愛好廣泛，興趣多多
發(fā)簡信
IP屬地：北京
-
-
【深度學(xué)習(xí)】從seq2seq到Transformer學(xué)習(xí)記錄背景 Encoder-Decoder是個非常通用的計算框架，至于Encoder和Decoder具體使用什么模型都是由研究者自己定的，常見的比如 CNN / RNN / BiR...
-
Love Xi Bao!<br>Love Xi Bao's Mom!
-
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...
-
哈工大計算機(jī)碩士畢業(yè)。<br>主研自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘。兼做開發(fā)。<br>實習(xí)：騰訊-QQ音樂-搜索策略組；<br>正式：快手-安全線-內(nèi)容安全策略組（NLP）。<br>Email:luowangda_hitsz@163.com<br><br>最近主要在one-note上記錄，有空再往簡書上遷移。
-
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 通過無監(jiān)督的語料，來學(xué)習(xí)到比較好的詞向量，基于...
-
-
-
出生于淮海平原<br>求學(xué)于北京海淀<br>工作于滬杭兩地<br><br>專業(yè)是 EE，工作是互聯(lián)網(wǎng)的工程師
-
筆記：文本分類的模型對比（詞嵌入、CNN、RNN）摘要 數(shù)據(jù) 該數(shù)據(jù)集包含 1,578,614 個分好類的推文，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
三元組抽取是自動化構(gòu)建知識庫的關(guān)鍵步驟，傳統(tǒng)模型方法一般先處理實體識別，后處理關(guān)系分類，忽略了兩個任務(wù)的關(guān)聯(lián)性，容易造成誤差的級聯(lián)傳播；近些年來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合方法模型興...
-
評論較多，簡書回復(fù)也不太方便，如有問題麻煩關(guān)注下面的公眾號，加入我的微信群一起討論。公眾號ID：小小挖掘機(jī)
