ELMo预训练词向量模型 / 开普饭

选择"星标"公众号重磅干货,第一时间送达! 前言如今,深度学习炙手可热,deep learning在图像处理领域已经取得了长足的进展.随着Google发布word2vec, ...

读论文是做AI的人必需要下的功夫,所以咱们开通了专栏<每周NLP论文推荐>.本着有三AI的一贯原则,即系统性学习,所以每次的论文推荐也会是成系统的,争取每次能够把一个领域内的"故 ...

本篇介绍深度学习在自然语言处理(NLP)中的应用,从词向量开始,到最新最强大的BERT等预训练模型,梗概性的介绍了深度学习近20年在NLP中的一些重大的进展. 作者&编辑 | 小Dream哥 ...

文/ 阿里淘系 F(x) Team - 紫矜 NLP中使用的每种模型的差异有时令人难以把握,因为它们具有相似之处,并且通常设想使用新模型来克服以前模型的缺点.因此,本文将深入探讨每种模型的本质,并了解 ...

Bert 自 Google 于 2018 年发表至今,一直给人们带来惊喜,期间也陆陆续续因为Bert出现的原因多了不少新的岗位,甚至公司 JD 上都明确表明必须懂 Bert. 它在 11 项自然语言处 ...

0 写在前面基于Transformer编码器-解码器结构的DETR达到了与Faster R-CNN类似的性能.受预训练Transformer在自然语言处理方面取得巨大成功的启发,作者提出了一种基于r ...

Take away 因为我之前也经常在知乎看别人的论文阅读笔记,其实不喜欢那种整篇顺一遍几乎没有翻译或提炼的笔记.但会议通货膨胀,很容易遇到水文,我想每篇阅读笔记最前面都写一些take away,大家 ...

背景题目:ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators 机构:斯坦福.Google Bra ...

实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式.因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试. 本篇介绍自然语言处理中最基础的词向量的训练. 作者 ...

NLP之词向量:利用word2vec对20类新闻文本数据集进行词向量训练.测试(某个单词的相关词汇) 输出结果寻找训练文本中与morning最相关的10个词汇: [('afternoon', 0.8 ...

NLP之word2vec:利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量输出结果后期更新-- 最后的model word2vec_wiki.mod ...

项目作者:王晓智.张正预训练语言模型(PLM)是 NLP 领域的一大热门话题.从 BERT 到 GPT2 再到 XLNet,各种预训练模型层出不穷,不少同学感叹,「大佬慢点,跟不上了--」那么,这么 ...

日前,由中国首家生物计算技术驱动的生命科学公司百图生科,与致力于 IT 和 BT 交叉融合的创新孵化中心播禾创新共同主办的 "首届中国生物计算大会" 刚刚落下了帷幕. 会上,围绕 ...

写在前面文本生成作为自然语言处理非常重要的一环,百度发布了全新的生成式预训练模型ERNIE-GEN,一起看看来自paper作者对ERNIE-GEN的解读. 『ERNIE-GEN』主要针对: 生成训练 ...

ELMo预训练词向量模型