实战必备！文本分类中的一些经验和 tricks / 开普饭

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 ...

本文将为大家介绍国内工业界在数据挖掘方面的研究工作(主要来源于发表在数据挖掘顶级国际会议KDD上的相关论文).这些工作既包括理论性的研究也包括一些实际应用的研究工作. " 我们将于2019年 ...

摘要: 近年来卷积神经网络和循环神经网络在文本分类领域得到了越来越广泛的的应用.提出一种卷积神经网络和长短时记忆网络特征融合的模型,通过长短期记忆网络作为池化层的替代来获得长期依赖性,从而构建一个联合 ...

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 ...

长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络,可以成功地训练非常大的体系结构. 什么是LSTM? LSTM代表长短期记忆网络,在深度学习领域使用.它是各种循环神经网络(RNN),能够 ...

2016年,神经网络在文本分类的任务上逐渐成为了主流方法之一.Word2vec等预训练词向量模型为文本任务提供了一个具有很强语义信息的输入,而卷积神经网络和LSTM/GRU也已表现出了在序列任务上的聚 ...

深度学习已经在计算机视觉.语音识别.自然语言处理等领域取得了突出的进展,其中有监督学习起到了至关重要的作用.然而,有监督的深度学习极大地依赖大规模的标注数据,在实际项目中,我们通常会面临少样本.样本分 ...

前两天看到刘知远老师组在 arxiv 上放出来了 Prompt-tuning 相关的新工作,这篇文章是将外部知识融入 Prompt-tuning 过程的一个尝试,引起了我的兴趣.于是,我在拜读了这篇文 ...

问题 BERT在许多自然语言理解(NLU)任务中取得了惊人的成果,但它的潜力还有待充分挖掘.目前很少有如何能进一步提高BERT性能的研究,因此,如何通过一些技巧和方法最大限度的提升BERT在文本分类 ...

炒股法则之一:果断抉择买卖交易在决定买卖操作的时候,买入和卖出只是一瞬间的操作,但是带来的盈利和损失是无法估计的,所以做出抉择的时候要果断,不要盲目的犹豫,错过良好的买入时机再追悔莫及,但是也不能一 ...

诗歌选本,有助于我们在诗海中快捷阅读到好作品.当下众多的年度选本,大都是由编者从当年文学期刊中选取,一人一首代表作.好处是充分体现了编者的立场和审美,难处在于这种选本对编者来说有一定难度,因为只选取一 ...

周仲瑛,全国名老中医,国医大师,周老中医理论功底深厚,善于综合应用各家学说之长,从实践运用中提出新的论点和治法.周老认为,胃病患者出现心下痞塞,胸膈满闷,触之无形.不痛的证候,中医称为胃痞." ...

试卷上哪一部分最简单最容易得分?各有答案,但很多同学在做非连续性文本阅读中感觉不难,而且客观题最有把握,得分容易.但是主观题只要不仅仅考查筛选,而是加上概括要求的时候,就有点力不从心.想要有所提高却不 ...

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