這個(gè)問題已經(jīng)有很多回答了，但多是數(shù)學(xué)層面而非業(yè)務(wù)層面的：embedding 相加和 XXX 等價(jià)，但問題是 XXX 這樣建模難道就是對的嗎？這種解釋并不解決“相加后向量的大小...
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為什么Bert的三個(gè)Embedding可以進(jìn)行相加？
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一起看論文：Stochastic Answer Networks for Natural Language Inference論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1804.07888 這篇論文提出了處理自然語言推理任務(wù)的SAN模型（隨機(jī)答案模型），在沒有用預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)造句子特征的情...
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通俗理解label smoothing 標(biāo)簽平滑實(shí)例
問題背景 對于分類問題，尤其是多類別分類問題中，常常把類別向量做成one-hot vector(獨(dú)熱向量)。 簡單地說，就是對于多分類向量，計(jì)算機(jī)中往往用[0, 1, 3]等...
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PyTorch中的nn.Conv1d與nn.Conv2d本文主要介紹PyTorch中的nn.Conv1d和nn.Conv2d方法，并給出相應(yīng)代碼示例，加深理解。 一維卷積nn.Conv1d 一般來說，一維卷積nn.Conv1d用于...
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NLP中數(shù)據(jù)增強(qiáng)的綜述大全
與計(jì)算機(jī)視覺中使用圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)不同，NLP中文本數(shù)據(jù)增強(qiáng)是非常罕見的。這是因?yàn)閳D像的一些簡單操作，如將圖像旋轉(zhuǎn)或?qū)⑵滢D(zhuǎn)換為灰度，并不會(huì)改變其語義。語義不變變換的存在使增強(qiáng)...
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從Siamse孿生網(wǎng)絡(luò)到Sentence-BERT綜述文本匹配一直是自然語言處理（NLP）領(lǐng)域一個(gè)基礎(chǔ)且重要的方向，一般研究兩段文本之間的關(guān)系。文本相似度計(jì)算、自然語言推理、問答系統(tǒng)、信息檢索等，都可以看作針對不同數(shù)據(jù)和場景的文...
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NLP中英文數(shù)據(jù)集大全
中文自然語言處理數(shù)據(jù)集，平時(shí)做做實(shí)驗(yàn)的材料： https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpushttps://github.com...
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Torch.Tensor和Torch.tensor的區(qū)別
本文列舉的框架源碼基于PyTorch1.0，交互語句在0.4.1上測試通過 在PyTorch中，Tensor和tensor都能用于生成新的張量： 但是這二者的用法有什么區(qū)別呢...
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