自然語言處理中的Attention機制
自然語言處理中的Attention機制 1. 前言 最開始Attention只是人們的直覺，后來被第一次應用到機器翻譯中的詞對其任務中。Attention機制利用每個元素被賦予的重要性評分來對序列數據進行編碼。目前Attention機制有很多的變體，並且應用到了不同的任務中 ...
原文：自然語言處理中的負樣本挖掘
自然語言處理中的負樣本挖掘 分類與排序任務中如何選擇負樣本 簡介 首先, 介紹下自然與處理中的分類任務和排序任務的基本定義和常見做法, 然后介紹負樣本在這兩個任務中的意義. . 分類任務 輸入為一段文本, 輸出為這段文本的分類, 是自然語言處理最為常見,應用最為廣泛的任務. 意圖識別, 語義蘊含和情感分析都屬於該類任務. 深度學習沒有大火之前, 主要做法是手工特征 XGBoost 也可以是邏輯斯蒂 ...
2020-09-14 00:50 0 935 推薦指數：
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