本文是对xing_NLP中的用N-gram语言模型做完型填空这样一个NLP项目环境搭建的一个说明,本来想写在README.md中.第一次用github中的wiki,想想尝试一下也不错,然而格式非常的混乱,自己都满意,所以先在博客园记录一下,等github博客搭建成功了再说. 1. 操作系统: 作为programer,linux自然是首先选择,ubuntu,centos等等都可以.我用的是CentOS7.3,之前用Centos6.5各种报错,建议装最新版的linux系统,何为最新版?2016年以后…

moodle中的完形填空题的文本编写方法 [完形填空题]考题把一段文字挖去一些空,让考生根据上下文正确地完成这些填空.完型填空题中的一段短文可以包括各种题目,如选择,填空,和数字题等. 题目的编辑是在编辑页面中输入一些按照完形填空的书写格式的文本. 下面介绍完型填空题的几种题型的书写方法: 完形选择题: 书写格式{1(分数):MULTICHOICE(题型):错误答案#对该错误答案的反馈~另一个错误答案#对另一个错误答案的反馈~=正确答案#对该正确答案的反馈~P%可信度一半的答案#对该可信度一半的…

这是一篇还在双盲审的论文,不过看了之后感觉作者真的是很有创新能力,ELECTRA可以看作是开辟了一条新的预训练的道路,模型不但提高了计算效率,加快模型的收敛速度,而且在参数很小也表现的非常好. 论文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS ELECTRA全称为Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replaceme…

本篇带来Facebook的提出的两个预训练模型——SpanBERT和RoBERTa. 一,SpanBERT 论文:SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans  GitHub:https://github.com/facebookresearch/SpanBERT 这篇论文中提出了一种新的mask的方法,以及一个新损失函数对象.并且讨论了bert中的NSP任务是否有用.接下来SpanBERT是如何预训练…

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以…

转自licstar,真心觉得不错,可惜自己有些东西没有看懂 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而na…

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花…

目录 一.例子:句子分类 二.模型架构 模型的输入 模型的输出 三.与卷积网络并行 四.嵌入表示的新时代 回顾一下词嵌入 ELMo: 语境的重要性 五.ULM-FiT:搞懂NLP中的迁移学习 六.Transformer:超越LSTM 七.OpenAI Transformer:为语言建模预训练一个Transformer解码器 八.在下游任务中使用迁移学习 九.BERT:从解码器到编码器 MLM语言模型 两个句子的任务 解决特定任务的模型 用于特征提取的BERT 十.把BERT牵出来遛一遛 本文翻译…

此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解,他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目. · 翻译不周到的地方请大家见谅. 阅读完本文大概需要7分钟左右的时间,如果您有收获,请点赞关注 :) 一.理解NLP中的卷积神经网络(CNN) 现在当我们听到神经网络(CNN)的时候,一般都会想到它在计算机视觉上的应用,尤其是CNN使图像分类取得了巨大突破,而且从Facebook的图像自动标注到自动驾驶汽车系统,CNN已经成为了核心. 最近,将CNN应用于NLP也…

摘要:本文以aishell为例,通过对比实验为大家介绍transformer和LSTM语言模型. 本文分享自华为云社区<espnet中的transformer和LSTM语言模型对比---以aishell为例>,作者: 可爱又积极 . NLP特征提取器简介 - RNN和Transformer 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果,我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构. 长短期记忆网络(LSTM) 传统RNN的做法是将所有知识全部提取出来,不作任何处理的输入…