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2021年12月25日
BERT生成能力改进:分离对话生成和对话理解
摘要: ©NLP论文解读 原创•作者 | 吴雪梦Shinemon 研究方向 | 计算机视觉 导读说明: NLP任务大致可以分为NLU(自然语言理解)和NLG(自然语言生成)两种,NLU负责根据上下文去理解当前用户的意图,方便选出下一步候选的行为,确定好行动之后,NLG模块会生成出对齐行动的回复;由于BERT
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posted @ 2021-12-25 23:05 NLP论文解读
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2021年12月23日
真是美妙的香水味,你在里面腌了多久了?如何解释文本信息的反讽意味?
摘要: 作者丨周鹏 学校丨中山大学硕士 研究方向丨计算语言学,二语加工、认知与教学 讽刺是一种普遍存在的语言现象,由于其主观性、缺乏语境和深刻的见解,解释起来极具挑战性。来自印度因陀罗普罗司泰信息技术研究所的学者对此提出一种基于自然语言生成的多模态讽刺解释(MuSE)——给定一个包含图像和标题的多模态讽刺文
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posted @ 2021-12-23 12:38 NLP论文解读
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2021年12月20日
如何使大模型适配下游任务
摘要: ©NLP论文解读 原创•作者 | 康德 如何使得预训练语言模型学习语言的通用表示以及如何使得预训练模型适配到不同的下游任务是当前自然语言处理领域的重要研究方向。 本文通过实验发现通过优化低维本征任务子空间(intrinsic task subspace)中的少量自由参数从而对预训练模型(PLMs
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posted @ 2021-12-20 18:40 NLP论文解读
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如何判别假新闻?多模态假新闻检测
摘要: 作者丨周鹏(公众号原创作者名:双鸭山学长) 学校丨中山大学硕士 研究方向丨计算语言学、语言加工、认知与教学 多模态假新闻细粒度检测基准数据集Fakeddit: https//aclanthologorg/2020.lrec-1.755. 研究背景简述 数字媒体的使用和高效传播,为人类社会带来了诸如促
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posted @ 2021-12-20 16:12 NLP论文解读
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