原文下面的评论也很不错! NLP(Natural Language Processing)主流对规则系统和语言学家大小偏见积久成堆,这一条可以算是万偏之源。随便翻开计算语言学顶级会议的论文,无论讨论什么语言现象,为了论证机器学习某算法的优越,在对比批评其他学习算法的同时,规则系统大多是随时抓上来陪斗的攻击对象,而攻击的理由往往只有这么一句话,规则系统的手工性决定了 blah blah(“
NLP中的Attention机制一 Attention机制1 Why Attention2 Attention理解二 Attention分类1 soft Attention(1)普通模式 ==(Key=Value=X)==(2)键值对模式 ==(Key!=Value)==2 hard Attention3 self-Attention4 multi-head attentionReference
转载 2024-06-23 06:19:19
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Towards a Robust Visual Place Recognition in Large-Scale vSLAM Scenarios Based on a Deep Distance Learning关键字:视觉位置识别、vSLAM、深度学习、多约束损失、CNN 文章目录一、摘要和总结二、框架和方法基于CNN的图像特征提取Triplet loss多约束损失创建多约束图像集训练过程小结
短视频定位包括哪几个方面?三大定位要做好,有方向才更易成功对于做短视频的小伙伴们来说,找准定位方向是非常重要的一件事。如果在做短视频之前没有找准自己的方向,做好定位,那么在做短视频的过程当中也会因此而导致不知道该做什么、不知道该如何做的情况出现。那么,短视频定位都包括哪几个方面呢?三大定位要做好,找到了方向才会更容易成功。定位一:内容垂直。所谓内容垂直,其实就是确定自己要做哪一个方面的内容,不要贪
转载 2023-11-21 13:47:19
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模型介绍BERT采用掩模语言建模(MLM)进行预训练,是最成功的预训练模型之一。由于BERT忽略了预测的 token 之间的依赖关系,XLNet引入了排列语言建模(PLM)进行预训练,以解决这个问题。然而,XLNet并没有利用一个句子的全部位置信息,因此在预训练和微调之间存在位置差异。MPNet,一种新的预训练方法,既继承了BERT和XLNet的优点,又避免了它们的局限性。MPNet通过排列语言建
1. Motivation在Transformer-XL中,由于设计了segments,如果仍采用transformer模型中的绝对位置编码的话,将不能区分处不同segments内同样相对位置的词的先后顺序。比如对于$segment_i$的第k个token,和$segment_j$的第k个token的绝对位置编码是完全相同的。鉴于这样的问题,transformer-XL中采用了相对位置编码。2.
转载 2024-02-06 20:18:51
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# 网络定位的自然语言处理(NLP) 随着互联网的快速普及,网络定位技术在各个领域的应用越来越广泛,尤其是在自然语言处理(NLP)中。网络定位不仅可以帮助我们理解文本的地域分布,还可以为用户提供个性化和上下文相关的服务。 ## 什么是网络定位? 网络定位是指通过分析网络数据,确定文本或用户的地理位置。通过对文本进行分析,我们可以理解内容的语义、情感以及与特定地区的关系。在NLP中,网络定位
原创 9月前
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在胳膊骨折修养的这段期间,系统的学习了一下强化学习相关的知识。正好今天看到了黄民烈老师团队2018年在AAAI上发表的paper《Learning Structured Representation for Text Classification via Reinforcement Learning》。这篇paper以文本分类作为主要的任务,运用强化学习提出了两个模型:ID-LSTM和HS-LST
2019年3月,百度正式发布 NLP 模型 ERNIE,其在中文任务中全面超越 BERT 一度引发业界广泛关注和探讨。今天,经过短短几个月时间,百度 ERNIE 再升级。发布持续学习的语义理解框架 ERNIE 2.0,及基于此框架的 ERNIE 2.0预训练模型。继1.0后,ERNIE 英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了 BERT 和 XLNet, 取得了 SOTA
文章目录特征工程记录半自动特征构建 Target Mean Encoding半自动特征构建 Categorical Encoder半自动特征构建 连续变量离散化半自动特征构建 Entity Embedding半自动特征构建 连续变量的转换半自动特征构建 缺失值变量和异常值的处理自动特征构建 Symbolic learning 和 AutoCross降维方法 PCA、NMF、tSNE降维方法 De
