自然语言处理中的Attention机制
自然语言处理中的Attention机制 1. 前言 最开始Attention只是人们的直觉，后来被第一次应用到机器翻译中的词对其任务中。Attention机制利用每个元素被赋予的重要性评分来对序列数据进行编码。目前Attention机制有很多的变体，并且应用到了不同的任务中 ...
原文：自然语言处理中的负样本挖掘
自然语言处理中的负样本挖掘 分类与排序任务中如何选择负样本 简介 首先, 介绍下自然与处理中的分类任务和排序任务的基本定义和常见做法, 然后介绍负样本在这两个任务中的意义. . 分类任务 输入为一段文本, 输出为这段文本的分类, 是自然语言处理最为常见,应用最为广泛的任务. 意图识别, 语义蕴含和情感分析都属于该类任务. 深度学习没有大火之前, 主要做法是手工特征 XGBoost 也可以是逻辑斯蒂 ...
2020-09-14 00:50 0 935 推荐指数：
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