【NLP自然语言处理】初识深度学习模型Transformer
学习目标 了解Transformer模型的作用. 了解Transformer总体架构图中各个组成部分的名称. Transformer的诞生 2018年10月，Google发出一篇论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understan...
【机器学习】自然语言处理（NLP）领域革命性突破的模型——Transformer
引言 在自然语言处理领域，传统的循环神经网络和长短时记忆网络虽然取得了一定的成果，但在处理长序列时会出现梯度消失或梯度爆炸的问题，这限制了它们的性能。 为了解决这些问题，谷歌提出了Transformer模型。该模型采...
服务调用模型使用教程
NLP自然语言处理中，电商行业能力（商品评价解析、电销场景）、通用行业能力适配NLP自学习平台的API调用接口，模型调用接口以及SDK调用请参考如下信息。使用NLP自学习平台SDK引入NLP自学习平台的SDK，查看最新SDK版本。最新SDK版本SDK调用示例参考：SDK示例。SDK示例
图解NLP模型发展：从RNN到Transformer
图解NLP模型发展：从RNN到Transformer 自然语言处理 (NLP) 是深度学习中一个颇具挑战的问题，与图像识别和计算机视觉问题不同，自然语言本身没有良好的向量或矩阵结构，且原始单词的含义也不像像素值那么确定和容易表示。一般我们需要用词嵌入技术将单词转换为向量，然后再输入计算机进行计算。 词嵌入可用于多种任务，例如情感分类、文本生成、名称实体识别或机器翻译等。它以一种巧妙的处理方...
斯坦福NLP课程 | 第13讲 - 基于上下文的表征与NLP预训练模型(ELMo, transformer)
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/250声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度....
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