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
哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助，这是第124篇原创文章今天我们主要分享NLP平衡轮圈，在进入主题之前，我们一起来看一下不知道你在生活否留意到1：当同事不配我们时候，
原创
2021-10-11 11:31:21
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哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助，这是第124篇原创文章 今天我们主要分享NLP平衡轮圈，在进入主题之前，我们一起来看一下 不知道你在生活否留意到 1：当同事不配我们时候，我们总是没有办法，说服同事配合我们，有没有？ 2：当我 ...
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2021-10-07 09:14:00
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何为NLP感知位置？如何运用它？ 对同一件事物，可以有多种不同的看法。换个位置，换个角度，就有不同的想法，感受或态度。这产生各种不
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2024-07-06 21:21:09
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定义神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。神经元接收来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信息通过带权重的连接进行传递，神经元接收到总输入将与神经元的阈值进行比较，然后通过**激活函数（响应函数）**处理以产生神经元的输出。激活函数一般是sigmoid函数。把这样的神经元按照一定的层次结构连接起来，就得到了神经
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2024-01-27 20:51:23
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神经网络属于“联结主义”，和统计机器学习的理论基础区别还是很不一样。以我自己的理解，统计机器学习的理论基于统计学，理论厚度足够强，让人有足够的安全感；而神经网络的理论更侧重于代数，表征能力特别强，不过可解释性欠佳。这两个属于机器学习的两个不同的流派，偶尔也有相互等价的算法。本文回顾神经网络最简单的构件：感知器、多层感知器。一些简单的代码实践可以参考：Python 实现感知器的逻辑电路（与门、与非门
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2024-05-19 05:56:29
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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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多层感知器多层感知器（Multilayer Perceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图，由多个的节点层所组成，每一层都全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。使用反向传播算法的监督学习方法用来训练MLP。MLP是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。多层感知器
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2023-07-31 22:28:29
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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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【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
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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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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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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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
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2023-09-14 12:08:54
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熵 关键字提取
利用信息熵提取文章关键词 目前，对于文章中提取关键词最常用的方法莫过于TF-IDF，但是这样提取出来的关键词并不一定准确。 举个最简单的例子来说，在新闻中最前面出现“记者李元芳报道”，分词后的结果是“记者、李元芳、报道”，对于这三个词，“记者”和“报道”的经常出现，idf值一般来说可能会很低，而“李元芳”这个刚出道不久
# 教你实现“位置注意力机制”在NLP中的应用
位置注意力机制是一种增强模型在自然语言处理（NLP）任务中捕捉位置信息的技术。在许多序列任务中，位置对于理解句子含义至关重要。本文将带你一步步实现这一机制，并完成一个简单的示例。
## 实现流程
实现位置注意力机制的流程可以总结为以下步骤：
| 步骤 | 描述
在进行“hadoop datanode 机房机架感知 脚本位置”的相关工作时，我发现了解决方案的整理过程非常重要。在这篇博文中，我将详细描述如何通过不同的阶段来解决这个问题。
# 环境配置
在开始之前，我首先配置了所在集群的环境，以确保可以顺利运行脚本。下面展示了环境配置的流程图和相关代码块。
```mermaid
flowchart TD
A[初始化环境] --> B{检查依赖}
自然语言处理以不同的粒度处理自然语言。对于一个英文句子"“my name is xiaowang”，基本组成单元是字符（character），由空格符得到的是单词（word）。如果不考虑单词出现的重复情况，这个句子认为有4个token。加上标点符号的叫句子(Sentence)，多个句子组成的叫段落(Paragraph)，多个段落组成的叫篇章(Document)NLP的常见任务：断句（Sentenc
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2023-09-25 20:25:10
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概述RDD是spark的基础，本文描述了RDD的基本概念，和RDD的性质。RDD基本原理(Resilient Distributed Dataset) 弹性分布式数据集，又称RDD，是spark中数据的基本抽象，它是spark的核心。最早的rdd的设计思想可以参考论文：可伸缩性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstr
简介： 不管是通过支持 GPS 的智能手机查找最近的咖啡馆，还是通过社交站点查找附近的朋友，或是查看特定城市中运输某种商品的所有货车，越来越多的人和企业都使用位置感知的搜索服务。创建位置感知搜索服务通常属于昂贵的专用解决方案的一部分，并且一般由地理空间专家完成。不过，很流行的开源搜索库 Apache Lucene 和强大的 Lucene 搜索服务器 Apache Solr 最近添加了空间位置功能。
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2012-08-08 13:39:00
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