- 需求跨领域跨任务：领域之间知识迁移难度高，如通用领域知识很难迁移到垂类领域，垂类领域之间的知识很难相互迁移；存在实体、关系、事件等不同的信息抽取任务需求。 - 定制化程度高：针对实体、关系、事件等不同的信息抽取任务，需要开发不同的模型，开发成本和机器资源消耗都很大。 - 训练数据无或很少：部分领域数据稀缺，难以获取，且领域专业性使得数据标注门槛高。 需求跨领域跨任务：领域之间知识迁移难度高，如通用领域知识很难迁移到垂类领域，垂类领域之间的知识很难相互迁移；存在实体、关系、事件等不同的信息抽取任务需求。 - 定制化程度高：针对实体、关系、事件等不同的信息抽取任务，需要开发不同的模型，开发成本和机器资源消耗都很大。 - 训练数据无或很少：部分领域数据稀缺，难以获取，且领域专业性使得数据标注门槛高。
- Transformer是谷歌在2017年发表的论文Attention Is All You Need中提出的一种seq2seq模型，首先是在自然语言处理方面应用，现在已经取得了更大范围的应用与拓展，如今已经成为非常火热的模型。本篇博文将带着问题，边阅读文章和源码，阐述Transfomer的特点、框架、原理和相关理解。 Transformer是谷歌在2017年发表的论文Attention Is All You Need中提出的一种seq2seq模型，首先是在自然语言处理方面应用，现在已经取得了更大范围的应用与拓展，如今已经成为非常火热的模型。本篇博文将带着问题，边阅读文章和源码，阐述Transfomer的特点、框架、原理和相关理解。
- 创造无限，当“燃”是开发者，华为云1024程序员节，陶新乐和大家分享独立开发者的自由之路。 创造无限，当“燃”是开发者，华为云1024程序员节，陶新乐和大家分享独立开发者的自由之路。
- 今年，华为云温哥华大数据与智能平台实验室与加拿大两所顶尖高校（University of British Columbia 和 Western University）一起，在人工智能AI国际顶会NeurIPS2022上联合举办了The Natural Language for Optimization (NL4Opt)竞赛 今年，华为云温哥华大数据与智能平台实验室与加拿大两所顶尖高校（University of British Columbia 和 Western University）一起，在人工智能AI国际顶会NeurIPS2022上联合举办了The Natural Language for Optimization (NL4Opt)竞赛
- 前一篇文章分享了自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程。这篇文章将详细讲解自然语言处理过程，基于机器学习和TFIDF的情感分类算法，并进行了各种分类算法（SVM、RF、LR、Boosting）对比。这篇文章主要结合作者的书籍《Python网络数据爬取及分析从入门到精通（分析篇）》进行讲解，再次带领大家好好看看Python中文文本分析的基本步骤。个人感觉还不错，基础性文章，希望对 前一篇文章分享了自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程。这篇文章将详细讲解自然语言处理过程，基于机器学习和TFIDF的情感分类算法，并进行了各种分类算法（SVM、RF、LR、Boosting）对比。这篇文章主要结合作者的书籍《Python网络数据爬取及分析从入门到精通（分析篇）》进行讲解，再次带领大家好好看看Python中文文本分析的基本步骤。个人感觉还不错，基础性文章，希望对
- 《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者的英文水平和学术能力不高，需要不断提升，所以还请大家批评指正，非常欢迎大家给我留言评论，学术路上期待与您前行。这篇博客是在B站学习“深度之眼”Pvop老师的分享，题目为《高手是怎样学习NLP》。 《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者的英文水平和学术能力不高，需要不断提升，所以还请大家批评指正，非常欢迎大家给我留言评论，学术路上期待与您前行。这篇博客是在B站学习“深度之眼”Pvop老师的分享，题目为《高手是怎样学习NLP》。
- ModelArts Pro提供了自然语言处理套件，为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。 ModelArts Pro提供了自然语言处理套件，为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。
- 时序预测模型无外乎RNN(LSTM, GRU)以及现在非常火的Transformer。这些时序神经网络模型的主要应用都集中在自然语言处理上面（transformer就是为了NLP设计的）。在近些年来，RNN和Transformer逐渐被应用于时序预测上面，并取得了很好的效果。2021年发表的Informer网络获得了AAAI best paper。本文主要分析自然语言处理和时序预测的相似性，并介绍 时序预测模型无外乎RNN(LSTM, GRU)以及现在非常火的Transformer。这些时序神经网络模型的主要应用都集中在自然语言处理上面（transformer就是为了NLP设计的）。在近些年来，RNN和Transformer逐渐被应用于时序预测上面，并取得了很好的效果。2021年发表的Informer网络获得了AAAI best paper。本文主要分析自然语言处理和时序预测的相似性，并介绍
- 回顾-AI全栈成长计划-AI应用篇，—自然语言处理 回顾-AI全栈成长计划-AI应用篇，—自然语言处理
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- 在本文中，我们将探索如何使用Spring Boot整合Java Deeplearning4j来构建一个语音识别系统。Spring Boot作为一个流行的Java开发框架，能够为我们提供便捷的开发环境和高效的项目管理方式。而Deeplearning4j则是一个专门为Java开发者设计的深度学习库，它提供了丰富的神经网络构建和训练工具。我们将详细介绍这个语音识别系统的构建过程，包括数据集的准备、神经网 在本文中，我们将探索如何使用Spring Boot整合Java Deeplearning4j来构建一个语音识别系统。Spring Boot作为一个流行的Java开发框架，能够为我们提供便捷的开发环境和高效的项目管理方式。而Deeplearning4j则是一个专门为Java开发者设计的深度学习库，它提供了丰富的神经网络构建和训练工具。我们将详细介绍这个语音识别系统的构建过程，包括数据集的准备、神经网
- Transformer是一种深度学习模型，最初由Google在2017年提出，用于处理序列到序列（sequence to sequence）的任务，如机器翻译、文本摘要等。Transformer模型的核心创新在于其自注意力（self-attention）机制，这使得它能够更好地捕捉序列数据中的长距离依赖关系，同时具有更高的并行计算能力。 以下是Transformer模型的主要特点：自注意力机... Transformer是一种深度学习模型，最初由Google在2017年提出，用于处理序列到序列（sequence to sequence）的任务，如机器翻译、文本摘要等。Transformer模型的核心创新在于其自注意力（self-attention）机制，这使得它能够更好地捕捉序列数据中的长距离依赖关系，同时具有更高的并行计算能力。 以下是Transformer模型的主要特点：自注意力机...
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