本推文基于发表于IJGIS的《A Review of Location Encoding for GeoAI: Methods and Applications》并加以个人理解进行编写 摘要许多地球科学中人工智能模型的一个普遍需求是编码各种类型的空间数据到一个隐藏的表征空间中以便可以轻松地将它们整合到深度学习模型中，例如点（例如，兴趣点），多边形（例如轨迹），多边形（例如，行政区域），图（例如，传
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2024-01-16 00:39:08
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最近在做 NER 任务的时候，需要处理最长为 1024 个字符的文本，BERT 模型最长的位置编码是 512 个字符，超过512的部分没有位置编码可以用了处理措施：将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维随机初始化将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维依旧使用原始的（1*5
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2024-02-20 08:35:14
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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.
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2024-02-06 20:18:51
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、为什么要引入位置编码二、位置编码的实现方式2.1 位置编码实现2.1 绝对位置编码信息2.2 相对位置编码信息 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、为什么要引入位置编码我们都知道Attention是一种模拟生物注意力的机制。我们可以通过简单的全连接层或者汇聚层来实现非自主性注意力。也可以通过注意力机制即查询
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2024-06-07 19:55:10
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看到这里，是否记得前面提及Vaswani推出的Transformer结构，那么如果不使用RNN结构，是怎样表示位置信息的呢？在提信息位置技术前，先简介以下RNN和CNN。RNN的序列结构不适合大规模并行训练。因为大家都知道，RNN对于序列问题有天然优势，然而这种优势却注定RNN的每一时刻的状态输入都需要等待上一个时刻状态输出完成。而对于CNN，这里是指经典版CNN的问题。卷积层实则上就是一个特征提
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2023-12-19 20:03:52
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0. ASCII1个字节,使用其中七位二进制数,定义128个字符最高位不使用,恒等为0.1. 扩展ASCII( ISO 8859)原有ASCII 表示128位,最高位不用扩展ASCII使用第一位后,7位扩展到8位.增加128个码元,扩展到256,增加了一些欧洲国家的字母,主要为拉丁系但是对于中文还是不够2. GB2312-80(又叫国标码)汉字有多少个?汉字标准共有 6763 个, 其中一级 37
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2023-09-08 22:02:49
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今天去了XXX教育公司面试nlp算法实习生岗，知道自己很菜，感觉录取机会不大但也是去试了一下，有男朋友陪着整体没什么压力。面试的是一个技术管理岗的人吧，去了问的主要问题是：介绍一下你们专业主要是干什么的介绍一下你接触的与nlp相关的项目细节性的问题：预处理的工作、使用的文本格式、用的分类算法、lstm与rnn的区别、遗忘门如何产生参数、tanh、sigmoid、relu的区别及函数图像、Seque
NLP位置编码Learned Positional EmbeddingSinusoidal Position EmbeddingRelative Position Representations实验结果Transfomer-XL中的相对位置编码实验结果Complex Embeddings实验结果位置特征与内容特征间的关系去掉内容特征将embedding相加改为拼接拆分位置特征和内容特征在测试时分
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2023-10-11 22:41:12
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作者：陈琰钰，清华大学，Datawhale成员越来越多的人选择参加算法赛事，为了提升项目实践能力，同时也希望能拿到好的成绩增加履历的丰富度。期望如此美好，现实却是：看完赛题，一点思路都木有。那么，当我们拿到一个算法赛题后，如何破题，如何找到可能的解题思路呢。本文针对NLP项目给出了4种常见的解题思路，其中包含1种基于机器学习的思路和3种基于深度学习的思路。一、数据及背景https://tianch
