Title:The influence of informal governance mechanisms on knowledge integration within cross-functional project teams: A social capital perspective Journal:KNOWLEDGE MANAGEMENT RESEARCH & PRACTICE ABSTRACT :This paper aims to explore the influence of…

摘要 知识加强的语义表示模型. knowledge masking strategies  :  entity-level  masking   / phrase-level masking    实体级别 和 短语级别 SOTA:5个中文NLP任务    NLI  语义相似性  命名实体识别  情感分析  QA 知识推理能力! 预训练模型: Cove  Elmo  GPT  BERT  XLNet 模型未考虑句子之前的知识. ERNIE  在训练过程中学习实体和短语的先验知识. ERNIE隐式…

大致步骤: 1.Java bean 2.DBHelper.java 3.重写DefaultHandler中的方法:MyHander.java 4.循环写数据库:SAXParserDemo.java ①xml文件:(要把第二行dtd的绑定删掉) 1 <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> 2 <!DOCTYPE dblp SYSTEM "dblp.dtd"> 3 <dblp>…

Job description About the role We are looking for a talented engineer who has excellent cloud skills, but ideally would also have embedded device experience. An engineering who would easily cooperate with the rest of colleagues, customers and partner…

A curated list of amazingly awesome Hadoop and Hadoop ecosystem resources. Inspired by Awesome PHP, Awesome Pythonand Awesome Sysadmin Awesome Hadoop Hadoop YARN NoSQL SQL on Hadoop Data Management Workflow, Lifecycle and Governance Data Ingestion an…

主要是对 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understandingtichu提出的BERT 清华和华为提出的ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities 百度提出的ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration 这三个模型的学习记录 B…

随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩,预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展,本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型,这一期先介绍几个国内开源的预训练模型. 一,ERNIE(清华大学&华为诺亚) 论文:ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities GitHub:https://github.com/thunlp/ERNIE 清华大学和华为诺亚方舟实验室联合提出的引入…

更新中 更新时间:2019-12-06 17:43:27 实验需要,在自己学习的过程中做如下笔记,欢迎指正,欢迎交流. 1. ERNIE简述 ERNIE和BERT一样,也是基于transformer来做,但最重要的不同点是:bert对word做mask,而ernie对命名实体和短语做mask,捕捉更好的语义信息. 先看一下ERNIE 2.0的架构图: Application中,可以看到ernie支持各类NLP任务,在model的部分,基于百度的大数据及先验知识构建任务,进行基于多任务的预训练.…

1.Contextualized Word Embedding 同样的单词有不同的意思,比如下面的几个句子,同样有 “bank” ,却有着不同的意思.但是用训练出来的 Word2Vec 得到 “bank” 的向量会是一样的.向量一样说明 “word” 的意思是一样的,事实上并不是如此.这是 Word2Vec 的缺陷. 下面的句子中,同样是“bank”,确是不同的 token,只是有同样的 type 我们期望每一个 word token 都有一个 embedding.每个 word token 的…

最近对NLP中情感分类子方向的研究有些兴趣,在此整理下个人阅读的笔记(持续更新中): 1. Thumbs up? Sentiment classification using machine learning techniques 年份:2002:关键词:ML:引用量:9674:推荐指数(1-5):2 描述:基于电影评价,使用传统ML模型(Navie Bayes, maximum entropy classification和SVM)做情感分析. 心得: (1)主题分类(Topic Classi…