背景 Encoder-Decoder是個(gè)非常通用的計(jì)算框架，至于Encoder和Decoder具體使用什么模型都是由研究者自己定的，常見(jiàn)的比如 CNN / RNN / BiR...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：北京
-
【深度學(xué)習(xí)】從seq2seq到Transformer學(xué)習(xí)記錄 -
BERT Word Embeddings 教程本篇文章譯自 Chris McCormick的BERT Word Embeddings Tutorial 在這篇文章，我深入研究了由Google的Bert生成的word em...
-
NLP論文解讀：XLNet摘要 通過(guò)雙向文本預(yù)訓(xùn)練模式，以BERT為代表的基于自編碼（autoencoding）的預(yù)訓(xùn)練模型在各類任務(wù)上表現(xiàn)突出，超越了傳統(tǒng)的單向訓(xùn)練的自回歸（autoregressi...
-
Bert學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)在NLP領(lǐng)域的發(fā)展 一、詞向量歷史 1.1 第一階段： Word embeddignd Word 2Vec Glove 通過(guò)無(wú)監(jiān)督的語(yǔ)料，來(lái)學(xué)習(xí)到比較好的詞向量，基于...
-
筆記：文本分類的模型對(duì)比（詞嵌入、CNN、RNN）摘要 數(shù)據(jù) 該數(shù)據(jù)集包含 1,578,614 個(gè)分好類的推文，每一行都用 1（積極情緒）和 0（消極情緒）進(jìn)行了標(biāo)記。 作者建議用 1/10 的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，其余數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練...
-
AAAI 2019 | 基于多層轉(zhuǎn)換約束的聯(lián)合抽取多三元組模型
三元組抽取是自動(dòng)化構(gòu)建知識(shí)庫(kù)的關(guān)鍵步驟，傳統(tǒng)模型方法一般先處理實(shí)體識(shí)別，后處理關(guān)系分類，忽略了兩個(gè)任務(wù)的關(guān)聯(lián)性，容易造成誤差的級(jí)聯(lián)傳播；近些年來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合方法模型興...
