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nlp面试题整理
中文
NLP
笔记:11. 基于 LSTM 生成古诗
基于LSTM生成古诗1.语料准备一共四万多首古诗,一行一首诗2.预处理将汉字表示为One-Hot的形式在每行末尾加上]符号是为了标识这首诗已经结束,说明]符号之前的语句和之后的语句是没有关联关系的,后面会舍弃掉包含]符号的训练数据。puncs=[']','[','(',')','{','}',':','《','》']defpreprocess_file(Config):#语料文本内容files_c
不会停的蜗牛
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2024-01-18 04:37
我也有灰色地带
别以为我整天写
NLP
的好处,我的生活就一定过得完美,不可能的。
NLP
虽好,我也有用错的时候。在我看来,一旦用错,就必然会导致我所不期的结果。我把我行差踏错的场景标识成“我的灰色地带”。
福哥0075826
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2024-01-17 22:23
NLP
三大特征提取器全梳理:RNN vs CNN vs Transformer
【嵌牛鼻子】RNNCNNTransformer【嵌牛提问】
NLP
三大特征提取器是什么?【嵌牛正文】如果用
d5cc63d9e177
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2024-01-17 20:10
【OUC深度学习入门】第6周学习记录:Vision Transformer & Swin Transformer & ConvNeXt
Part1VisionTransformer1网络结构ViT模型不仅适用于
NLP
领域,在CV领域也能取得不错的效果。
深蓝与夜的呼吸
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2024-01-17 19:41
深度学习
transformer
学习
【深度学习:BERT 】开源 BERT:最先进的自然语言处理预训练
双向性的力量使用云TPU进行训练BERT结果让BERT为您服务自然语言处理(
NLP
)的最大挑战之一是训练数据的短缺。
jcfszxc
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2024-01-17 19:27
深度学习知识专栏
深度学习
自然语言处理
bert
2022-03-21
#知识##校园学习##
NLP
##自然语言处理##人工智能专业建设##textblob##文本数据清洗##实验视频##正则表达式##Python##keras##文本分词#个人用户获取相关代
跨象乘云
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2024-01-17 19:45
儿子写给母亲的表扬颂
为期四天的心理学
NLP
系统学习结束了,回忆四天的学习,第三天培训的肖导留了一个作业,给我留下了深刻的印象,作业内容是要我们站在他人角度给自己写一篇表扬颂,她人可以是朋友,孩子,父母,兄弟姐妹。
蜗居娃娃
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2024-01-17 18:48
PyTorch Tutorial 2.0
这里是对于PyTorchTutorial-CSDN博客的补充,但是与其相关的
NLP
内容无关,只是一些基础的PyTorch用法的记录,主要目的是能够自己生成一些模拟的数据集。
Karen_Yu_
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2024-01-17 15:55
pytorch
人工智能
python
stanfordcore
nlp
提示RuntimeError: Java not found.
遇到问题:/anaconda3/envs/tensorflow/bin/python3/anaconda3/demo/demo/gcn_eca/gcn_model_tf/get_w2v_corpus.pyTraceback(mostrecentcalllast):File“/anaconda3/demo/demo/gcn_eca/gcn_model_tf/get_w2v_corpus.py”,li
liqiang12689
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2024-01-17 15:18
python标准库
自然语言处理
normalization in nn (batchnorm layernorm instancenorm groupnorm)
importtorchimporttorch.nnasnn定义输入,本文以
nlp
或时间序列预测的数据结构为例。即[batch_size,time_ste
sdu_study
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2024-01-17 14:48
人工智能
机器学习
算法
使用Ha
nlp
加载大字典
问题因为需要加载一个近1G的字典到Ha
nlp
中,一开始使用了CustomDictionay.add()方法来一条条的加载,果然到了中间,维护DoubleArraTre的成本太高,添加一个节点,都会很长时间
lanlantian123
·
2024-01-17 12:10
技术动态 | 知识图谱遇上RAG行业问答:回顾知识检索增强范式、挑战及与知识图谱的结合...
转载公众号|老刘说
NLP
今天我们来看看AIDD2023(https://aidd.vip/dhrc-sz2023)中有关知识图谱与行业问答上的一些有趣的分享,供大家一起参考。
开放知识图谱
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2024-01-17 11:46
知识图谱
人工智能
冻结Prompt微调LM: T5 & PET (a)
2019.10ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformerTask:EverythingPrompt:前缀式人工promptModel:Encoder-DecoderTakeAway:加入前缀Prompt,所有
NLP
AI-智能
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2024-01-17 11:55
prompt
人工智能
大模型
机器学习
如何十分钟快速看懂一篇英文
NLP
论文?