随着无线通信的快速发展,由此引起的关于室内定位的无线网络和RFID技术的结合也越来越受关注。人们对物品、人员位置的需求也越来越强烈。在室外的定位,如熟知的GPS定位已经做到让很多人都满意的程度,但是一旦进入到室内,由于建筑物的阻挡以及多径效应,GPS在室内的定位的效果大打折扣,所以室内定位的研究成为定位后续的研究重点。住公司中需要对人员和物品进行定位的时候范围很大。传统的标签定位的距离有缺陷,限
1、网络定位(network)。前提是必须连上网络:wifi、3G、2G;  获取到IP地址  例如:彩虹版QQ,珊瑚虫版QQ,就有一个功能显示对方的IP;  根据IP显示具体的位置;  原理是建立一个库那个IP地址对应那个地方;早期警方破案就采用此特点;  有局限性:针对固定的IP地址。  如果手机网或者ip地址是动态分布IP,这个偏差
转载 2023-12-24 14:30:14
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作者:朱磊将弱监督物体定位看作图像与像素特征域间的域自适应任务,北大、字节跳动提出新框架显著增强基于图像级标签的弱监督图像定位性能。物体定位作为计算机视觉的基本问题,可以为场景理解、自动驾驶、智能诊疗等领域提供重要的目标位置信息。然而,物体定位模型的训练依赖于物体目标框或物体掩模等密集标注信息。这些密集标签的获取依赖于对图像中各像素的类别判断,因此极大地增加了标注过程所需的时间及人力。为减轻标注
常见的无线定位技术有以下七种:红外线定位、超声波定位、蓝牙定位、射频识别定位、超宽带定位、无线高保真定位和Zigbee(传感器)定位。红外线定位基本原理:主要通过在已知节点处的红外线发射设备发射红外线,然后在待测节点布置好的光学传感器接收这些红外信号,经过对红外信号的处理,计算出距离,从而达到定位效果。优缺点:一是红外线传播距离较短,二是红外线没有越过障碍物的能力,这就要求定位环境没有障碍物,或说
转载 2023-10-11 15:36:44
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什么是GPS全球卫星定位系统    全球卫星定位系统(Global Positioning System),简称GPS。简单地说,这个系统是由覆盖全球的24颗卫星组成,它可以保证在任意时刻,地球上任意一点都可以同时观测到4颗卫星,以保证卫星可以采集到该观测点的经纬度和高度,以便实现导航、定位、授时等功能。这项技术可以用来引导飞机、船舶、车辆以及个人安全、准确地沿着选定
android知识小贴士之二:基于位置的服务[TOC] android基于位置的服务(Location Based Service)简称LBS, 它是通过无线电通讯网络(如GMS网或CMDA网)或外部定位方式(如GPS)来确定移动终端的位置。 GPS的定位精确度较高,但耗电量高,更新用户位置也比较慢,且只能在户外使用;而网络定位户外户内都可以使用,耗电量少,且更新速度快。基础知识(主要的类及
 一、NLP是什么自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。自然语
BERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了一、Transformer(code)1.1 句子的 representation embedding with position = word embedding + Positional Embedding处理 nn.Embedding 权重矩阵有两种选择:使用 pre-trained 的 embeddings 并固化
转载 2023-12-07 07:26:27
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分词:将输入的自然语言文本分成一个个离散的语言单元,通常是词或符号。词性标注:对分词后的语言单元赋予相应的语法和语义标签,例如名词、动词、形容词、代词等,以便进一步分析。句法分析:将分词和词性标注后的语言单元组织成一个句子结构,分析单词之间的语法关系,如主谓宾、定状补等。命名实体识别:识别文本中的特定实体,如人名、地名、时间、组织机构等。情感分析:对文本进行分类,判断文本的情感偏向,如正面、负面或
Ⅰ. NLP数据集整理中英文NLP数据集搜索平台,点击搜索一、情感分析ID标题更新日期数据集提供者说明关键字类别备注1weibo_senti_100k无无带情感标注新浪微博,正负向评论约各 5 万条微博二分类任务无2Weibo Emotion Corpus2016The Hong Kong Polytechnic University微博语料,标注了7类 emotions: like, disgu
转载 2024-03-14 11:28:57
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