transformers是huggingface提供的預(yù)訓(xùn)練模型庫，可以輕松調(diào)用API來得到你的詞向量。transformers的前身有pytorch-pretrained-...
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使用transformers輕松調(diào)用bert模型生成中文詞向量 -
python連接Mongo問題：pymongo.errors.InvalidURI: Username and password must be escaped according to RFC...
出現(xiàn)的問題 使用用戶名密碼連接MongoDB的時(shí)候，報(bào)錯(cuò)：pymongo.errors.InvalidURI: Username and password must be e...
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【NLP論文筆記】Supervised Learning of Universal Sentence Representations from Natural Language Inferenc...本文主要用于記錄Facebook AI研究中心于2017年提出的一種基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的句向量表達(dá)方式。該文也是業(yè)界最先一批提出句向量預(yù)訓(xùn)練概念的論文。本筆記主要為方便初學(xué)者快速入...
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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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優(yōu)化器方法-LARS(Layer-wise Adaptive Rate Scaling)最近看到一篇博客，將最新的LookAhead和RAdam優(yōu)化器結(jié)合，產(chǎn)生了一個(gè)新的算法——Ranger，獲得了比單獨(dú)使用RAdam要好的效果。后來有人將LARS與Ranger...
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bilinear model
bilinear model是一種將多個(gè)特征結(jié)合起來作為input的方法。比如：對于一個(gè)詞，他的特征就包括：詞性特征，word embedding特征etc. 如果結(jié)合多s...
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【NLP論文】seq2seq預(yù)訓(xùn)練語言模型: BART摘要 BART是一個(gè)用來預(yù)訓(xùn)練seq-to-seq模型的去噪自編碼器。它通過在輸入序列中加入隨機(jī)的噪聲函數(shù)，并利用seq2seq結(jié)構(gòu)從損壞的文本中重構(gòu)原始文本來訓(xùn)練模型。BA...
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《Deep Keyphrase Generation》閱讀筆記論文來源：ACL2017 鏈接：http://www.aclweb.org/anthology/P/P17/P17-1054.pdf keyphrase：高度總結(jié)的，可以用于...
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PyTorch的BERT微調(diào)轉(zhuǎn)譯自：https://mccormickml.com/2019/07/22/BERT-fine-tuning/#21-download--extract[https://m...