已经2024年了,该出现一个写论文解读AIAgent了。大家肯定也在经常刷论文吧。但真正尝试过用GPT去刷论文、写论文解读的小伙伴,一定深有体验——费劲。其他agents也没有能搞定的,今天我发现了一个超级厉害的写论文解读的agent,传送门:赛博马良智能体-AI论文解读达人它不仅可以每天推荐你想看的AI论文,而且当你想快速看懂一篇英文论文的时候,可以直接丢给我们的agent,它就会给你写一篇详细
夕小瑶
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2024-01-17 10:16
人工智能
自然语言处理
神经网络
深度学习
大模型
论文阅读
论文笔记
2024年1月16日Arxiv热门
NLP
大模型论文:Ada-Retrieval: An Adaptive Multi-Round Retrieval Paradigm for Sequential R
多轮次智能推荐新突破,MSRA&人大联合提出Ada-Retrieval,性能全面超越传统模型!引言:个性化推荐系统的新篇章个性化推荐系统在电子商务、社交媒体和娱乐平台等在线应用中扮演着至关重要的角色。通过根据用户的历史行为和偏好提供个性化推荐,这些系统增强了用户体验和参与度。尽管传统的单轮检索模型在推荐系统中已经取得了一定的成功,但它们在捕捉用户偏好的动态性和适应不断变化的项目空间多样性方面仍存在
夕小瑶
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2024-01-17 10:16
自然语言处理
人工智能
大模型
神经网络
深度学习
语言模型
2024年1月16日Arxiv热门
NLP
大模型论文:Using Natural Language Inference to Improve Persona Extraction from Dialog
霍普斯金新研究:提高对话智能体在新领域中从对话中提取个性信息的能力引言:探索跨领域对话智能体的个性化挑战在构建对话智能体时,个性化是一个关键挑战,尤其是在跨领域的情况下。对话智能体需要能够根据其被赋予的角色或个性来生成回应,这要求它们能够理解并表达与特定角色相关的特征和行为。然而,现有的对话智能体往往在维持一致的个性上存在困难,尤其是在从现实世界场景转移到如幻想世界等不同叙事领域时。为了解决这一问
夕小瑶
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2024-01-17 10:45
自然语言处理
人工智能
chatgpt
大模型
论文阅读
论文笔记
2024年1月16日Arxiv热门
NLP
大模型论文:A Closed-form Solution for Weight Optimization in Fully-connected ......
颠覆传统!一次迭代,全层并行,新神经网络权重优化方法,让机器学习效率飞跃引言:机器学习的崛起与发展概述在21世纪初,强大的计算机硬件和工作站的出现使得机器学习得以迅猛发展。作为人工智能的一部分,机器学习领域不断演进,并吸引了大量的研究兴趣,特别是在成功应用于各种学术和工业问题之后。这些机器的强大处理能力甚至在某些情况下超越了人类的表现。机器学习工具对于那些难以建立精确数学模型的实际问题尤其有趣,因
夕小瑶
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2024-01-17 10:45
自然语言处理
搜索引擎
人工智能
chatgpt
transformer
深度学习
大模型
十分钟读完 OpenAI提出InstructGPT模型的经典论文:Training language models to follow instructions with human feedback
OpenAI提出新模型InstructGPT:通过人类反馈微调大型语言模型,减少有害输出引言:探索大型语言模型与用户意图对齐的新途径随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LMs)在自然语言处理(
NLP
夕小瑶
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2024-01-17 10:15
语言模型
人工智能
自然语言处理
深度学习
大模型
chatgpt
2024年1月16日Arxiv最热
NLP
大模型论文:The Unreasonable Effectiveness of Easy Training Data for Hard Tasks
让AI从简单学起,竟然能解决难题?AllenAI最新研究发现:简单到困难的泛化能力出奇地强引言:探讨训练模型在难题上的表现:简单数据的不合理有效性在人工智能的发展过程中,一个重要的问题是如何训练模型以便它们能够在难度较高的测试数据上表现良好,尤其是在难以获取准确标注的难题训练数据的情况下。这个问题被称为可扩展监督问题(scalableoversightproblem),随着语言模型的不断进步,这个
夕小瑶
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2024-01-17 10:14
