如何使用生成器来提高自然语言处理任务的性能？
使用生成器提高自然语言处理（NLP）任务性能的方法通常涉及以下几个方面： 数据增强： 使用生成器生成额外的训练数据可以帮助提高模型的泛化能力，特别是在数据稀缺的情况下。例如，在文本分类或情感分析任务中，可以通过生成器创建更多的训练样本。 特征生成： 生成器可以用来生成新的特征或表示&#...
使用生成器来提高自然语言处理任务的性能
使用生成器提高自然语言处理（NLP）任务性能的方法通常涉及以下几个方面： 数据增强： 使用生成器生成额外的训练数据可以帮助提高模型的泛化能力，特别是在数据稀缺的情况下。例如，在文本分类或情感分析任务中，可以通过生成器创建更多的训练样本。 特征生成： 生成器可以用来生成新的特征或表示&#...
分词算法在自然语言处理中的应用与性能比较
分词算法在自然语言处理中的应用与性能比较 **1. **引言 在自然语言处理（NLP）领域中，分词（Tokenization）是一项关键技术，用于将连续的文本序列切分成有意义的词语或标记。本文将探讨常见的分词算法及其在实际应用中的表现，同时比较它们的性能和适用场景。 **2. **基础分词算法 **2.1 **基于规则的分词算法 基于规则的分词算法依赖于预...
利用词嵌入和语义表示技术来提高自然语言处理任务的性能
利用词嵌入和语义表示技术来提高自然语言处理任务的性能主要有以下几种方法: 预训练语义模型作为特征提取器: 使用诸如Word2Vec、GloVe、BERT等预训练的语义模型,提取文本的语义特征。将这些语义特征作为输入,应用到下游的自然语言处理任务中,如文本分类、命名实体识别等。这样可以利用预训练模型学习到的丰富语义信息,提升模型性能。 迁移学习和微调: 在预训练的语义模型基础上,针对特定任务进行微....
分词算法在自然语言处理中的应用与性能比较
分词算法在自然语言处理中的应用与性能比较 在自然语言处理（NLP）领域中，分词（Tokenization）是一项关键技术，用于将连续的文本序列切分成有意义的词语或标记。本文将探讨常见的分词算法及其在实际应用中的表现，同时比较它们的性能和适用场景。 2. 基础分词算法 2.1 基于规则的分词算法 基于...
19ContraBERT：顶会ICSE23 数据增强+对比学习+代码预训练模型，提升NLP模型性能与鲁棒性：处理程序变异（变量重命名）【网安AIGC专题11.15】
写在最前面随着大规模代码的崛起，无监督学习成为了提高代码预训练模型性能的有效手段。这些预训练模型在广泛的下游任务中表现出色，如自然语言处理和程序语言处理。例如，像CodeBERT和GraphCodeBERT这样的模型在预训练阶段通过大规模代码数据学到通用的表示，并在下游任务上进行微调，取得了优于传统监督学习方法的成绩。然而，这些模型在面对代码变异等挑战时，鲁棒性仍然有待提高。该论文关注的问题是：....
CV之后，纯MLP架构又来搞NLP了，性能媲美预训练大模型
搞不起大模型，试一下超高性能的纯 MLP 架构？去年来自谷歌大脑的研究团队在网络架构设计方面挖出新坑，提出 MLP-Mixer ，这是一个纯 MLP 构建的视觉架构。该架构无需卷积、注意力机制，仅需 MLP，在 ImageNet 数据集上就实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。之后清华大学等机构的研究者先后将纯 MLP 用于构建视觉架构和新的注意力机制，这些研究将 CV 的研究重心重新指向....
华为诺亚Transformer后量化技术：效率百倍提升，视觉&NLP性能不减
Transformer 在自然语言处理和视觉任务中取得了令人瞩目的成果，然而预训练大模型的推理代价是备受关心的问题，华为诺亚方舟实验室的研究者们联合高校提出针对视觉和 NLP 预训练大模型的后训练量化方法。在精度不掉的情况下，比 SOTA 训练感知方法提速 100 倍以上；量化网络性能也逼近训练感知量化方法。 大型预训练模型在计算机视觉和自然语言处理中展现了巨大的潜力，但是模型大、参数多...
训练CV模型新思路来了：用NLP大火的Prompt替代微调，性能全面提升
大家好，我是对白。Prompt tuning，作为NLP领域中的一个“新宠”，甚至曾被学者誉为NLP预训练新范式。那么，它能否借鉴到CV领域并产生同样的成绩呢？现在，来自康奈尔大学和Meta AI等机构，通过Prompt来调整基于Transformer的视觉模型，结果发现：完全可以！比起全面微调，Prompt性能提升显著。无论模型的规模和训练数据怎么变，24种情况中有20种都完全胜出。与此同时，....
CV之后，纯MLP架构又来搞NLP了，性能媲美预训练大模型
去年来自谷歌大脑的研究团队在网络架构设计方面挖出新坑，提出 MLP-Mixer ，这是一个纯 MLP 构建的视觉架构。该架构无需卷积、注意力机制，仅需 MLP，在 ImageNet 数据集上就实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。之后清华大学等机构的研究者先后将纯 MLP 用于构建视觉架构和新的注意力机制，这些研究将 CV 的研究重心重新指向 MLP。众多研究者纷纷感叹：CV 领域网络架构....
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