2017年来自谷歌的Vaswani等人提出了Transformer模型，一种新颖的纯粹采用注意力机制实现的Seq2Seq架构，它具备并行化训练的能力，拥有非凡的性能表现，这些特点使它深受NLP研究人员们的喜欢，成为NLP领域的标志性模型之一。因此，当人们提到Transformer模型时，多头注意力机制（Multi-Head Attention）成为人们讨论最多的创新点，正如前面所说，这种机制让Tr
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2024-01-08 22:32:08
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在语言中，单词的顺序及其在句子中的位置非常重要。 如果重新排列单词，整个句子的意思可能会发生变化。 在实施 NLP 解决方案时，循环神经网络具有处理序列顺序的内置机制。 然而，transformer 模型不使用递归或卷积，而是将每个数据点视为独立于其他数据点。 因此，位置信息被明确地添加到模型中，以保留有关句子中单词顺序的信息。 位置编码是一种方案，通过它可以维护序列中对象顺序的知识。在本教程中，
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2024-03-25 05:15:42
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汉字编码问题一、GB2312-80介绍 GB2312码是中华人民共和国国家汉字信息交换用编码，全称《信息交换用汉字编码字符集--基本集》，由国家标准总局发布，1981年5月1日实施，通行于大陆。新加坡等地也使用此编码。GB2312收录简化汉字及符号、字母、日文假名等共7445个图形字符，其中汉字占6763个。GB2312规定“对任意一个图形字符都采用两个字节表示，每个字节均采用七位编码表
原创
2021-05-20 18:48:08
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onehot：又称独热编码，将每个词表示成具有n个元素的向量，这个词向量中只有一个元素是1，其他元素都是0，不同词汇元素为0的位置不同，其中n的大小是整个语料中不同词汇的总数.例如：["我", "喜欢", "你"]编码为：[[1, 0, 0, 0],[0, 1, 0, 0],[0, 0, 1, 0],]one-hot编码的优劣势：优势：操作简单，容易理解.劣势：完全割裂了词与词之间的联系，而且在大
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2023-11-02 06:36:50
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NLP-文本表示-词袋模型和TF-IDF一、文本表示的几种方式二、 词袋模型BoW(Bag-of-words)1、在词或字的维度表示 -- one-hot编码2、在文本或段落的维度表示3、词袋模型编码特点以及缺点三、 词频-逆向文件频率(TF-IDF)1、TF （Term Frequency）—— “单词频率”2、IDF（Inverse Document Frequency）—— “逆文档频率”
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2024-01-12 06:40:10
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# 如何实现Keras NLP序号编码
## 1. 整体流程
在进行NLP任务时，序号编码是一个重要的步骤，它将文本数据转换为模型可以理解的数字形式。下面是实现Keras NLP序号编码的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 序号编码
序号编码 --> 模型训练
模型训练 --> [*]
```
原创
2024-03-10 04:46:53
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SAR系统观测到的是电磁波入射地球表面后反射（后向散射）的雷达脉冲的强度和相位信息。这个信息编码到雷达坐标系统下，即斜距坐标系，被记录下来。在一些应用中，需要将SAR数据从斜距坐标系转到地理坐标系。这个过程就是SAR数据的地理编码（Geocoding）。图 SAR数据地理编码示意图 雷达传感器测量的是发射脉冲和接收信号强度的比，这个比值称为
感谢阅读腾讯AI Lab微信号第49篇文章。NLP领域三大顶会之一的EMNLP即将举办，腾讯AI Lab第2次参与，共16篇文章入选。本文将深度解读与文本生成技术相关的2篇论文。Enjoy！随着近年来端到端的深度神经网络的流行，文本生成逐渐成为自然语言处理中一个热点研究领域。文本生成技术具有广阔的应用前景，包括用于智能对话系统，实现更为智能的人机交互；我们还可以通过自动生成新闻、财报及其它类型的文
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2024-01-31 10:01:31
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这一章我们主要关注transformer在序列标注任务上的应用，作为2017年后最热的模型结构之一，在序列标注任务上原生transformer的表现并不尽如人意，效果比bilstm还要差不少，这背后有哪些原因? 解决这些问题后在NER任务上transformer的效果如何？完整代码详见ChineseNER
这一章我们主要关注transformer在序列标注任
【NLP.TM】本人有关自然语言处理和文本挖掘方面的学习和笔记，欢迎大家关注。近期我会一连几篇谈谈bert中的关键细节，这个position encoding是我看到的bert（实质上是transformer中提出的）中最为惊喜的但是却被很多人忽略（可以理解为媒体鼓吹最少的）一个细节，这里给大家谈谈。什么是position encoding顾名思义，就是基于位置的一套词嵌入方法，说得简单点，就是对
