文章浏览阅读4.7k次，点赞9次，收藏16次。2018年是NLP模型发展的转折点。我们不断探索单词和句子的表示方法，以求能最好地捕捉其中潜在的语义和关系。此外，NLP领域已经提出了一些功能强大的组件，你可以免费下载，并在自......
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文章浏览阅读1.2k次。摘要： 语训练模型由于能够获取深度上下文信息在多个自然语言理解获得巨大成功，这种模型通过预训练大量无标签语料得到。当前版本的NEZHA是基于BERT模型经过一系列改进验证得到的模型，其中改进的包......
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文章浏览阅读598次。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能、计算机科学、信息工程的交叉领域，涉及统计学、语言学等知识。语言是人类思维的证明，故自然语言处理是人工智能技术的最高境界，因而被誉为“......
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《基于BERT的中文命名实体识别方法》王子牛 2019-《计算机科学》文章目录一、相关工作二、具体步骤1.Bi-LSTM2.CRF结构三、相关实验1.数据集2.参数设置3.实验结果利用大规模未标注语料对bert行训练，获取文本抽象特征；利用Bi-LSTM......
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资源浏览查阅28次。英文BERT论文原汁预训练数据之一更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道....
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资源浏览查阅44次。英文BERT论文原汁预训练数据之一更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道....
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资源浏览查阅24次。BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER:在原本BERT-BILSTM-CRF上融合GCN和词性标签等做NER任务,NER的BERT-BILSTM-GCN-CRF在原本BERT-BILSTM-CRF上融合GCN和词性标签等做NER任务数据格式高B-剧种B-名词腔I-剧种I-名词：OO马B-人名B-名词平I-人名I-......
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BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上。...
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文章浏览阅读501次。词向量模型比较：横向比较Word2vec,ELMO,BERT三个模型：词向量是一个工具，可以把真实的世界抽象成文字，进而运用数学公式进行操作的向量，而对向量的操作才是NLP真正要做的任务。因此，NLP任务可以分为两......
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文章浏览阅读478次。1.Wav-BERT: Cooperative Acoustic and Linguistic Representation Learning for Low-Resource Speech Recognition摘要模型结构实验结果BABELAishell-1结论利用BERT预训练模型来做语音识别，引入嵌入注意模块将声学信息融入到bert，促进表征学......
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文章浏览阅读633次。点击上方 蓝字 关注我们自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能、计算机科学、信息工程的交叉领域，涉及统计学、语言学等知识。语言是人类思维..._ernie 2.0 decoder-only...
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文章浏览阅读1.2k次。1. 基本信息题目论文作者与单位来源年份Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation ClassificationShanchan Wu Yifan He Alibaba Group (U.S.) IncCIKM2019R-BERT128 Citations, 32 References论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.......
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废柴当自强擅长NLP,hadoop集群搭建,BERT,等方面的知识,废柴当自强关注flink,tensorflow,nlp,数据分析,机器学习,深度学习,pytorch,自然语言处理,神经网络领域....
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文章浏览阅读1.8w次，点赞12次，收藏119次。代码和数据都存放在了github上：https://github.com/xuanzebi/BERT-CH-NER欢迎大家STAR啊，来让我收获人生的第一个STAR吧 2333~~~~~基于上课老师课程作业发布的中文数据集下使用BERT来训练命名实体......
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文章浏览阅读2.9k次，点赞2次，收藏21次。预训练模型总结_roberta last_hidden_state...
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文章浏览阅读1.8k次，点赞2次，收藏2次。一，题目Conceptualized Representation Learning for Chinese Biomedical Text Mining中文生物医学文本挖掘的概念化表示学习Ningyu Zhang, Qianghuai Jia, Kangping Yin, Liang Dong, Feng Gao, and Nengwei Hua. 2020. Conceptualized Repr......
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