作者：himon時(shí)間：2021.1.6來源： ACL 2017關(guān)鍵詞：NLG，Pointer-Generator Networks 1.背景及問題描述 seq2seq模型的出...
IP屬地：上海
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論文筆記 --《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》 -
論文筆記 --《Matching Article Pairs with Graphical Decomposition and Convolutions》標(biāo)簽： Jd_Paperweekly來源： ACL 2019關(guān)鍵詞：文本匹配,GCN, BERT 1.背景及問題描述 本文目標(biāo)主要是為了解決長文本匹配的問題，與短文本匹配不同...
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論文筆記 --《Enhanced LSTM for Natural Language Inference》標(biāo)簽： Jd_Paperweekly時(shí)間：2020.11.18來源： ACL 2017關(guān)鍵詞：文本匹配，Alignment layer 1.背景及問題描述 文本匹配（Text...
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論文閱讀--《K-Adapter: Infusing Knowledge into Pre-Trained Models with Adapters》關(guān)鍵詞：預(yù)訓(xùn)練模型，knowledge-Enhanced PLM, 1.背景及問題描述 通過大數(shù)據(jù)量訓(xùn)練得到的預(yù)訓(xùn)練語言模型，比如BERT、GPT、XLNet等，再對于特定的...
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論文筆記 --《CoLAKE: Contextualized Language and Knowledge Embedding》標(biāo)簽： Jd_Paperweekly 時(shí)間：2020.11.05來源： COLING 2020關(guān)鍵詞：預(yù)訓(xùn)練模型，knowledge-Enhanced NLP, Knowle...
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讓BERT飛一會(huì)
[TOC] 1. 模型蒸餾 1. DistilBERT（2019.10.2） 知識(shí)蒸餾的基礎(chǔ)原理： 定義兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)，teacher網(wǎng)絡(luò)和student網(wǎng)絡(luò)，teacher網(wǎng)絡(luò)是...
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windows10 安裝 tensorflow-GPU 1.14 完全指導(dǎo)一：系統(tǒng)與環(huán)境 系統(tǒng)：windows10GPU：NVIDIA GeForce GTX TITAN Xpython: Anaconda, python 3.7需要安裝的以來：V...
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A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models》閱讀筆記
火爆的QA系統(tǒng)，現(xiàn)在常采用seq2seq的模型來做，這篇文章是為了優(yōu)化一個(gè)問題。seq2seqm模型通常的回復(fù)會(huì)是更安全的(safe)、更通用(平常的)的內(nèi)容，比如'i do...
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文本相似度算法-Jaro distance
Jaro distance 給定兩個(gè)文本串,,他們的Joro距離定義為： 求match的字符數(shù)：分別來自,的字符，當(dāng)他們相同或者距離小于,則被認(rèn)為是match的。 比如：=“...
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Rasa學(xué)習(xí)筆記1--Rasa NLU
1. RASA整體結(jié)構(gòu) 上圖是RASA執(zhí)行的結(jié)構(gòu)圖， 一句話輸入，經(jīng)過Interpreter處理，使用NLU，將這句話進(jìn)行解析，結(jié)果就是一組字典，包括：原始句子，意圖，識(shí)別的...
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Rasa學(xué)習(xí)筆記2--Rasa Core
[TOC] Rasa學(xué)習(xí)筆記2--Rasa Core 1. 概念介紹 首先引出Rasa的設(shè)計(jì)理念：Learning from real conversations is mo...
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《Neural Language Correction with Character-Based Attention》論文解讀
此篇文章，作者使用character-based的seq-2seq模型結(jié)合attention 模型的經(jīng)典的處理自然語言的解決方案，但是作者采用了一個(gè)比較特殊的處理，在seq2...
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Efficiently Answering Technical Questions — A Knowledge Graph Approach
# Efficiently Answering Technical Questions — A Knowledge Graph Approach 標(biāo)簽（空格分隔）： KG-Q...
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微信公眾號(hào)：互聯(lián)網(wǎng)工作圈 或搜索WSSF33333
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公眾號(hào)：產(chǎn)品狗郝陽（ID：pmhaoyang）<br>Wechat:hellohy0625<br>haoyang0625@outlook.com<br>一個(gè)正在實(shí)習(xí)的產(chǎn)品狗的寫東西的地方
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為大家提供一個(gè)專業(yè)交流的途徑，找到志同道合的人。加入方法：加微信號(hào) izhiqun07 <br>我是馬力，超過10年經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計(jì)師，最美應(yīng)用創(chuàng)始人，創(chuàng)新工場早期成員，豌豆莢創(chuàng)始成員、產(chǎn)品經(jīng)理，IBM用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師。在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的各個(gè)環(huán)節(jié)上都有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，產(chǎn)品、界面、運(yùn)營、推廣和商業(yè)轉(zhuǎn)化。最近在寫一些文章，關(guān)于產(chǎn)品思維和設(shè)計(jì)思維。<br>個(gè)人微信公眾號(hào)：MaLi-Design
