2021-03-09 来针对 context 和 answer 生成对应的问题。问题生成 问题生成时。在对 train data 生成新的问题时。问题答案对生成 问题答案对生成时。问题答案对的生成时。
2021-11-03 分别一句句地输入到预训练模型中得到各自的embedding。编码句子embedding时最好用最后一层的输出求平均。则语义相同的句子在句子embedding的向量空间中已经方向相同。
2020-04-15 我们可以使用在大型数据集上构建的预训练的模型。XLNet 说到最先进的预训练模型。XLNet在NLP的主要任务上比如文本分类。NABoE模型在文本分类任务中表现得特别好。
2019-10-23 促进中文语言模型的发展。ChineseGLUE 是一个中文语言理解测评基准。覆盖多个不同程度的语言任务 一个包含若干句子或句子对语言理解任务的基准。3.TNEWS 今日头条中文新闻(短文本)分类 数据量。
2019-06-19 这样的映射使得语义上比较相似的词。我们需要把一个词编码成向量。由encoder编码到语义空间和decoder根据语义空间解码翻译成一个个的英语句子。我们需要一个固定长度的context向量来编码所有语义。
2022-02-28 论文提出了当前文本序列生成模型的三个问题。这篇论文提出的Pointer Softmax Network模型包含三个主要模块。就选择PtrNet模型的输出值进行输出。如果目标序列中的词y有在源序列词表中。
2020-08-31 B 就是标记某个实体词的开始。论文里是把各个实体词的向量做平均。模型会有不同的实体抽取结果。我还没有找到把词级别特征结合到 BERT 中的方法。向量里出现1的位置代表对应的字是一个实体词。
2018-10-19 机器翻译等 循环神经网络由于步数的增加会根据激活函数的不同而产生梯度弥散或者梯度暴增等问题。GRU的核心思想在于添加更新门限 和重设门限 二者对应的权值是不一样的 用来表示记忆信息。
2020-05-10 由此论文作者提出了一种对抗样本生成算法TEXTFOOLER。那么选择语义相似度最大的一个词生成对抗样本。对抗样本 01、初始化 02、对于每一个词。
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