噪音和无效信息,需要经过清洗才能提高模型的性能和准确性。 ## 数据清洗的步骤 数据清洗是指对原始数据进行处理,去除其中的噪音、无效信息,使
原创 2024-02-22 03:10:37
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在Kaggle的NLP比赛中,参与者通常会面对数据预处理、模型训练和调优等任务。气氛紧张而又激烈,成功与否往往取决于对技术细节的把握,以及对机器学习算法的深入理解。本文将记录在一场Kaggle NLP比赛中的经验,以应对类似场景、优化过程和性能提升。 ### 版本对比 在NLP领域,常用的库有许多版本变化。以下是一些关键版本的演进历史及其特性差异: | 版本号 | 发布年份 | 特性
原创 6月前
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导语:2021年见证了机器学习和自然语言处理领域许多振奋人心的进展。DeepMind科学家Sebastian Ruder近期撰文介绍了过去一年中最具有启发意义的论文和研究领域,要点如下:Universal Models 通用模型Massive Multi-task Learning 大规模多任务学习Beyond the Transformer 超越Transforme
工具:Pandas v1.0.5,Python v3.61. 数据读取与输出import pandas as pd path_train_data = r'F:\DW_NLP\Competition_Data\train_set.csv' train_df = pd.read_csv(path_train_data, sep='\t', nrows=100) # pandas读取数据,先只读
自然语言处理赛流程在NLP赛中,如今很多思路和CV赛是类似的,甚至Pipeline思路也是一致的。简介随着CV(计算机视觉)大量研究人员的涌入,相对而言,计算机视觉的发展进入了一个饱和时期,而自然语言处理的路还有很长,很多NLP科学家认为未来十年是NLP黄金的十年。过去几年我们也看到了NLP领域很多突破性的成果,BERT、XLNet等模型的出现为NLP带来一些新的可能性,这些模型也被广泛使用在比赛
kaggle 首战拿金牌总结 这篇文章是我对自己第一次参加 kaggle 竞赛并获得金牌(14/4129)的一个总结,谈不上太多经验,涉及到的一些比赛规则和小技巧希望能对刚刚开始打 kaggle 比赛的小伙伴起到一些帮助。1. 平台简介 kaggle 是全球首屈一指的数据科学、机器学习竞赛和分享平台。很多大公司作为出题方,会将问题和相关数据放在平台上形成一个竞赛,所有的 kaggle 用户都可以参
转载 2023-12-29 22:31:05
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在这篇博文中,我将详细记录如何解决“NLP入门比赛数据下载”问题的过程。这是一个涉及自然语言处理(NLP)的比赛,下载数据是第一步,接下来我们将进行环境准备、逐步引导、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。 首先,我需要进行环境准备,确保我有安装所有必要的前置依赖。以下是我的环境搭建时间规划: ```mermaid gantt title 环境搭建时间规划 dateForma
原创 6月前
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 开场几十分钟后才开始打的,实验室居然锁门了。。。 A. 码队GO左上、右下角为(1,1)、(x,y)的矩阵的大小,dp处理然后一个裸的二分答案(1,1) (x,y) (x-k,y-k) 三个点sum=update:题解说O(Tn^3)就是不严谨了。20*300^3=540000000这样都说能过!!! 如此接近1秒可以跑的数据量,有时要考虑常数的大小,是否没跑满的情
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