NLP：NLP领域没有最强，只有更强的模型——GPT-3的简介、安装、使用方法之详细攻略
NLP领域牛叉模型进展进行时：GPT-1→BERT→GPT-2→GPT-3 GPT是Generative Pre-training Transformer的简称，是由Alec Radford编写的语言模型，2018年由埃隆·马斯克的人工智能研究实验室OpenAI发布。1、2018年OpenAI提出GPT-1 &am...
NLP之TM之LDA：利用LDA算法瞬时掌握文档的主题内容—利用希拉里邮件数据集训练LDA模型并对新文本进行主题分类
输出结果设计思路核心代码lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=20)print('输出第10号分类：',lda.print_topic(10, topn=5)) print('输出所有的主题分类:',lda.print_topics(num_topics=....
搜索NLP行业模型和轻量化客户定制
特邀嘉宾：徐光伟（昆卡）--阿里巴巴算法专家视频地址：https://yqh.aliyun.com/live/opensearch搜索NLP算法搜索链路这是一个完整的从查询词到搜索结果的链路， 其中NLP算法发挥作用的地方主要在第二阶段的查询分析，该阶段包含多个NLP 算法模块，如文本侧的分词、纠错、实体识别、词权重、同义词以及语义向量等。系统是结合文本和语义向量多路召回排序的架构，从而满足不同....
阿里云NLP自学习平台文本分模型评价指标如何得到的？数据集否划分为训练集、验证集和测试集？
本人通过NLP自学习平台完成了文本分类任务，但是对模型训练后的评价指标不是很明白，查准率和召回率等指标是如何计算的，是否将上传的数据集进行了划分，然后得到在验证集或测试集上的指标。另外，模型发布后测试的评价指标是置信度，这个具体指什么，什么是总体样本。
官方 | 从机器翻译到阅读理解，一文盘点PaddlePaddle九大NLP模型
自然语言处理（NLP）主要是研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。基于神经网络的深度学习技术具有强大的表达能力、端到端解决问题的能力，因而在NLP任务的应用上越来越广泛和有效。 近日，百度PaddlePaddle开源了语义表示模型ERNIE，在多个中文NLP任务上表现超越了谷歌的BERT，展示了百度在NLP技术的领先能力，同时也表明PaddlePaddle作为国内目前唯一....
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...
独家 | 谷歌发布NLP最先进预训练模型：开源BERT
作者：Jacob Devlin and Ming-Wei Chang, Research Scientists, Google AI Language 翻译：佟海宁 校对：吴金笛 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文约2000字，建议阅读9分钟。 本文为你介绍谷歌最新发布的自然语言预训练模型BERT。 简介 自然语言处理（NLP）面临的众多挑战之一是训练数据的短缺。由于NLP是一个具有许多.....
收藏 | Tensorflow实现的深度NLP模型集锦（附资源）
来源：深度学习与NLP 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文收集整理了一批基于Tensorflow实现的深度学习/机器学习的深度NLP模型。 收集整理了一批基于Tensorflow实现的深度学习/机器学习的深度NLP模型。 基于Tensorflow的自然语言处理模型，为自然语言处理问题收集机器学习和Tensorflow深度学习模型，100%Jupeyter NoteBooks且内部代码极...
NLP神器spaCy 2.1中文预训练模型
spaCy是最流行的开源NLP开发包之一，它有极快的处理速度，并且预置了词性标注、句法依存分析、命名实体识别等多个自然语言处理的必备模型，因此受到社区的热烈欢迎。中文版预训练模型包括词性标注、依存分析和命名实体识别，由汇智网提供，下载地址：spaCy2.1中文模型包 。 1、模型下载安装与使用 下载后解压到一个目录即可，例如假设解压到目录 /models/zh_spacy，目录结构如下： /sp....
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