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分享适合科学研究深度学习模型（三）
列到序列转换、问答等深度学习模型那么多，科学研究选哪个？序列到序列预测任务的图示语言建模（Next Token Prediction）作为一种训练方法，将时间或者位置t的序列标记作为输入，然后用这些标记来预测t+1的标记。在NLP任务中，该方法体现在：将句子或者单词作为输入送到神
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深度学习核心技术精讲100篇（十一）-Google利器超强特征提取网络（Transformer）
siduals），由于以上原因导致transformer有如下优势： 模型表达能力较强，由于self-attention机制考虑到了句子之中词与词之间的关联， 抛弃了RNN的循环结构，同时借用了CNN中的残差结构加快了模型的训练速度。 接下来我们来看看transformer的一些细节：
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英文励志语录 - 开天集成工作台 MSSI
状态码 状态码。 本次请求id 本次请求ID。 消息体 消息体。 -接口状态 接口状态。 -结果信息 结果信息。 -励志句子 励志句子。 --英文励志句子 英文励志句子。 --中文翻译 中文翻译。 父主题： 生活服务类
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考研翻译笔记
对着英语写汉字，把认识的单词尽可能写下来。 2.当有三个左右的汉语词（一个主干，或者一个词组），尽量构成一个小 句子 3. 在连接句子的时候可能需要： • 适当找汉语同义近义词替换 • 适当改变句子顺序（英语原顺序优先） 阅读真题，翻译突破
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浅谈深度学习
学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。深度学习的思想：深度神经网络的基本思想是通过构建多层网络，对目标进行多层表示，以期通过多层的高层次特征来表示数据的抽象语义信息，获得更好的特征鲁棒性。深度学习应用
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分页查询智能任务列表 - AI开发平台ModelArts
任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。
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神经网络基础部件-卷积层详解
Feature Maps and Filters by Convolutional Neural Networks 《神经网络与深度学习》-第5章 《动手学深度学习》-第6章 https://www.zhihu.com/question/22298352 卷积神经网络
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深度学习之异常检测及合成和采样
2013)。在某些情况下，我们希望采样或合成过程可以根据给定的输入生成一些特定类型的输出。例如，在语音合成任务中，我们提供书写的句子，要求程序输出这个句子语音的音频波形。这是一类结构化输出任务，但是多了每个输入并非只有一个正确输出的条件，我们明确希望输出有很大的偏差，使结果看上去更加自然和真实。
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语音情感识别之手工特征深度学习方法
iplet loss学习，使得锚点离负类远，离正类近。triplet loss的好处是类内距离变小，类间距离拉大。配合交叉熵的有监督学习，保留原始标签信息。（4）通常在一定长度内，句子越长情感识别的准确率越高。并且情绪的信息往往在句子的中段，因此对于过长的句子掐头去尾。（5）获得
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深度学习方法在 NER 中的应用
领域中的研究热点，从早期基于词典和规则的方法，到传统机器学习的方法，到近年来基于深度学习的方法，NER 研究进展的大概趋势大致如下图所示。在基于机器学习的方法中，NER 被当作序列标注问题。利用大规模语料来学习出标注模型，从而对句子的各个位置进行标注。**NER 任务中的常用模型包括生成式模型
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电子科大最新《基于深度神经网络的关系提取》综述论文
采用DNNs设计句子编码器和去噪方法的远程监督式。在此基础上，我们进一步介绍了一些新的研究方法，描述了一些最新的研究趋势，并讨论了未来可能的研究方向。https://www.zhuanzhi.ai/paper/bce5fadda556d0501fd5b47127fc6c91
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功能介绍 - 语音交互服务 SIS
为音频转换结果生成特定的时间戳，从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文相关语义特征，并结合语音特征，智能划分断句及添加标点符号，提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别 支持在中文句子识别中夹带英文字母、数字等，从而实现中、英文以及数字的混合识别。 即时输出识别结果
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自然语言处理基础 - 自然语言处理 NLP
自然语言处理基础 分词 将文本切分成以独立的词为单位的序列，且在该过程中，对切分得到的词汇进行词性的标注。 依存句法分析 分析句子中词汇和词汇之间的相互依存关系，得到句子的句法结构。例如中文中使用依存句法分析，将一句话分析出主谓宾结构，将宾语定义为谓语动词的支配对象等。 文本相似度 对文
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带有生成变换器（CGT）的对比学习三元组提取框架
它们无法捕获长期依赖关系，从而导致重要信息的丢失，否则将在句子中反映出来，从而导致模型无法应用更长的文本。第二，缺乏工作致力于生成忠实的三元组，序列到序列的体系结构会产生不忠实的序列，从而产生意义上的矛盾。例如，给定句子“美国总统特朗普在纽约市皇后区长大，并居住在那里直到13岁”
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【第17篇】TextCNN
我们报告了在预训练词向量之上训练的卷积神经网络 (CNN) 的一系列实验，用于句子级分类任务。 我们表明，具有很少超参数调整和静态向量的简单 CNN 在多个基准测试中取得了出色的结果。 通过微调学习特定于任务的向量可进一步提高性能。 我们还建议对架构进行简单的修改，以允许使用特定于任务的向量和静态向量。
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分享深度学习笔记组件学习
组件学习组件学习不仅使用一个模型的知识，还使用多个模型的知识。人们相信，通过独特的信息组合或输入（包括静态和动态），深度学习可以比单一模式更深入地理解和表现。迁移学习是组件学习的一个非常明显的例子。基于这一思想，对类似问题预先训练的模型权重可用于对特定问题进行微调。为了区分不同类
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【云计算 Hadoop】Hadoop 版本 生态圈 MapReduce模型
Apache的开源项目开发流程 : -- 主干分支 : 新功能都是在 主干分支(trunk)上开发; -- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支; -- 候选分支 : 定期从主干分支剥离, 一般候选分支发布, 该分支就会停止更新新功能
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《深度学习笔记》四 - NLP部分
名、时间、日期、货币和百分比）。 —不知道这个分类是不是完整和合理… 句法分析是根据给定的语法体系推导出句子的语法结构，分析句子所包含的语法单元和这些语法单元之间的关系，将句子转化为一棵结构化的语法树。句法分析是所有自然语言处理的核心模块。 句法分析的开源系统也很多，但仍旧很难找到高精度处理中文的句法解析系统。
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PyTorch深度学习实战 | 自然语言处理与强化学习
（1） 语言建模。语言建模即计算一个句子在一种语言中出现的概率。它的一种常见形式是：给出句子的前几个词，预测下一个词是什么。 （2） 词性标注。句子都是由单独的词汇构成的，自然语言处理有时需要标注出句子中每个词的词性。需要注意的是，句子中的词汇并不是独立的，在研究过程中，通常需要考虑词汇的上下文。
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python jieba库用法
结巴分词支持以下3种分词模式： 精确模式。试图将句子最精确地切开，适合文本分析。 全模式。将句子中所有的可能成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义。 搜索引擎模式。在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适用于搜索引擎分词。 结巴分词使用的算法是基于统计的分词方法，主要有如下3种方法：
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