natural

TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding（2019-9-23）

模型介绍预训练模型的提出，比如BERT，显著的提升了很多自然语言处理任务的表现，它的强大是毫无疑问的。但是他们普遍存在参数过多、模型庞大、推理时间过长、计算昂贵等问题，因此很难落地到实际的产业应用中。TinyBERT是由华中科技大学和华为诺亚方舟实验室联合提出的一种针对transformer-based模型的知识蒸馏方法，以BERT为例对大型预训练模型进行研究。四层结构的TinyBERT4Tiny
不负韶华ღ·2022-12-31 09:42

《TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding》（ICLR-2020在审）论文阅读

前言论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.10351代码地址：https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/TinyBERTAbstract目的：加快速度，减少内存，同时尽可能保持效果。1、Introduction提出了一种新的Transformer蒸馏方法。提出了一个两段式的学习
筱踏云·2022-12-31 09:41

TINYBERT: DISTILLING BERT FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING

TINYBERT:DISTILLINGBERTFORNATURALLANGUAGEUNDERSTANDING来源：ICLR2020在审链接：https://arxiv.org/pdf/1909.10351
旺旺棒棒冰·2022-12-31 09:40

【模型蒸馏】TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding

总述TinyBert主要探究如何使用模型蒸馏来实现BERT模型的压缩。主要包括两个创新点：对Transformer的参数进行蒸馏，需要同时注意embedding，attention_weight,过完全连接层之后的hidden，以及最后的logits。对于预训练语言模型，要分为pretrain_model蒸馏以及task-specific蒸馏。分别学习pretrain模型的初始参数以便给压缩模型的
lwgkzl·2022-12-31 09:40

TinyBert解读

为了提升模型的计算速度，提出了tinybert，模型预测提升了9.4倍的速度，模型大小缩小了7.5倍.具体论文见《TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstanding
别水贴了·2022-12-31 09:10

DL-Paper精读：Tiny-BERT

TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstandinghttps://arxiv.org/pdf/1909.10351.pdfarxiv.orgBackgroudandIssue
星月野·2022-12-31 09:10

语音交互知识点汇总

1NLU1.自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding，NLU），使计算机理解自然语言（人类语言文字）等，重在理解。
qq_43704127·2022-12-31 08:09

【论文阅读】Multiplex Graph Neural Network for Extractive Text Summarization

MultiplexGraphNeuralNetworkforExtractiveTextSummarization用于提取文本总结的多路复用图神经网络Proceedingsofthe2021ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing
BUFANG_XF·2022-12-30 21:58

NLP判断语言情绪_产品经理也能动手实践的AI（五）- IMDB电影评论NLP，协同过滤...

1.概览首先是自然语言处理NLP(NaturalLanguageProcessing)，主要讲解通过迁移学习来实现IMDB评论的正负面情绪分辨；然后是根据个人信息的数据，
weixin_39621235·2022-12-30 17:20

NLP实战之–螺蛳粉评论情感分析和建模分类

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）是目前人工智能的大方向之一。上一篇文章提到的两大方向，计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）。啥是自然语言？
浮生溪若·2022-12-30 17:50

用户评论情感分析 nlp_nlp达到95精度的电影评论情感分析

用户评论情感分析nlp自然语言处理(NaturalLanguageProcessing)Afewdaysago,Ipublishedanarticlethatusesthissamemachinelearningmoduletoperformasentimentanalysisonadatasetoftweetsreaching96%
weixin_26630173·2022-12-30 17:50

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE-李沐老师-摘要引言相关工作

Abstract：WhiletheTransformerarchitecturehasbecomethede-factostandardfornaturallanguageprocessingtasks
Annnn~·2022-12-29 22:31

无参考图像评价指标NIQE——自然图像质量

无参考图像评价指标NIQE——自然图像质量评价器NIQE（NaturalImageQualityEvaluator）为何引入NIQENIQE的背景NIQE算法的具体过程代码实现NIQE（NaturalImageQualityEvaluator
凌川御雪·2022-12-29 17:28

NLP从入门到实战（一）

自然语言处理NLP概述自然语言处理（Naturallanguageprocessing，NLP）是计算机和人类语言之间的关系纽带。更具体地说，自然语言处理是计算机对自然语言的理解、分
cv君·2022-12-29 14:17

西湖大学自然语言处理（一）—— 课程简介及大纲

课程简介及大纲自然语言处理概述课程特点课程内容概述基础结构神经网络自然语言处理概述NaturalLanguageProcessing（NLP）AsubfieldofAl（人工智能子领域）Onautomaticunderstandingandgenerationofhumanlanguages
Jason Avicii·2022-12-29 11:37

论文阅读-CLIP（文本-图片多模态）Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

Paper：LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervisionCode：https://github.com/OpenAI/CLIP
完美屁桃·2022-12-28 12:30

论文：Linguistic Structure Guided Context Modeling for Referring Image Segmentation

作者AbstractReferringimagesegmentationaimstopredicttheforegroundmaskoftheobjectreferredbyanaturallanguagesentence.Multimodalcontextofthesentenceiscrucialtodistinguishthereferentfromthebackground.Existin
小仙女呀灬·2022-12-28 09:56

