摘要： 最近看 句向量的东西比较多，很自然的就想到了句子相似度的问题，总觉得自己以前看过句子相似度匹配的问题，但是记不太清了，找来找去原来是叉烧大佬的这篇。 来源公众号：CS的陋室 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/K9d8i7EmuTbLul1h_xtjrw 转载以学习回忆 背景 阅读全文

摘要： 论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.00656v1 Comments:11 pages, accepted by ACL 2022 main conferenceSubjects:Computation and Language (cs.CL)Cite as:arXiv: 阅读全文

摘要： 在看产品观点提取比赛 前几名方案有一个用到了P-tuning，这种方法实现了模板的自动构建。但是又查发现prompt构建有连续型又有离散型。 因此寻文一篇查看离散型的构建。 来源：知乎 泽龙 来源链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/488004617 转载以学习、回忆 正 阅读全文

摘要： 是解决样本不均衡问题的一种方法，面试常问，但是自己一知半解 遂寻文学习 来源：CSDN GHZhao_GIS_RS 链接：https://blog.csdn.net/u014311125/article/details/109470137 转载一篇以学习、回忆。 转载正文开始 有删减 个人觉的要真正 阅读全文

摘要： 在比赛方案中提到了 AEDA这种针对于文本分类的数据增强技术，遂寻文以学习。 来源：CSDN junjian Li 转载链接：https://blog.csdn.net/qq_30129009/article/details/122395160 转载以学习、回忆 论文： AEDA：AnEasier 阅读全文

摘要： 针对问题： 改进思路： 数学模型： 损失函数： 交叉熵损失 阅读全文

摘要： 来源：老弓的学习笔记 视频1 什么事特征交叉？ 针对问题：逻辑回归存在很大一个问题是只对单一特征做简单加权，不具备特征交叉生成组合特征的能力，因此表达能力收到了限制。 特征交叉： 例子1： 线性加权 不能1+1>2 例子2： 视频2 POLY2模型讲解 特征交叉的开始 数学模型： 损失函数：交叉熵损 阅读全文

摘要： 来源：老弓的学习笔记 协同过滤的进化-矩阵分解算法MF 针对问题： 1.协同过滤处理【稀疏矩阵】的能力弱 2.维护相似度矩阵难度大 解决思路： 引例： 那些音乐风格相当于是个隐向量 用隐向量，给每个用户与每首音乐打上标签。 实际应用中 k是自己指定的。k越大 表达信息越强 视频3 特征值分解 MF的 阅读全文

摘要： 来源课程 老弓的学习笔记 协同过滤 目标场景：存在共现矩阵的情况下，进行点击率预估、 评分预测等。 基于用户的协同过滤 找与Alice相似的用户 比如说2 基于物品的协同过滤 相似度计算方式： 1.杰卡德（Jaccard）相似度 2.余弦相似度 比较常用 效果也不会太差。 局限性： 举例： 3.皮尔 阅读全文

摘要： 逻辑回归很简单 但是一直不明确 来源B站的 视频 老弓箭 【模型】 对每个特征加一个权重 然后放入sigmoid函数中，得到0-1的值 表示概率 【公式】 【损失函数】 交叉熵损失 确定损失函数的步骤 其实就是极大似然估计步骤. （这里可以看统计学习方法6.1.3模型参数估计，即先写出似然函数）（此 阅读全文