登录后绑定QQ、微信即可实现信息互通
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 命名实体识别的准确度,决定了下游任务的效果,是NLP中非常重要的一个基础问题。 作者&编..
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 上一期我们介绍了NER的基本概念,大致介绍了NER常用的模型。本期我们详细介绍目前NER最常..
预警起因-OpenCV4.0发布OpenCV4.0发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑..
本篇介绍目前NLP领域的“网红”特征抽取器Transformer。首先,作为引子,引入 Transformer是什么的问题;接着,详细介绍了Transformer的结构和其内部的机制;最后,再总结Transformer的本质和定义。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 Transformer是什么?..
BERT 在自然语言处理(NLP)领域刷新了 11 个任务的记录,万众瞩目,成为异常火热的一个预训练语言模型。 今天我们就来详细讲解下 BERT 这个预训练语言模型,虽然 BERT 刷新了各个任务的记录,但是 BERT 并不是一个具有极大创新的算法,更多的是一..
视频教程:B站、网易云课堂、腾讯课堂代码地址:Gitee、Github存储地址:百度云-提取码:Google云https://github.com/Major357/Detection-Model(pytorch版本1.一 论文导读2.二 论文精读3.三 代码实现4.四 问题思索《Region-Based Convolutional Net..
提出你的第一个问题
回答一个你擅长的问题
对内容进行点赞或者收藏
阅读声望与权限的规范
完善个人资料