广义线性模型（GLM）

η是分布的自然参数（naturalparameter），比如伯努利分布中的Φ；T(y)是充分统计量（sufficientstatist
DemonHunter211·2022-12-28 08:59

python 关键字 yield 用法

python关键字yield用法yield的基本用法yield词典里有两个解释：产出和让步1.produceorprovide(anatural,agricultural,orindustrialproduct
解NEW·2022-12-27 20:30

人工智能导论知识总结七

人工智能导论知识总结七InformationRetrievalandNaturalLanguageProcessing1.本章所含词汇归纳整理Words翻译Words翻译InformationRetrieval
海盐_焦糖·2022-12-27 08:19

NLP_拼写纠错

如果还没有安装nltk(NaturalLanuageToolKit)模块的同学，参考下面链接中的第二种方法安装：https://blog.csdn.net/jiajikang_jjk/article/details
王帅博·2022-12-26 10:05

NLP是什么，百度的NLP技术有有哪些？

而在计算机领域，自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)就是研究如何让计算机理解并生成人类的语言，从而和人类平等流畅地沟通交流。自然语言处理技术在百度已经有悠久的
duozhishidai·2022-12-26 10:01

自然语言处理课上总结

1.自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
11.01·2022-12-26 07:57

自然语言处理概念及发展

自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，简称NLP)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，达到人与计算机之间进行有效通讯
「已注销」·2022-12-26 07:14

用通俗易懂的方式讲解：总结NLTK使用方法

NLTK分句和分词（tokenize）5.NLTK词干提取（Stemming）6.NLTK词形还原（Lemmatization）7.NLTK词性标注（POSTag）8.NLTK中的wordnetNLTK（naturallanguagetoolkit
2201_75499313·2022-12-26 04:43

论文笔记：TextBoxes: A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network

文本用了一个网络解决了对不同比例，纵横比图片的文本检测，训练的方式是端到端的，最开始还用了16年人工合成的数据集进行预训练，合成训练集的文章为《SyntheticDataforTextLocalisationinNaturalImages
农民小飞侠·2022-12-25 19:26

Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey阅读笔记(TBC)

prioriknowledgeinductivebias前言邱锡鹏人物画像第一章。1Introductiondifferentneuralnetworksproposed:CNNRNNGNNattentionmechanismNeuralmethodsuselow-dimensionalanddensevectors(aka.distributedrepresentation)inNLPtasks
Muasci·2022-12-25 15:24

文献阅读——Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

附注这篇文章中在最终提到模型的时候使用了一个“知识蒸馏”的点，这点需要注意。如果不懂的话，请参考知识蒸馏基本原理其实，这里的知识蒸馏主要是在预训练模型的Fine-tuning中应用的较多，首先是使用一个大于1的T来学习预训练模型得到的一个有关数据之间的软分布，同时加上自己的一定真是数据，这样可以使得我们的模型具有较好的泛化能力。接着是在我们进行预测的时候将T的温度降下来，使得输出一个正常的分布。文
奋斗的海绵·2022-12-25 14:27

prompt综述论文阅读：Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural La

prompt综述论文阅读：Pre-train,Prompt,andPredict:ASystematicSurveyofPromptingMethodsinNaturalLanguageProcessing
开心的火龙果·2022-12-25 14:57

NLP发展的四个范式——Prompt的相关研究

本文主要基于论文《Pre-train,Prompt,andPredict:ASystematicSurveyofPromptingMethodsinNaturalLanguageProcessing》对
Vincy_King·2022-12-25 14:24

文献阅读 ——— Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in NLP

文章名称Pre-train,Prompt,andPredict:ASystematicSurveyofPromptingMethodsinNaturalLanguageProcessing文章动机首先，
奋斗的海绵·2022-12-25 14:20

《论文阅读》统一自然语言理解任务方法（span抽取+生成）

前言自然语言处理统一自然语言理解任务UnifyingQuestionAnswering,TextClassification,andRegressionviaSpanExtractionUnifiedBERTforFew-shotNaturalLanguageUnderstandingUnifiedStructureGenerationfo
365JHWZGo·2022-12-25 10:30

word2vec理论和实现及负采样技术

原版lab手册和code参见：StanfordCS224N|NaturalLanguageProcessingwithDeepLearning笔者完成了实验，code参见：word2vec_labskip-gram
胡里胡涂写代码·2022-12-24 19:25

语言模型的基本概念

1.自然语言处理的基本任务自然语言（NaturalLanguage）其实就是人类
oldbalck·2022-12-24 17:49

kaldi-tdnn模型训练策略-pytorch实现

relu：RectifiedLinearComponentself-repair-scale=1e-05affine：NaturalGradientAffineComponentmax-change=0.75norm
guocehnxi·2022-12-24 10:20

ai人工智能可以干什么_什么是情感AI，为什么要关心

RecentlyIhadtheopportunitytoattendtheinauguralEmotionAIConference,organizedbySethGrimes,aleadinganalystandbusinessconsultantintheareasofnaturallanguageprocessing
weixin_26630173·2022-12-23 22:27

