Direct && Noise Channel 进一步把语言模型推理的模式分为了: 直推模式(Direct): 噪声通道模式(Noise channel). 直观来看: Direct 模式 Noise Channel 模式 也就是说把数据和标签调换了位置. 公式推导 Direct: $$y_{test}=argmax\;P(y_{test}|\theta,c,x_{test})\;\;\;c=context$$ Noise Channel: $$y_{test}=argmax\;P(y)P…

https://www.sohu.com/a/233269391_395209 本周我们要分享的论文是<Universal Language Model Fine-tuning for Text Classificatio> 迁移学习在计算机视觉方面取得了很多成功,但是同样的方法应用在NLP领域却行不通.文本分类还是需要从零开始训练模型.本文的作者提出了一种针对NLP的有效的迁移学习方法,通用语言模型微调(ULMFiT)并介绍了用于微调模型的关键技巧. 越底层的特征越通用,越顶层的特征越特殊…

1. 摘要 为解决姿态变化的问题,作者提出Pose-driven-deep convolutional model(PDC),结合了global feature跟local feature, 而local feature 还用一个feature weight network(FWN) 进行重要性程度度量,在常用reid数据集 CUHK03 .Market1501.viper 上面取到了非常好的效果. 2. 介绍 这个PDC模型有两个比较重要的子网络:FEN FWN:最后整合global feat…

Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 在基于Graph的半监督学习方法中,分类的精度高度依赖于可用的有标签数据 和 相似性度量的精度.此处,本文提出一种半监督的 multi-class and multi-label 分类机制,Dynamic Label Propagation(DLP),是在一个动态的过程中传递,执行 transductive…

论文笔记之:Natural Language Object Retrieval 2017-07-10  16:50:43   本文旨在通过给定的文本描述,在图像中去实现物体的定位和识别.大致流程图如下: 此处,作者强调了一点不同之处: Natural language object retrieval differs from text-based image retrieval task as it involves spatial information about objects with…

论文链接:https://aclweb.org/anthology/P18-1031 对文章内容的总结 文章研究了一些在general corous上pretrain LM,然后把得到的model transfer到text classiffication上 整个过程的训练技巧. 这些技巧的切入点是learning rate. 主要是三个: (1)discriminative fine-tuning (其中的discriminative 指 fine-tune each layer with d…

KLMo:建模细粒度关系的知识图增强预训练语言模型 (KLMo: Knowledge Graph Enhanced Pretrained Language Model with Fine-Grained Relationships) 论文地址:https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.384.pdf 摘要 知识图谱(KG)中实体之间的交互作用为语言表征学习提供了丰富的知识.然而,现有的知识增强型预训练语言模型(PLMS)只关注实体信息,而忽略了实体…

给定一个英文语料库,里面有很多句子,已经做好了分词,/前面的是词,后面的表示该词的词性并且每句话由句号分隔,如下图所示 对于一个句子S,句子中每个词语\(w_i\)标注了对应的词性\(z_i\).现在的问题是,再给定一个句子S',生成每个词\(w'_i\)的词性\(z'_i\) 也就是要求使得概率\(P(Z|S)\)最大的\(Z\),由贝叶斯定理可得 \[ \begin{align*} P(Z|S)&=\frac{P(S|Z)P(Z)}{P(S)}\\ &\propto P(S|Z)·P(…

Dictionary不一定是个list,它可以是多种形式. 放弃Hash的原因: 通常,tree是比较适合的结构. From: http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2011/06/07/2075992.html B--tree B-树又叫平衡多路查找树.一棵m阶的B-树 (m叉树)的特性如下: 树中每个结点最多含有m个孩子(m>=2): 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有[ceil(m / 2)]个孩子(其中ceil(x)是一个取上限的函数):…

本文介绍 Stanford<From Languages to Information>课程中讲到的 单词拼写错误 纠正.背后的数学原理主要是贝叶斯公式.单词拼写错误纠正主要涉及到两个模型:一个是Nosiy Channel模型,它是贝叶斯公式中的似然函数:另一个模型是Language Model,它是贝叶斯公式中的先验概率. 一,问题描述 在这句话中“. . . was called a “stellar and versatile acress whose combination of sa…