问题： Natural language sentence matching NLSM ，自然语言句子匹配，是指比较两个句子并判断句子间关系，是许多任务的一项基本技术。针对NLSM任务，目前有两种流行的深度学习框架。一种是Siamese network: 对两个输入句子通过同样的神经网络结构得到两个句子向量，然后对这两个句子向量做匹配。这种共享参数的方式可以有效减少学习的参数，让训练更方便。但是这 ...
2018-06-07 15:08 0 1548 推荐指数：
模型结构与原理 1. 基于CNN的句子建模 这篇论文主要针对的是句子匹配(Sentence Matching)的问题，但是基础问题仍然是句子建模。首先，文中提出了一种基于CNN的句子建模网络，如下图： 图中灰色的部分表示对于长度较短的句子，其后面不足的部分填充的全是0值(Zero ...
What are the best schools for studying natural language processing? US universities: University of California ...
CLIP 一个简单的Idea，使用互联网上的图片，进行pre-training（具体的讲，就是使用caption去匹配图片这个task）。在训练结束后，自然语言用来参照学习到的视觉概念。然后进行zero-shot transfer learning。 首先是制作一个足够大的图片与文本的集合 ...
一、本文中心内容 神经网络语言模型和词嵌入的经典论文，核心目标是将训练好的word embedding去完成词性标注（POS）、分块（短语识别CHUNK）、命名实体识别（NER）和语义角色标注（ ...
参考：机器之心 论文：Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey 首先简要介绍了语言表示学习及相关研究进展； 其次从四个方面对现有 PTM (Pre-trained Model) 进行系统分类 ...
解决的问题 a=(a1,...,ala)">b=(b1,...,blb)">ai">bj">自然语言推理，判断a是否可以推理出b。简单讲就是判断2个句子ab是否有相同的含义。 方法 我们的自然语言推理网络由以下部分组成：输入编码（Input Encoding ），局部推理模型（Local ...
摘要：预训练语言模型如BERT等已经极大地提高了多项自然处理任务的性能，然而预训练语言模型通常具需要很大计算资源，所以其很难在有限的资源设备上运行。为了加速推理、减小模型的尺寸而同时保留精度，首 ...
这篇文章将会对稳定匹配算法进行介绍及Python代码的实现，第一部分会针对稳定匹配的Gale-Shapley算法进行解析，第二部分就是用Python对该算法进行实现。 一、稳定匹配算法原理 １.１ 介绍 稳定匹配（Stable Matching）问题就是假设现在有N个男生和N个女生跳舞选择 ...
