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摘要: 文心大模型开发套件ERNIEKit,面向NLP工程师,提供全流程大模型开发与部署工具集,端到端、全方位发挥大模型效能。 阅读全文
posted @ 2023-02-15 09:59 汀、人工智能 阅读(299) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 特定领域知识图谱融合方案:文本匹配算法之预训练模型SimBert、ERNIE-Gram 文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一,一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景;如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索 阅读全文
posted @ 2023-02-14 15:17 汀、人工智能 阅读(370) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 问题匹配(Question Matching)任务旨在判断两个自然问句之间的语义是否等价,是自然语言处理领域一个重要研究方向。问题匹配同时也具有很高的商业价值,在信息检索、智能客服等领域发挥重要作用。 近年来,神经网络模型虽然在一些标准的问题匹配评测集合上已经取得与人类相仿甚至超越人类的准确性,但在处理真实应用场景问题时,性能大幅下降,在简单(人类很容易判断)的问题上无法做出正确判断(如下图),影响产品体验的同时也会造成相应的经济损失。 阅读全文
posted @ 2023-02-14 15:09 汀、人工智能 阅读(236) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2023年的计算语言学协会年会(ACL 2023)共包含26个领域,代表着当前前计算语言学和自然语言处理研究的不同方面。每个领域都有一组相关联的关键字来描述其潜在的子领域, 这些子领域并非排他性的,它们只描述了最受关注的子领域,并希望能够对该领域包含的相关类型的工作提供一些更好的想法。 阅读全文
posted @ 2023-02-06 14:41 汀、人工智能 阅读(821) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 快速入门pandas进行数据挖掘数据分析[多维度排序、数据筛选、分组计算、透视表](一) 阅读全文
posted @ 2023-02-03 16:42 汀、人工智能 阅读(346) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案:文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述,从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型,期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型,之后提出了文本匹配技巧提升方案,最终给出了DKG的落地方案。这边主要以原理讲解和技术方案阐述为主,之后会慢慢把项目开源出来,一起共建KG,从知识抽取到知识融合、知识推理、质量评估等争取走通完整的流程。 阅读全文
posted @ 2023-02-01 14:44 汀、人工智能 阅读(786) 评论(0) 推荐(0)
摘要: NLP知识图谱项目合集(信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等) 这段时间完成了很多大大小小的小项目,现在做一个整体归纳方便学习和收藏,有利于持续学习。 1. 信息抽取项目合集 1.PaddleNLP之UIE技术科普【一】实例:实体识别、情感分析、智能问答 https://aistudio.ba 阅读全文
posted @ 2023-01-30 16:51 汀、人工智能 阅读(995) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案:技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障 0.前言 本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGra 阅读全文
posted @ 2023-01-18 11:27 汀、人工智能 阅读(538) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取,小样本能力强悍,OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。 阅读全文
posted @ 2023-01-05 11:02 汀、人工智能 阅读(606) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 强化学习调参技巧二:DDPG、TD3、SAC算法为例:先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低,确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数,与随机动作、传统算法得到的分数做比较。 DRL算法的分数应该明显高于随机动作(随机执行动作)。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法,那么也需要自己写一个局部最优的算法 阅读全文
posted @ 2022-12-15 14:08 汀、人工智能 阅读(2822) 评论(0) 推荐(1)
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