參考網址:https://www.jianshu.com/p/9b2826ef8a28 1、有監督學習:通過已有的訓練樣本去訓練得到一個最優模型,再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出,對輸出進行簡單的判斷從而實現預測和分類的目的,也就具有了對未知數據進行預測和分類的能力 ...
Github :https: github.com dmmiller bert extractive summarizer 該git提供了一個中文無監督抽取關鍵句的方法,主要思想就是bert做向量表示,然后利用聚類計算距離。本文提供了中文的實現方法 pip install bert extractive summarizer pip install spacy . . pip install tr ...
2021-06-19 22:13 0 178 推薦指數:
參考網址:https://www.jianshu.com/p/9b2826ef8a28 1、有監督學習:通過已有的訓練樣本去訓練得到一個最優模型,再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出,對輸出進行簡單的判斷從而實現預測和分類的目的,也就具有了對未知數據進行預測和分類的能力 ...
自監督(self-supervised)既可以認為是有監督(supervised)也可以認為是無監督(unsupervised),主要取決於如何定義有監督。 自監督學習(Self-supervised Learning):是指直接從大規模的無監督數據中挖掘自身監督信息來進行監督 ...
原:http://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6476332.html 綜述 如果已經有一個足夠強大的機器學習算法,為了獲得更好的性能,最靠譜的方法之一 ...
一、 關系抽取綜述 二、 遠程監督關系抽取算法的濫觴 三、 多實例學習和分段最大池化 四、 句子級別的注意力機制 一、關系抽取綜述 信息抽取是自然語言處理中非常重要的一塊內容,包括實體抽取(命名實體識別,Named Entity Recognition)、關系抽取 ...
1引言傳統意義上講,關系抽取是實體識別基礎上的一個任務,其核心是抽取一個句子中包含實體對之間的關系。第一步就是訓練一個關系抽取器,換句話講就是訓練一個關系分類器。因為模型不可能自己給關系起名字,所以我們需要人工的標注好語料,基於語料庫我們一共有多少種關系。當模型訓練好了之后,給它一個包含兩個實體 ...
概念 有監督學習:訓練數據既有特征(feature)又有標簽(label),通過訓練,讓機器可以自己找到特征和標簽之間的聯系,在面對只有特征沒有標簽的數據時,可以判斷出標簽。 無監督學習(unsupervised learning):訓練樣本的標記信息未知,目標是通過對無標記訓練樣本的學習 ...
什么是監督學習、無監督學習、強化學習、弱監督學習、半監督學習、多示例學習?隨着機器學習問題不斷深入人心,人們也將現實中遇到不同的問題分為不同的學習方式,其中,最基礎的應屬監督學習,無監督學習和強化學習了。 監督學習(supervised learning):已知數據和其一一對應的標簽,訓練一個 ...