如何通過(guò)多模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)增強(qiáng)句子特征學(xué)習(xí)

視覺(jué)作為人類(lèi)感知體驗(yàn)的核心部分，已被證明在建立語(yǔ)言模型和提高各種NLP任務(wù)的性能方面是有效的。作者認(rèn)為視覺(jué)作為輔助語(yǔ)義信息可以進(jìn)一步促進(jìn)句子表征學(xué)習(xí)。

2022-09-21 標(biāo)簽：nlp 2.2k 0

ChatGPT的新能評(píng)估及優(yōu)缺點(diǎn)

因?yàn)槟Ｐ褪歉鶕?jù)人工標(biāo)注的輸入進(jìn)行訓(xùn)練的，所以評(píng)估的核心部分也基于人工輸入，即通過(guò)讓標(biāo)注者對(duì)模型輸出的質(zhì)量評(píng)分來(lái)進(jìn)行。為避免訓(xùn)練階段涉及的標(biāo)注者的判斷過(guò)擬...

2023-02-21 標(biāo)簽：nlpOpenAIChatGPT 2.1k 0

Language Model Reasoning是什么意思？

那么，前面總是提到推理 (Reasoning) 這個(gè)詞，什么是推理？我嘗試用自己的語(yǔ)言來(lái)解釋“推理”的含義，最后發(fā)現(xiàn)我寫(xiě)得還不如 ChatGPT

2023-02-28 標(biāo)簽：生成器數(shù)據(jù)集GPT 2.1k 0

基于統(tǒng)一語(yǔ)義匹配的通用信息抽取框架USM

信息提取（Information Extraction，IE）需要提取句子中的實(shí)體、關(guān)系、事件等，其不同的任務(wù)具有多樣的抽取目標(biāo)和異質(zhì)的機(jī)構(gòu)，因此，傳統(tǒng)...

2023-01-16 標(biāo)簽：USMGPTnlp 2.1k 0

多維度剖析視覺(jué)-語(yǔ)言訓(xùn)練的技術(shù)路線

視覺(jué)-語(yǔ)言 (Vision-Language, VL) 是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理這兩個(gè)研究領(lǐng)域之間形成的交叉領(lǐng)域，旨在賦予 AI 系統(tǒng)從多模態(tài)數(shù)據(jù)中學(xué)...

2023-02-23 標(biāo)簽：AI計(jì)算機(jī)視覺(jué)nlp 2k 0

FoolNLTK：簡(jiǎn)單好用的中文NLP工具包

FoolNLTK — 作者號(hào)稱(chēng)“可能不是最快的開(kāi)源中文分詞，但很可能是最準(zhǔn)的開(kāi)源中文分詞”。 這個(gè)開(kāi)源工具包基于 BiLSTM模型 訓(xùn)練而成，功能包含分...

2023-10-30 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)分析python工具包 2k 0

PyTorch文本分類(lèi)任務(wù)的基本流程

文本分類(lèi)是NLP領(lǐng)域的較為容易的入門(mén)問(wèn)題，本文記錄文本分類(lèi)任務(wù)的基本流程，大部分操作使用了**torch**和**torchtext**兩個(gè)庫(kù)。 ...

2023-02-22 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)預(yù)處理nlppytorch 1.9k 0

LLM時(shí)代NLP研究何去何從？

在當(dāng)前低資源的語(yǔ)言基準(zhǔn)上（如FLORES-200）改進(jìn)機(jī)器翻譯性能。針對(duì)資源極低的語(yǔ)言，可以利用圣經(jīng)（世界上翻譯最多的文檔）等現(xiàn)有文本作為開(kāi)發(fā)機(jī)器翻譯系...

2023-06-02 標(biāo)簽：模型機(jī)器翻譯nlp 1.9k 0

自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的高效方法

訓(xùn)練越來(lái)越大的深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)成為過(guò)去十年的一個(gè)新興趨勢(shì)。如下圖所示，模型參數(shù)量的不斷增加讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能越來(lái)越好，也產(chǎn)生了一些新的研究方向，但模型的問(wèn)...

2022-09-19 標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)模型自然語(yǔ)言nlp 1.9k 0

如何計(jì)算模型對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的信心

在很多問(wèn)題中，獲取標(biāo)注準(zhǔn)確的大量數(shù)據(jù)需要很高的成本，這也往往限制了深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。主動(dòng)學(xué)習(xí)通過(guò)對(duì)未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，可以利用少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)取得較高的學(xué)...

2022-09-28 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)模型代碼 1.9k 0

為什么mAP已成為目標(biāo)檢測(cè)的首選指標(biāo)？

計(jì)算機(jī)視覺(jué)界已經(jīng)集中在度量 mAP 上，來(lái)比較目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的性能。

2023-04-10 標(biāo)簽：MAP計(jì)算機(jī)視覺(jué)AUC 1.9k 0

自然語(yǔ)言處理技術(shù)的原理的應(yīng)用

自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing, NLP）作為人工智能（AI）領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，旨在使計(jì)算機(jī)能夠理解和處理人類(lèi)自...

2024-07-02 標(biāo)簽：人工智能自然語(yǔ)言處理nlp 1.9k 0