人工智能
深度学习
chatgpt
自然语言处理
transformer
2024年1月16日Arxiv热门
NLP
大模型论文:Improved Learned Sparse Retrieval with Corpus-Specific Vocabularies
亚马逊颠覆搜索技术:自定义词汇库提升检索性能,效率提高50%,准确度飙升12%!引言:搜索引擎中的词汇选择与检索效率在搜索引擎的世界中,词汇的选择对于检索效率至关重要。传统的搜索引擎技术,如BM25,依赖于对文档中词汇的频率统计来估计词汇的重要性。然而,随着预训练语言模型(如BERT)的兴起,我们现在可以通过直接优化检索任务来学习文档中词汇的重要性。这些学习到的词汇重要性分数是许多学习型稀疏检索技
夕小瑶
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2024-01-17 10:14
自然语言处理
人工智能
语言模型
神经网络
深度学习
大模型
论文阅读
2024年1月16日Arxiv最热
NLP
大模型论文:How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them: Rethinking Persuasion to C
让大语言模型轻松「越狱」,人大研究揭示AI安全新风险,攻击成功率高达92%!引言:人工智能安全的新视角——以人类沟通者的角色挑战大型语言模型(LLMs)随着大型语言模型(LLMs)的日益普及和能力提升,它们在日常互动中的安全性问题也逐渐显现。传统的人工智能(AI)安全研究多从算法角度出发,关注由安全专家开发的基于算法的攻击手段。然而,非专家用户在与LLMs的日常交互中也可能带来风险。本文提出了一种
夕小瑶
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2024-01-17 10:43
人工智能
语言模型
自然语言处理
神经网络
深度学习
2024 年1月15日Arxiv最热
NLP
大模型论文:APAR: LLMs Can Do Auto-Parallel Auto-Regressive Decoding
清华大学让大语言模型自动并行自回归解码,速度提升高达4倍!引言:大型语言模型的高效部署挑战随着大型语言模型(LLMs)在各种人工智能应用中的广泛应用,对于这些模型的高效部署需求日益增长。高效部署在这里指的是低延迟和高吞吐量。然而,LLMs的基础自回归(AR)结构给实现更高效的服务带来了显著挑战。首先,自回归解码过程中,每一个新的词元都是基于之前生成的所有词元条件生成的,这种增量式解码导致生成速度不
夕小瑶
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2024-01-17 10:13
自然语言处理
人工智能
transformer
chatgpt
2024年1月16日Arxiv热门
NLP
大模型论文:Multi-Candidate Speculative Decoding
大幅提速
NLP
任务,无需牺牲准确性!
夕小瑶
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2024-01-17 10:03
自然语言处理
人工智能
语言模型
神经网络
深度学习
大模型
刘知远LLM入门到实战——自然语言基础
文章目录自然语言处理基础词表示语言模型N-gramModelNeuralLanguageModel:为什么
NLP
等领域的模型越来越大?大模型会带来哪些新的范式和挑战?
李日音
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2024-01-17 08:41
语言模型
笔记
langchain
python
基础
面试题整理
5
1.事务基本特性A(原子性):要么全部成功,要么全部失败;C(一致性):程序设计要与业务逻辑相匹配;I(隔离性):事务之间是互不干扰的;D(持久性):事务提交后数据会存储到磁盘中;2.AOP理解AOP:面向切面编程,体现了低耦合的特点;一般用于日志、权限等核心组件,而这些核心组件融入到业务逻辑中(每个业务逻辑都需要补充核心组件)会造成代码冗余,所以使用aop实现;通过将公共代码逻辑抽象出一个切面,
战战的坚果
·
2024-01-17 08:28
面试专用
java
深入探索智能问答:从检索到生成的技术之旅
一、智能问答概述智能问答(IntelligentQuestionAnswering,IQA)是自然语言处理(
NLP
)中的一个核心子领域,旨在设计和开发
工业甲酰苯胺
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2024-01-17 06:38
机器学习
大数据
深度学习
人工智能
java调用Ha
nlp
分词器获取词性;自定义词性字典
一、配置pom,导包:com.hankcsha
nlp
portable-1.6.8二、java代码实现分词:/****ha
nlp
分词*@paraminput*/publicstaticMapgetOut(
你好龙卷风!!!
