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前文传送门:从零开始深度学习Pytorch笔记(1)——安装Pytorch从零开始深度学习Pytorch笔记(2)——张量的创建(上)从零开始深度学习Pytorch笔记(3)——张量的...
昨晚和一个朋友吃饭,他是一家公司的部门技术负责人,因为我们都是做自然语言处理的,我问他最近找工作的应该挺多的吧,他点了点头,然后和我吐槽前两天面试...
让大家都会用bert。几行keras代码就可以做基于bert的文本分类。并且薅一波kaggle的算力羊毛和数据羊毛,体验一下bert的加载和微调。之前也介绍过如何使用kagg...
Keras 作者 @François Chollet说:开发Keras的时候,我遵循一个关键原则,就是“逐步揭示复杂性”。开始可以很简单,也可以逐渐复杂化、应对更灵活的场景,只需...
说到Encoder-Decoder框架,就算没用过也都听说过。这玩意儿在经典的机器翻译模型里经常出现。而且,该框架灵活多变,适用于多个场景,比如文本摘要、问答系统...
记得写毕业论文那会儿,经常会为缺语料发愁。由于大多数 NLP 问题都是有监督问题,因此往往我们缺的不是算法,而是标注好的语料。这种问题在中文语料上更是明...
前文传送门:从零开始学自然语言处理(28)—— Bi-LSTM+CRF完成命名实体识别任务我的朋友,去面试NLP算法工程师,面试官问了一些问题,最后的几个问题,他没回...
前文传送门:从零开始学自然语言处理(27)—— 开辟新纪元的Transformer俗话说的好,NER该怎么做?双向LSTM+CRF啊。这LSTM听说比一般的RNN牛逼,那这双向的LST...
前文传送门:从零开始学自然语言处理(26)—— 强大的Attention机制回想起朋友之前找工作的悲惨经历,本来面试回答的挺好,面试官最后问了个NLP的问题,直接让...