Facebook大公开:解决NLG模型落地难题!工业界的新一波春天? 14
作为NLP领域的“三高”用户(高产、高能、高钞),FaceBook最近(2020年11月)又发表了一篇高水准文章,目前已被COLING-2020接收,号称解决了自然语言生成(NLG)落地的问题:Best Practices for Data-Efficient Modeling in NLG:How to Train Production-Ready Neural Models with Les...
作为NLP领域的“三高”用户(高产、高能、高钞),FaceBook最近(2020年11月)又发表了一篇高水准文章,目前已被COLING-2020接收,号称解决了自然语言生成(NLG)落地的问题:Best Practices for Data-Efficient Modeling in NLG:How to Train Production-Ready Neural Models with Les...
背景 今天上午十点刚刚颁布的EMNLP 2020最佳论文,获奖者是来自UCBerkeley团队的这篇Digital Voicing of Silent Speech。 刷了那么多NLP论文,各种pretraining、BERT、XXX-former...是不是都快刷出审美疲劳了?今年的EMNLP best paper绝对耳目一新!!工作研究了一个极具潜在社会影响力的新任务:Silent Speec...
机器学习如何用于医学图像处理呢?今天橙子姐姐带大家看看深度学习用于肺部数据的检测。 医学图像中对象的同时定位和分类,也称为医学对象检测,具有很高的临床相关性,因为诊断决策通常取决于对象的评级而不是例如。像素。对于这项任务,方法配置的繁琐和迭代过程构成了主要的研究瓶颈。最近,nnU-Net 成功地解决了图像分割任务的这一挑战。按照 nnU-Net 的议程,在这项工作中,我们将医疗对象检测的配置过程系...
写这篇文章的时候,我去搜了搜常识的例子。 “睁开眼睛打喷嚏是不可能的。(还真没留意。)““北极熊是左撇子。“”长颈鹿没办法咳嗽。” 呃?好吧,我需要补一补自己的常识。那么这些所谓的“常识”真的是常识吗? 关于常识的研究近年来是比较火热的话题,在NLP领域,研究的方向主要有两条线,一是各种benchmark数据集的构建,各种刷榜以测试我们的模型是否具备某些类型的常识;二是常识知识图谱的构建,关注点主...
1. 扫盲 对话的概念很大,从输入形式上分为文本和语音,本文当然只考虑文本。从对话目的上分为任务型对话与非任务型/闲聊型对话。顾名思义,任务型对话就是为了解决任务而进行的对话,比如你让Siri帮你定闹钟、发短信等,而闲聊型对话当然就是human-to-human的正常聊天啦。本文就不讨论任务型对话了,有兴趣的同学可以戳这里扫扫盲,本文聚焦在非任务型对话的多轮对话问题上。 要完成对话的建模,目前主要...
今天橙子姐姐带大家看看高光谱如何实现分类吧~ 可以观察到,通过使用深度学习方法,可以对一维和二维信号实现高分类性能。在此背景下,大多数研究人员尝试使用深度学习方法对高光谱图像进行分类,这些图像的分类成功率已超过 90%。 深度神经网络 (DNN) 实际上由两部分组成:i) 卷积神经网络 (CNN) 和 ii) 全连接神经网络 (FCNN)。 CNN 确定特征时,FCNN 用于分类。在高光谱图像的分...
距离上一篇文章已经过去好久好久好久啦。闭关几个月后,其实早有继续码文章的打算,先后写了一下核函数与神经网络的一些思考、文本预处理tricks、不均衡文本分类问题、多标签分类问题、tensorflow常用tricks、噪声对比估算与负采样等文章,结果全都半途而废,写了一半然后各种原因丢掉了就不想再接着写。结果电脑里稿子攒了好多,却让订阅号空了这么久。今天终于下定决心必须要码一篇了,下午临时决定写一篇...
第二个标题:一般而特殊的前馈神经网络 前馈神经网络 在文章《逻辑回归到神经网络》(以下简写《LR到NN》)中,小夕为大家描述了一个从逻辑回归延伸到神经网络的过程。在《一般化机器学习与神经网络》中,小夕阐述了神经网络的一般性。这一篇会完全进入神经网络的状态,阐述神经网络的特殊性。 其实在《LR到NN》中的这张简单的图,就是本文要讲的前馈神经网络(feed-forward neural netwo...
前段时间刷Arixv的时候,发现清华大学开源了一个大规模的中文闲聊语料库LCCC,从开源的文件上来看,这可能是目前开源的数量最大、质量最好的闲聊语料库了,而且还包含了部分多轮对话聊天,总的来说可玩性还是蛮强的。笔者也被它吸引到了,尝试着用它来训练了一个闲聊对话模型,结果看上去还是不错的,在此分享一下自己的经验。 论文名称: 《A Large-Scale Chinese Short-Text Con...
最近搞定几件焦头烂额的大事后,终于有了一丢丢的时间来写写文章,并且偶尔思考下算法工程师的核心竞争力是什么。 前不久一时兴起写了篇标题党文章《惊了!掌握了这个炼丹技巧的我开始突飞猛进》,简单描述了一下我的升级打怪路线图。后来想了想,发现还有一点极其重要的基本功常常被大家忽略,但确是初级&中级算法工程师之间拉开差距的重要因素,那就是:手速。 手速有什么用呢? 假如一件事情工程量较大(大型实验 ...
推广返利