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2024-01-16 21:08
Hanlp
开发语言
nlp
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件分类器(附数据集下载)
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件分类器(附数据集下载)。什么是垃圾邮件?垃圾邮件泛指未经请求而发送的电子邮件,例如未经发件人请求或允许而发送的商业广告或非法的电子邮件。
代码讲故事
·
2024-01-16 21:29
机器人智慧之心
PaddleNLP
垃圾邮件
分类器
数据集
NLP
随机森林
朴素贝叶斯
今天的领悟
感谢
NLP
平台给了我一个机会,感谢马老师精彩的教学,感谢
胖龙_fd9d
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2024-01-16 19:48
一周
NLP
实践记录
幸好在
nlp
执行师课堂也做过类似的练习。当时和伙伴对练,她要我大声、再大声、再再大声。那时还没搞懂为啥。现在我明白那是给大脑创建新的回路。
晴空壹鹤
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2024-01-16 18:31
springboot 通过代码自动生成pid
获取pid有很多种写法,简答粗暴netstat-
nlp
port|grepport|grep-v。其实springboot本身就有更简单方式来
神易风
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2024-01-16 17:06
【AIGC入门一】Transformers 模型结构详解及代码解析
Transformers开启了
NLP
一个新时代,注意力模块目前各类大模型的重要结构。作为刚入门LLM的新手,怎么能不感受一下这个“变形金刚的魅力”呢?
不想动脑筋的亮亮
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2024-01-16 15:59
AIGC
【大模型】大语言模型前沿技术系列讲座-学习笔记2:Transformer ->ChatGPT
系列讲座的内容由浅入深,讲解非常细致,没有任何水分,很适合我这种
NLP
刚入门的小白,听了这些讲座之后感觉收获满满8.26讲座安排(实际时长17:30-21
不雨_亦潇潇
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2024-01-16 15:28
#
自然语言处理NLP
人工智能AI
#
大模型
语言模型
人工智能
NLP
预训练
chatgpt
transformer
GPT
自然语言处理实战项目25-T5模型和BERT模型的应用场景以及对比研究、问题解答
T5是一种序列到序列模型,可以处理各种
NLP
任务,而BERT主要用于预训练语言表示。T5使用了类似于BERT的预训练方式,但采用了更广泛的输入输出形式。
微学AI
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2024-01-16 14:40
自然语言处理实战
自然语言处理
bert
人工智能
AIGC大模型必备知识——LLM ,你知道它是如何训练的吗?小白必读深度好文
我们的大模型商业化落地产品更多AI资讯请关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑近年来,人工智能(AI)领域经历了令人瞩目的增长,尤其是自然语言处理(
NLP
)。
OJAC近屿智能
·
2024-01-16 14:03
AIGC
人工智能
产品经理
深度学习
chatgpt
python
RAG检索式增强技术是什么——OJAC近屿智能带你一探究竟
我们的大模型商业化落地产品更多AI资讯请关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型是一个创新的自然语言处理(
NLP
)技术,它结合了传统的信息检索方法和现代的生成式语言模型
OJAC近屿智能
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2024-01-16 14:30
AIGC
人工智能
chatgpt
langchain
python
【Python相关】anaconda介绍、安装及conda命令详解
❤️觉得内容不错的话,欢迎点赞收藏加关注,后续会继续输入更多优质内容❤️有问题欢迎大家加关注私戳或者评论(包括但不限于
NLP
算法相关,linux学习相关,读研读博相关......)博主原文链接:https
Chaos_Wang_
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2024-01-16 14:52
python
开发语言
自用Redis
面试题整理
PDF云盘提取码:ecvvSnipaste_2020-04-02_11-17-56_redis.png从网上copy了一些redis面试题,来源很乱,就不保留原链接了,有侵权告诉我,立即删除。PDF文档和以下内容相同,PDF好看一点,有目录。资源命令手册中文Linux版本(英文官网)Linux版本(中文官网windows版本下载(github)数据结构字符串String哈希hash列表list集合
故作谦卑
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2024-01-16 12:17
NLP
复习笔记-FA
DFA和NFA的区别1.DFA没有epsilontransaction(必须读入字符)2.对每一个确定的状态和读入字符,最多只能到一个下个状态,(不能有多的选择)Recognitioninputposition:0-ninitialconfiguration:(q0,0)agenda:asetofconfigurations,initialempty如何计算一个新的configuration从ag
乔茜_7b45
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2024-01-16 12:28
深度学习:大规模模型分布式训练框架DeepSpeed
