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阅读_用字典提升基于BERT的中文标注效果
答:
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针对命名实体识别NER,分词CWS、位置POS标注进行了实验,实验数据如表-1所示(中文
NLP
常用实验数据)。图-5展示了相对于BERT和基于BERT的最新模型,文中模型误差的减少情况。除了与其它模型比较之外,论文还比较了LEBERT方法与在组装模型的Bert+Word方法的差异。
NLP
预训练语言模型(三):逐步解析Transformer结构
答:
Transformer是近两三年非常火的一种适用于
NLP
领域的一种模型,本质上是Encoder-Decoder结构,所以多应用在机器翻译(输入一个句子输出一个句子)、语音识别(输入语音输出文字)、问答系统等领域。本文基于Attention is all you need这篇
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,讲解Transformer的结构,涉及到的图片均为论文中或经典图片,参数值均来自论文,具体问...
赛尔笔记 | 自然语言推理数据集简述
答:
深度学习爱好者们应当关注这个领域的新进展,参考诸如GLUE、SuperGLUE等
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和数据集,以及Transformer模型和FEVER等研究。探索前沿技术: 参考论文如 Demszky et al. (2018),加入机器学习与
NLP
交流群,如公众号 机器学习算法与自然语言处理学术动态: 关注Acl 2021论文、深度学习课程、
最新
趋势和研究资源,如...
【
NLP论文
笔记】Sequence to Sequence Learning with Neural Networks...
答:
话不多说,直接介绍该
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提出的模型结构。
NLP
里面的王牌长短时记忆模型(LSTM)当仁不让的被选为作为该模型的基础。主要的思想就是,用一个LSTM(已经被证实能很好的解决长时序列依赖问题)来编码输入序列,顺序输入序列(one step at a time,并没有对输入序列对长度做限制!),以此我们就会得到一...
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笔记 | 通过DMCNN实现事件抽取
答:
本文主要复述
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["Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Networks"] 的主要内容,以便自我回顾,也希望可以给大噶带来帮助~传统ACE事件提取的方法主要依赖于精心设计的功能和复杂的自然语言处理(
NLP
)工具。这些传统方法缺乏泛化,需要大量人力,容易出现错误传播(error propagation)...
带你读顶会
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丨基于溯源图的APT攻击检测
答:
总结来说,基于溯源图的APT检测研究是网络安全的重要组成部分,它结合知识图谱、ATT&CK框架以及
NLP
技术,提升了对未知攻击的预测能力。通过对比不同方法和数据集,我们看到了这些研究的进展和挑战,为未来的防护策略提供了坚实的基础。让我们一起关注华为云的
最新
技术动态,共同守护网络安全的前沿阵地。
多篇顶会
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看DRO(Distributionary Robust Optimization)新进展
答:
一种创新的思路是ICLR 2021
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中的生成模型,它通过Parametric DRO构建uncertainty set,通过KL散度约束与真实数据分布的距离。这个过程虽然复杂,但通过importance sampling确保数据分布的真实性。目标函数被转化为加权损失函数,最初形式为ERM,但面临KL球限制和训练稳定性挑战时,作者巧妙地通过Lagrangian松弛...
【转载】推荐系统
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整理和导读
答:
; 神经网络 推荐系统和 矩阵分解 推荐系统的对比。通过
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的整理和分类,笔者也发现了一些自己感兴趣的研究点,比如:推荐系统的回音室效应探讨文章;Transformers在序列推荐和
NLP
序列表征中的鸿沟和解决文章:Transformers4Rec;图嵌入表征和上下文感知表征的融合文章;NCF和MF的实验对比文章;
BERT -
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解读
答:
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中BERT的改进如下: 预训练前的一般语言表征有着悠久历史,本节我们简要回顾一下最广泛使用的方法。 2.1 基于特征的无监督方法: 几十年来,学习广泛适用的词汇表征一直是一个活跃的研究领域,包括非神经系统、神经系统方法。预训练的词嵌入是现代
NLP
系统的一个组成部分,与从头学习的嵌入相比,它提供了显著的改进(...
Prompt-
NLP新
范式
答:
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:Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners 取代PET中手动构建Prompt模板和标签映射函数的过程,自动化搜索模板和标签映射,同时参考GPT-3中的in-context learning,在输入样本中加入示例(demonstrations)作为上下文,帮助模型更好地理解要做什么。实验表明,在少样本上,这种基于prompt...
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