NLP与深度学习（四）Transformer模型
1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年，2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出，它就是著名的Attention Is All You Need[1]。这篇论文中提出的Transformer模型，对自然语言处理领域带来了巨大的影响，使得NLP任务 ...
原文：NLP与深度学习（一）NLP任务流程
. 自然语言处理简介 根据工业界的估计，仅有 的数据是以结构化的形式展现的 。在日常生活中，大量的数据是以文本 语音的方式产生 例如短信 微博 录音 聊天记录等等 ，这种方式是高度无结构化的。如何去对这些文本数据进行系统化分析 理解 以及做信息提取，就是自然语言处理 Natural Language Processing，NLP 需要做的事情。 在NLP中，常见的任务包括：自动摘要 机器翻译 命 ...
2021-08-24 20:36 1 469 推荐指数：
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深度学习之NLP获取词向量
1、代码 ...
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NLP任务 前处理任务 前处理任务的结果可作为下游任务输入的额外特征。 POSTa(词性标注) 往模型中输入句子，对每一个token进行词性的识别。 识别出的词性可以用于下游任务。 Word Segmentation(分词) 对于英文，显然句子有天然的分词。所以分词通常是针对 ...