特别是在自然语言处理(
NLP
)等领域,模型大都达到了数十亿甚至数千亿参数的规模,这就需要多卡或者多节点分布式训练。为了有效地训练这些巨型
AI Player
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2024-01-16 12:31
Deep
Learning
人工智能
深度学习
NLP
学习资源
2021年1月31日贪心学院高级课程课程拼团PART1:基础篇自然语言处理概述|什么是自然语言处理|自然语言处理的现状和前景|自然语言处理应用|自然语言处理经典任务|学习自然语言处理技术数据结构与算法基础|时间复杂度、空间复杂度|斐波那契数列的时间和空间复杂度|动态规划算法|经典的DP问题|练习:DP问题的代码解法|专题:时序分析中的DTW算法机器学习基础-逻辑回归|分类问题以及逻辑回归重要性|逻
红烧肉_2121
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2024-01-16 11:10
机器学习在什么场景下最常用-九五小庞
机器学习在多个场景中都有广泛的应用,下面是一些常见的应用场景:自然语言处理(
NLP
):如语音识别、自动翻译、情感分析、垃圾邮件过滤等。数据挖掘和分析:如市场分析、用户画像、推荐系统、欺诈检测等。
Up九五小庞
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2024-01-16 10:33
人工智能-AI
机器学习
人工智能
开源项目汇总:机器学习前沿探索 | 开源专题 No.60
这些组件与领域无关,被视觉、
NLP
等领域的研究人员广泛使用。以研究为先导:xFormers包含在pytorch等主流库中还不可用的尖端组件。注重效率:因
开源服务指南
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2024-01-16 10:01
开源专题
开源
机器学习
人工智能
LLM论文:ALCE (Enabling Large Language Models to Generate Text with Citations)
这是一篇RAG领域的文章,原文在这:https://aclanthology.org/2023.em
nlp
-main.398.pdf时间[Submittedon24May2023(v1),lastrevised31Oct2023
__心似大海__
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2024-01-16 08:19
语言模型
人工智能
自然语言处理
【文本到上下文 #5】:RNN、LSTM 和 GRU
一、说明欢迎来到“完整的
NLP
指南:文本到上下文#5”,这是我们对自然语言处理(
NLP
)和深度学习的持续探索。
无水先生
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2024-01-16 08:42
人工智能
NLP高级和ChatGPT
神经网络
rnn
自然语言处理
必示科技联合多家单位发布 OpsEval:运维大语言模型评测榜单
评测榜单:https://opseval.cstcloud.cn/论文链接:https://arxiv.org/abs/2310.0763701/引言大规模语言模型(LLMs)在
NLP
相关任务如翻译、摘要和生成方面展现出了卓越的能力
BizSeer必示科技
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2024-01-16 07:10
科技
运维
语言模型
人工智能在电影行业的应用
以下是一些人工智能在电影行业中的主要应用:制作阶段:剧本生成:利用自然语言处理(
NLP
)技术,人工智能能够分析大量的剧本和电影数据库,生成新的剧本概念或辅助编剧。
胡图不迷糊
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2024-01-16 07:37
人工智能
《神奇的
NLP
:改变人生的非凡体验》第4章
读了这章,我差点又不想读了,前半部分没什么重要的内容。不过还好最后一节有一段很好的内容,即“一致性”。文中描述的这个类型的人正是我想要成为的。第4章:整理你的思想成功的法门1.通用模型:①身份/角色②价值观与信念/看法③能力④行为⑤环境//利用通用模型的关键:有明确的目标第1节:你的目标明确吗2.想要掌控生活,先要了解不适感来自五个层面的哪个:①你扮演的是何种角色?②你有何种价值观与信念?③你是否
掉线王
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2024-01-16 05:41
NLP
论文阅读记录 - 2021 | WOS 利用 ParsBERT 和预训练 mT5 进行波斯语抽象文本摘要
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法A.序列到序列ParsBERTB、mT5四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言LeveragingParsBERTandPretrainedmT5forPersianAbstractiveTextSummariza
yuyuyu_xxx
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2024-01-16 04:52
NLP
自然语言处理
论文阅读
人工智能
NLP
论文阅读记录 - 2021 | WOS 基于动态记忆网络的抽取式摘要
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ExtractiveSummarizationBasedonDynamicMemoryNetwork(21)0、论文摘要我们提出了一种基于Bert和动态记忆网络的提取摘要模型。
yuyuyu_xxx
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2024-01-16 04:51
NLP
自然语言处理
论文阅读
人工智能
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