一人之力，刷爆三路榜单！信息抽取竞赛夺冠经验分享 24
在现如今的NLP竞赛中，信息抽取（IE）任务已占据半壁江山。来，让我们看看今年的一些IE竞赛都有啥： 看到如此众多的IE竞赛，心动的JayJay抽空参加了CHIP2020（中国健康信息处理大会）中的3个评测，最终获得了2个冠军、1个季军，具体如下表所示： 评测任务名称 所获名次 评测网址 中文医学实体关系抽取 第一 http://cips-chip.org.cn/2020/eval2 临床医学术语...
从技术到人才，清华-中国工程院知识智能联合实验室发布「2018自然语言处理研究报告」 10
自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一，而最近清华大学和中国工程院知识智能联合实验室发布一份非常全面的 NLP 报告。该报告从 NLP 的概念介绍、研究与应用情况、专家学者概要以及发展趋势这 5 个方向纵览了这一领域的当下与未来，本文简要介绍了该报的概要信息，但读者可以从这些方面纵览 NLP 的发展面貌，完整内容请下载查看原报告。 报告下载地址： https://www.aminer.cn...
我删掉了Transformer中的这几层…性能反而变好了？ 13
基于Transformer结构的各类语言模型（Bert基于其encoder,Gpt-2基于其decoder）早已经在各类NLP任务上大放异彩，面对让人眼花缭乱的transformer堆叠方式，你是否也会感到迷茫？没关系，现在让我们回到最初，再次看看transformer 本来的模样——Rethinking the Value of Transformer Components。该文收录已于COLI...
从论文到PPT，一键生成！从此报告不用愁！ 10
俗话说：“行百步者半九十”，论文接受固然可喜可贺，然而这只是万里长征第一步。一份具有影响力的工作少不了一个后期的宣传，做好一个PPT绝对是一个技术活。不知道小伙伴们平时怎么做PPT，是复制粘贴长篇大论抑或提纲挈领图文并茂。直接拷贝论文固然简单，但是动辄大半页的文字实在很难让人提起兴趣，大家都明白应该抓住要点，并辅以图片，但是怎么总结文章各个板块并且合理排布呢，这又是个难题。 虽然论文千变万化，但是...
45个小众而实用的NLP开源字典和工具 3
一只小狐狸带你解锁NLP/ML/DL秘籍 前言 随着BERT、ERNIE、XLNet等预训练模型的流行，解决NLP问题时不用上预训练模型似乎总显得自己有点过时。但是这显然是不对的。 众所周知，无论训练还是推理，预训练模型都会消耗大量的算力，且高度依赖GPU计算资源。然而，有很多的NLP问题实际上仅仅靠字典+规则就可以做到够用，那么这时候强行上笨重的模型无异于高射炮打蚊子，性价比是非常低的。 于...
文本分类有哪些论文中很少提及却对性能有重要影响的tricks？
前言 正好在刷一个比较有趣的task，结果发现奇奇怪怪的tricks可以带来不少的性能收益。再加上后来为了验证一个小idea跑了一堆公开的文本分类数据集，虽然idea没有多亮，倒是积累和摸索了不少刷性能的tricks╮(￣▽￣””)╭然后呢，小夕后续又用这些tricks刷了不少相关的比赛（哪怕是文本匹配这种特殊的文本分类问题），发现baseline+一堆tricks+简单集成就可以随随便便刷到一个...
KDD2020 | 揭秘Facebook搜索中的语义检索技术 7
导读：今天分享一下 Facebook 发表在 KDD2020 的一篇关于社交网络搜索中的 embedding 检索问题的工作，干货很多，推荐一读。 论文题目： Embedding-based Retrieval in Facebook Search 论文链接： https://arxiv.org/abs/2006.11632 Arxiv访问慢的小伙伴也可以在【夕小瑶的卖萌屋】订阅号后台回复关键词【...
ACL2020 | 对话数据集Mutual：论对话逻辑，BERT还差的很远 9
一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍 前言 自然语言处理是人工智能领域的掌上明珠，而人机对话则是自然语言处理领域的最终极一环。 以BERT为代表的预训练模型为自然语言处理领域带来了新的春天，在人机对话问题上也不例外。检索式多轮对话任务中，最有名的对话数据集就是Ubuntu Dialogue Corpus了，ACL2018提出的DAM是76.7%的，然而基于BERT来做却直接刷到了85....
李航教授展望自然语言对话领域：现状与未来 3
作者：李航 编译：机器之心（禁止二次转载）、小事 原华为诺亚方舟实验室主任、现已加入字节跳动 AI Lab的李航教授近日发表博客，对自然语言对话领域的现状和最新进展进行总结，并展望了未来的走向。本文内容朴实，既重视整体格局和跨领域思维，又能着眼于现实条件，富有启发性。 引言 语音助手、智能客服、智能音箱、聊天机器人，近年各种自然语言对话系统如雨后春笋般地涌现，有让人眼花缭乱的感觉。一方面对...
NLP的游戏规则从此改写？从word2vec, ELMo到BERT 20
前言 还记得不久之前的机器阅读理解领域，微软和阿里在SQuAD上分别以R-Net+和SLQA超过人类，百度在MS MARCO上凭借V-Net霸榜并在BLEU上超过人类。这些网络可以说一个比一个复杂，似乎“如何设计出一个更work的task-specific的网络"变成了NLP领域政治正确的研究方向。而在这种风向下，不管word2vec也好，glove也好，fasttext也好，都只能充当一个锦上添...
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2023-01-15
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