- Kaldi的nnet3网络结构。xconfig: 类似于keras，简洁的网络定义，xconfig覆盖了大部分常用的神经网络layerconfig: kaldi实际使用的config， 基于node定义网络结构，如果xconfig无法满足需求，可在config层实现。C++: 如果某些网络无法用config构建，或者想提高效率，则可以在C++层实现。(Kaldi本身的LSTM可以通过conf... Kaldi的nnet3网络结构。xconfig: 类似于keras，简洁的网络定义，xconfig覆盖了大部分常用的神经网络layerconfig: kaldi实际使用的config， 基于node定义网络结构，如果xconfig无法满足需求，可在config层实现。C++: 如果某些网络无法用config构建，或者想提高效率，则可以在C++层实现。(Kaldi本身的LSTM可以通过conf...
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- 本博文主要结合实际例子讲述自然语言处理在词性标注和命名实体识别等方面的应用。 本博文主要结合实际例子讲述自然语言处理在词性标注和命名实体识别等方面的应用。
- 自然语言处理是人类语言的机器处理，旨在教授机器如何处理和理解人类的语言，从而在人与机器之间建立一个简单的沟通渠道。自然语言处理有三种广泛的应用，它们是语音识别、自然语言理解和自然语言生成。 自然语言处理是人类语言的机器处理，旨在教授机器如何处理和理解人类的语言，从而在人与机器之间建立一个简单的沟通渠道。自然语言处理有三种广泛的应用，它们是语音识别、自然语言理解和自然语言生成。
- 自然语言处理 — BERT AbstractBERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformers. BERT 旨在通过对所有层的左右上下文进行联合调节,从未标记的文本中预训练深度双向表示. 因此,预训练的 BERT 模型可以仅通过一个额外的输出层进行微调,从而为各种任务(例如问答和语言推理)创建最先进的模型,而无需... 自然语言处理 — BERT AbstractBERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformers. BERT 旨在通过对所有层的左右上下文进行联合调节,从未标记的文本中预训练深度双向表示. 因此,预训练的 BERT 模型可以仅通过一个额外的输出层进行微调,从而为各种任务(例如问答和语言推理)创建最先进的模型,而无需...
- 本文介绍了信息抽取任务中的属性抽取。文章简要描述了属性抽取的数据、标注方式、抽取流程，以及相关模型，并对比了与命名实体识别任务的异同。 本文介绍了信息抽取任务中的属性抽取。文章简要描述了属性抽取的数据、标注方式、抽取流程，以及相关模型，并对比了与命名实体识别任务的异同。
- 近日，华为云AI团队获得第9届国际自然语言处理与中文计算会议NLPCC 2020 轻量级预训练中文语言模型测评第一名。NLPCC 由中国计算机学会主办，是自然语言处理（NLP）和中文计算（CC）领域的顶级国际前沿会议，每年会议都秉承国际化和一流化的严格标准来进行自然语言处理任务的开放评测，推动相关任务的研究和发展。NLPCC 2020吸引了康奈尔大学、伦敦大学、普林斯顿大学等海内外近600位... 近日，华为云AI团队获得第9届国际自然语言处理与中文计算会议NLPCC 2020 轻量级预训练中文语言模型测评第一名。NLPCC 由中国计算机学会主办，是自然语言处理（NLP）和中文计算（CC）领域的顶级国际前沿会议，每年会议都秉承国际化和一流化的严格标准来进行自然语言处理任务的开放评测，推动相关任务的研究和发展。NLPCC 2020吸引了康奈尔大学、伦敦大学、普林斯顿大学等海内外近600位...
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- 赛题背景：“事件抽取”是舆情分析领域和金融领域的重要任务之一，“事件”在金融领域是投资分析，资产管理的重要决策参考。“事件抽取”的挑战体现在文本的复杂和任务的复杂。文本的复杂体现在事件抽取的输入文本可能是句子、段落或者篇章，不定长度的文本使得限制文本长度的模型无法使用；任务的复杂体现在事件识别的任务包括：事件类型识别，和事件要素抽取。 “CCKS 2020面向金融领域的篇章事件要素抽取比赛”... 赛题背景：“事件抽取”是舆情分析领域和金融领域的重要任务之一，“事件”在金融领域是投资分析，资产管理的重要决策参考。“事件抽取”的挑战体现在文本的复杂和任务的复杂。文本的复杂体现在事件抽取的输入文本可能是句子、段落或者篇章，不定长度的文本使得限制文本长度的模型无法使用；任务的复杂体现在事件识别的任务包括：事件类型识别，和事件要素抽取。 “CCKS 2020面向金融领域的篇章事件要素抽取比赛”...
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- 未完待续... 未完待续...
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