关于：NLPの话题 - 万象大数据平台 - 万象素材

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NLP实践TensorFlow打造聊天机器人【完整版】

香蕉不娇发布于 2021-08-22 20:01
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下载地址：点击获取第1章课程导学1 节 | 13分钟对课程章节、知识点、课程安排、适用人群、前提条件以及学习完成后达到的程度进行了介绍，让同学们对本课程有基本的认识。1-1 课程导学 (12:34)第2章基础知识8 节 | 71分钟介绍tensorflow的基础知识..

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常见的语言表示模型（词嵌入、句表示、篇章表示）【图文】

想赢别喊停。发布于 2021-05-07 18:09
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语言表示方法大体上可以从两个维度进行区分。一个维度是按不同粒度进行划分，语言具有一定的层次结构，语言表示可以分为字、词、句子、篇章等不同粒度的表示。另一个维度是按表示形式进行划分，可以分为离散表示和连续表示两类。离散表示是将语言..

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论文解读：ACL2021 NER | 基于模板的BART命名实体识别【图文】

过分要求发布于 2021-10-22 10:47
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摘要：本文是对ACL2021 NER 基于模板的BART命名实体识别这一论文工作进行初步解读。本文分享自华为云社区《ACL2021 NER | 基于模板的BART命名实体识别》，作者： JuTzungKuei 。论文：Cui Leyang, Wu Yu, Liu Jian, Yang Sen, ZhangYue..

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自然语言处理(NLP) - 数学基础(1) - 总述

姐的高傲ジ你不懂♀ 发布于 2021-08-02 13:44
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正如我在<2019年总结>里说提到的, 我将开始一系列自然语言处理(NLP)的笔记. 很多人都说, AI并不难啊, 调现有库和云的API就可以啦. 然而实际上并不是这样的.首先, AI这个领域十分十分大, 而且从1950年图灵提出图灵测试, 1956年达特茅斯会议开始, A..

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中文预训练模型泛化能力挑战赛【图文】

在等星星嗎发布于 2021-07-17 12:19
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目录赛题描述及数据说明数据说明数据格式评测方案计算公式：macro f1sklearn 计算方式 (python):赛题分析多任务学习多任务学习动机模型结构硬共享模式软共享模式共享-私有模式loss优化代码实践Step 1:环境准备Step 2：数据读取1) 数据集合并2)标..

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云小课 | ModelArts Pro 自然语言处理套件：高效构建行业高精度文本处理模型【图文】

駃說妳靉莪发布于 2021-07-02 10:57
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摘要：ModelArts Pro 提供了自然语言处理套件，为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。本文分享自华为云社区《【云小课】EI第20课 ModelArts Pro 自然语..

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【NLP learning】Tokenizer分词技术概述【图文】

我比纸巾还能扯发布于 2021-06-17 16:51
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【NLP learning】Tokenizer分词技术概述目录【NLP learning】Tokenizer分词技术概述极简方法——空格分词（Space）预训练模型的分词方法——子词分解/子标记（Subtokens）BPE分词算法

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NLP：NLP领域没有最强，只有更强的模型——GPT-3的简介、安装、使用方法之详细攻略【图文】

跟紧步伐发布于 2021-06-16 22:42
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NLP：NLP领域没有最强，只有更强的模型——GPT-3的简介、安装、使用方法之详细攻略导读：NLP领域的模型，没有最大，只有更大。博主这几天也仔仔细细看了这篇长达75页的论文，光署名作者都有二三十位呐。从内容上，可以明显的看出，openAI团队依然..

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LSTM：《Long Short-Term Memory》的翻译并解读

怎扰春意发布于 2021-06-16 22:41
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LSTM：《Long Short-Term Memory》的翻译并解读目录 Long Short-Term Memory Abstract 1 INTRODUCTION 2 PREVIOUS WORK 3 CONSTANT ERROR BACKPROP 3.1 EXPONENTIALLY DECAYING ERROR 3.2 CONSTANT ERROR FLOW: NAIVE APPROACH 4 LONG..

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NLP：《NLP Year in Review 2019&NLP

温吞世俗发布于 2021-06-16 22:42
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NLP：《NLP Year in Review 2019&NLP_2019_Highlights》2019年自然语言处理领域重要进展回顾及其解读导读：2019年是自然语言处理(NLP)领域令人印象深刻的一年。在这份报告中，我想重点介绍一些我在2019年遇到的关于机器学习和NLP的最重要的故事。我..

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