Emojify! Welcome to the second assignment of Week 2. You are going to use word vector representatio ...

Week 2 Quiz: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验：自然语言处理与词嵌入) 1.Suppose you learn a word embedding for a vocabulary of 10000 ...

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf 简介 以往的词向量如word2vec、glove等词向量模型，针对某一个词生成的词向量都是固定的，无法解决一词多义现象，如“苹果”在不同的上下文中有不同的含义，它可表示一种水果、一个公司名称或者手机、电脑 ...

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 ...

有了一个语言模型，就要判断这个模型的好坏。 现在假设： 我们有一些测试数据，test data.测试数据中有m个句子;s1,s2,s3…,sm 我们可以查看在某个模型下面的概率： 我们也知道，如果计算相乘是非常麻烦的，可以在此基础上，以另一种形式来计算模型的好坏程度。 在相乘 ...

1. NLP问题简介 0x1：NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界，而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据。那么反过来，NLP，或者更精确地表达为文本挖掘，则是从文本数据出发，来尽可能复原人们的感知世界，从而表达真实世界的过程。这里面就包括如图中所示的模型和算法，包括 ...

目录 BERT简介 BERT概述 BERT解析 GLUE语料集 模型比较 总结 一句话简介：2018年年底发掘的自编码模型，采用预训练和下游微调方式处理NLP任务；解决动态语义问题，word embedding 送入双向transformer（借用 ...

1 概述 　　word embedding 是现在自然语言处理中最常用的 word representation 的方法，常用的word embedding 是word2vec的方法，然而word2vec本质上是一个静态模型，也就是说利用word2vec训练完每个词之后，词的表示就固定了，之后 ...