注意力机制如何提升深度学习模型在NLP任务上的表现
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）任务中，深度学习模型在近年来取得了显著的进展。而在这些模型中，注意力机制（Attention Mechanism）已成为一种不可或缺的技术。注意力机制不仅在机器翻译、文本生成、情感分析等任务中显著提升了模型的表现，还为...
`transformers`库是Hugging Face提供的一个开源库，它包含了大量的预训练模型和方便的API，用于自然语言处理（NLP）任务。在文本生成任务中，`transformers`库提供了许多预训练的生成模型，如GPT系列、T5、BART等。这些模型可以通过`pipeline()`函数方便地加载和使用，而`generate()`函数则是用于生成文本的核心函数。
一、引言 transformers库是Hugging Face提供的一个开源库，它包含了大量的预训练模型和方便的API，用于自然语言处理（NLP）任务。在文本生成任务中，transformers库提供了许多预训练的生成模型，如GPT系列、T5、BART等。这些模型可以通过pipeline()函数方便地加载和使用&...
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
ACL 2019 | 基于知识增强的语言表示模型，多项NLP任务表现超越BERT（附论文解读）
来源：PaperWeekly 作者：张琨 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文共2000字，建议阅读10分钟。 本文提出了一种新方法，将知识图谱的信息加入到模型的训练中。 论文动机 自从 BERT 被提出之后，整个自然语言处理领域进入了一个全新的阶段，大家纷纷使用 BERT 作为模型的初始化，或者说在 BERT 上进行微调。BERT 的优势就在于使用了超大规模的文本语料，从而使得模型能够...
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