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NER的过去、现在和未来综述-未来

命名实体识别(NER, Named Entity Recognition),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。

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自然语言处理NLP
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学习让机器学会学习-Meta Learning课程笔记-2

来源于李宏毅老师机器学习课程,笔记是其中meta learning部分,few-shot learning学习也可以观看此部分课程。

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NLP数据增强方法-动手实践

图像中可以通过旋转、翻转变换、rgb转灰度、加入白噪声等方式增强数据,其语义不会发生改变,但是NLP中却往往发生语义改变,针对NLP的一些数据增强方法进行了探索...

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BERT+实体-百度ERNIE优化了啥

如何将知识(knowledge)信息融入到模型训练中,一种方式是将知识信息作为输入,成本是其他人使用的时候也要构建知识库,并且fine-tune和pre-tra...

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NLP数据增强方法-(一)

问题:对于每个句子,短句相比于长句,吸收同样的n个词噪音,更可能导致类别标签发生变化。

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Cross-Domain Review Helpfulness Prediction -论文阅读

问题:如何估计评论的有用性并将其恰当地推荐给消费者(review helpfulness prediction)

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A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications-阅读笔记

[外链图片转存失败(img-wHytIo4i-1567006037501)(assets/image-20190828124733572.png)]

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RNN及其变种LSTM/GRU/SRU

在某轮迭代tt中考虑公式5、6,用于计算RNN错误 ,我们对每一步迭代计算错误率总和。那么每一步tt的错误率 均可通过前面所列的计算出来。

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我还不知道Attention有哪些-公式代码都带你搞定

attention由来已久,让它名声大噪的还是BERT,可以说NLP中,BERT之后,再无RNN和CNN。那么attention到底有哪些呢?hard atte...

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【任务型对话】从ARML看亚马逊的语义表达式

在任务型的话中,一般会包含一个语义理解模块,会将用户query转化为domain、intent、slot的表示,例如query=‘我要吃中国菜’,对应的domi...

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对话机器人
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Multi-Task Networks With Universe, Group, and Task Feature Learning-阅读笔记

提出一些类MTL框架,包含并行网络结构、串行网络结构,在 ATIS, Snips和一个自有大数据集上表现良好。

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Adversarial Multi-task Learning for Text Classification-阅读笔记

MTL中,通过共享网络层,以期望共享层提取与任务无关的特征,实际过程中可能会包含特定任务的特征或者无关的噪音。

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【多轮对话】从微软源码看用户模拟器构建

用户模拟器是在任务型多轮对话场景中,用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程,可以用于生成对话数据,以及通过强化的方式训练系统决策。在具体的任务型场景需要定义有哪些...

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对话机器人自然语言处理NLP
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半吊子全栈工匠

半吊子全栈工匠

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【多轮对话】任务型多轮对话数据集如何采集

研究任务型对话系统,首先得从数据集采集说起,学术界需要公开的数据集来证明模型的效果,工业界更需要以数据集为基础来构建更鲁棒的对话系统,那么业界成熟的对话系统数据...

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对话机器人自然语言处理NLP
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多轮对话状态跟踪-NBT原理

让机器像人一样自由的对话,对话机器人必然要具备连续对话的能力,即多轮对话,多轮对话不用多讲,那么什么是多轮对话状态跟踪呢(DST, dialogue state...

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NER的过去、现在和未来综述-过去

命名实体识别(NER, Named Entity Recognition),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。

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自然语言处理NLP对话机器人
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NER的过去、现在和未来综述-现在

命名实体识别(NER, Named Entity Recognition),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。

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自然语言处理NLP对话机器人
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BERT-flow:bert的向量表达是SOTA吗?

On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models 阅读笔记

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学习让机器学会学习-Meta Learning课程笔记-2

来源于李宏毅老师机器学习课程,笔记是其中meta learning部分,few-shot learning学习也可以观看此部分课程。

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