Python中文分词及词频统计

分词主要用于NLP自然语言处理(NaturalLanguageProcessing)，使用场景有：搜索优化，关键词提取(百度指数)语义分析，智能问答系统(客服系
lishuaics·2022-12-23 19:52

论文阅读笔记：BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling

BERTforJointIntentClassificationandSlotFilling下载地址：https://arxiv.org/abs/1902.10909会议：无1、motivation这是一篇比较早的论文，在Bert刚出来不久，本文使用Bert来实现naturallanguageunderstanding
ilove_Moretz·2022-12-23 18:01

BigGAN-论文阅读笔记

BigGAN-论文阅读笔记论文地址：LargeScaleGANTrainingforHighFidelityNaturalImageSynthesis-ReadPaper论文阅读平台文章目录BigGAN
Yuetianw·2022-12-23 13:09

阿里ai人工智能平台_AI标签众包平台

阿里ai人工智能平台Artificialintelligence(AI)iswidelyusedintoday’sbusinesssuchasfordataanalytics,naturallanguageprocessing
weixin_26632369·2022-12-23 11:17

基于图深度学习的自然语言处理方法和应用

许振远腾讯出品平台：DataFunTalk导读：本次分享的内容为图深度学习在自然语言处理领域的方法与应用，主要内容和素材都来自于我们Graph4NLP团队的一篇调研文章：GraphNeuralNetworksforNaturalLanguageProcessing
zenRRan·2022-12-23 09:55

智能文档处理IDP关键技术与实践

针对文本数据处理尤其是纯文本，大家通常会想到使用自然语言处理（Naturallanguageprocessing，NLP）技术来解决语义理解及分析处理工作。
AI界小学生·2022-12-23 08:53

李沐动手学深度学习V2-自然语言推断与数据集SNLI和代码实现

一.斯坦福自然语言推断（SNLI）数据集1.介绍自然语言推断（naturallanguageinference）主要研究假设（hypothesis）是否可以从前提（premise）中推断出来，其中两者都是文本序列
cv_lhp·2022-12-22 16:27

从jieba分词到BERT-wwm——中文自然语言处理（NLP）基础分享系列（1）

NLP世界的最佳桥梁：写给所有人的自然语言处理与深度学习入门指南》https://leemeng.tw/shortest-path-to-the-nlp-world-a-gentle-guide-of-natural-language-processing-and-deep-learning-for-everyone.h
moronism189·2022-12-22 13:10

电功图matlab,基于Matlab的电力系统输电线路仿真

第21卷哈尔滨师范大学自然科学学报Vol.21,No.32005第3期NATURALSCIENCESJOURNALOFHARBINNORMALUNIVERSITY基于Matlab的电力系统输电线路仿真郑坤王建华
我的id是行·2022-12-22 09:32

自然语言生成技术现状调查：核心任务、应用和评估（1）

论文：《SurveyoftheStateoftheArtinNaturalLanguageGeneration:Coretasks,applicationsandevaluation》JournalofArtificialIntelligenceResearch61
流萤数点·2022-12-21 14:44

论文笔记：VQGAN-CLIP：Open Domain Image Generationand Editing with Natural Language Guidance

论文：https://arxiv.org/abs/2204.08583代码：GitHub-EleutherAI/vqgan-clip摘要从开放领域的文本提示中生成和编辑图像是一项具有挑战性的任务，到目前为止，需要昂贵的和经过专门训练的模型。我们为这两项任务展示了一种新的方法，它能够通过使用多模态编码器来指导图像的生成，从具有显著语义复杂性的文本提示中产生高视觉质量的图像，而无需任何训练。我们在各种
nocol.·2022-12-21 14:39

【论文视频】Clip：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision【多模态，对比学习，迁移学习】

CLIP：ContrastLanguageImagePre-training文章目录1.四个问题2.论文介绍研究动机：zero-shotClip的预训练Clip伪代码Clip的推理实验结果zero-shotfew-shot全部数据数据分布偏移的情况（测试模型的泛化性，稳健性）与人对比结论和总结3.参考资料4.收获1.四个问题解决什么问题只预训练一个模型，在多个数据集上进行zero-shot推理用什
I"ll carry you·2022-12-21 10:37

gdal gdal2tiles.py 的使用

I’mhereshowinghowyoucanuseGDAL2TilestogeneratemaptilesofTomPatterson’sNaturalEarthII.Thisisabeautifulrastermapthatportraystheworldenvironmentinanidealisedmannerwithlittlehumaninfluence.Themapcanbedown
小王_123·2022-12-21 09:04

Joint Transceiver Optimization for Wireless Communication PHY Using Neural Network

AbstractDeeplearninghasawideapplicationintheareaofnaturallanguageprocessingandimageprocessingduetoitsstrongabilityofgeneralization.Inthispaper
拉轰小郑郑·2022-12-20 14:43
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