nlp方法SEARCH AGGREGATION
...識別+后處理等等技術方案，并且選擇了其中效果最好的方法。 當然我們也面臨著普遍存在的標注語料不足的問題，因此在這個項目中，我們側重于研究怎么在小樣本條件下進行Few-shot learning。 實際中，在大多數(shù)專業(yè)領域AI項目...
...轉錄的錯誤率降低了 49%。」我們不都在夢想開發(fā)一種新方法，能夠將之前較高級結果的錯誤率降低一半嗎？為什么計算語言學家不需要擔心Michael Jordan 在 AMA 中給出了兩個理由解釋為什么他認為深度學習不能解決 NLP 問題，「盡...
...目中去。ULMFiT在六個文本分類任務中的表現(xiàn)優(yōu)于最先進的方法。 ELMO 想要猜猜ELMo代表什么嗎？它是語言模型嵌入的縮寫。很有創(chuàng)意，不是么？除了它的名字類似于著名的芝麻街角色。ELMo在一發(fā)布的時候就引起了ML社區(qū)的注意。 E...
...目的是理解問題和文件的意思，以及關系。NLP中深度學習方法的應用，為計算機語義理解帶來了一個有效的工具。演講集中在兩個主題：一是NLP怎樣能幫助文本關系理解；二是深度學習如何從根本上實現(xiàn)這一目標。在這一方面，...
從2015年ACL會議的論文可以看出，目前NLP最流行的方法還是機器學習尤其是深度學習，所以本文會從深度神經網絡的角度分析目前NLP研究的熱點和未來的發(fā)展方向。我們主要關注Word Embedding、RNN/LSTM/CNN等主流的深度神經網絡在NLP...
...4）筆畫數(shù)獲取筆畫數(shù)的方式，我們可以直接復用以前的方法。如果沒有匹配的，默認筆畫數(shù)為 1。private int getNumber(String text, IHanziSimilarContext similarContext) { Map map = similarContext.bihuashuData().dataMap(); Integer number = map....
...就是求兩個問題文本之間的相似度。解決這個問題有很多方法，例如我們可以直接構建一個Dual LSTM的神經網絡，把用戶的query從一側進行輸入，然后把知識庫中問答對的question從另外一側輸入，通過RNN、CNN或者全鏈接的網絡，在...
...結合眼部跟蹤（eye tracking）等認知分析，證明這些新的CAT方法的確能夠提升譯員的工作效率，提升產出。?總體上，這個報告的內容屬于比較偏應用型的工作，學術上的創(chuàng)新工作不多，因此受到的關注不如其它學術性報告多，但...
文章圍繞基于機器學習的NLP技術在宜信內部各業(yè)務領域的應用實踐展開，分享這一過程中的相關經驗，包括智能機器人在業(yè)務支持、客戶服務中的探索，基于文本語義分析的用戶畫像構建，以及NLP算法服務平臺化實施思路等...
...例如機器翻譯，語音識別和內容解析。歷史上，最著名的方法之一是基于馬爾可夫模型和n-gram。隨著深度學習的出現(xiàn)，出現(xiàn)了基于長短期記憶網絡（LSTM）更強大的模型。雖然高效，但現(xiàn)有模型通常是單向的，這意味著只有單詞...
...并行處理它們。因此，您應該確保模型組件還支持.pipe()方法。.pipe()方法應該是一個良好的生成器函數(shù)，可以對任意大的序列進行操作。 pipe函數(shù)使用小文檔緩沖區(qū)，并行處理它們，并一個一個地產生它們。默認情況下，spaCy 1.0...
...行查閱之）：語音激活（VT）語音識別（ASR）語義理解（NLP）語音合成（TTS）技能（Skill）——語音交互時代的應用如下是一次語音交互的流程： 從上圖可以看出： 首先，用戶（人類）通過智能設備上的麥克風獲取音頻信號數(shù)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...
ernest
岳光
史占廣
阿羅
劉德剛
