問題： Natural language sentence matching NLSM ，自然語言句子匹配，是指比較兩個句子並判斷句子間關系，是許多任務的一項基本技術。針對NLSM任務，目前有兩種流行的深度學習框架。一種是Siamese network: 對兩個輸入句子通過同樣的神經網絡結構得到兩個句子向量，然后對這兩個句子向量做匹配。這種共享參數的方式可以有效減少學習的參數，讓訓練更方便。但是這 ...
2018-06-07 15:08 0 1548 推薦指數：
模型結構與原理 1. 基於CNN的句子建模 這篇論文主要針對的是句子匹配(Sentence Matching)的問題，但是基礎問題仍然是句子建模。首先，文中提出了一種基於CNN的句子建模網絡，如下圖： 圖中灰色的部分表示對於長度較短的句子，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 一個簡單的Idea，使用互聯網上的圖片，進行pre-training（具體的講，就是使用caption去匹配圖片這個task）。在訓練結束后，自然語言用來參照學習到的視覺概念。然后進行zero-shot transfer learning。 首先是制作一個足夠大的圖片與文本的集合 ...
一、本文中心內容 神經網絡語言模型和詞嵌入的經典論文，核心目標是將訓練好的word embedding去完成詞性標注（POS）、分塊（短語識別CHUNK）、命名實體識別（NER）和語義角色標注（ ...
參考：機器之心 論文：Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey 首先簡要介紹了語言表示學習及相關研究進展； 其次從四個方面對現有 PTM (Pre-trained Model) 進行系統分類 ...
解決的問題 a=(a1,...,ala)">b=(b1,...,blb)">ai">bj">自然語言推理，判斷a是否可以推理出b。簡單講就是判斷2個句子ab是否有相同的含義。 方法 我們的自然語言推理網絡由以下部分組成：輸入編碼（Input Encoding ），局部推理模型（Local ...
摘要：預訓練語言模型如BERT等已經極大地提高了多項自然處理任務的性能，然而預訓練語言模型通常具需要很大計算資源，所以其很難在有限的資源設備上運行。為了加速推理、減小模型的尺寸而同時保留精度，首 ...
這篇文章將會對穩定匹配算法進行介紹及Python代碼的實現，第一部分會針對穩定匹配的Gale-Shapley算法進行解析，第二部分就是用Python對該算法進行實現。 一、穩定匹配算法原理 １.１ 介紹 穩定匹配（Stable Matching）問題就是假設現在有N個男生和N個女生跳舞選擇 ...
