Deep Keyphrase Generation 第一篇做keyphrase generation的文章浩村，之前的做法都是采用抽取式。抽取式的問題在于争舞，1）只能從原文中抽取，...
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Keyphrase Generation
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如何保持分類模型具有類內(nèi)聚斂枷遂、類間分離的特性樱衷？
sofmax loss softmax loss是最常用的組件之一，但是缺乏鼓勵特征更具辨識性酒唉，這種廣泛使用的損失對模型的優(yōu)化效果是有限的矩桂。 Modify-softmax 我...
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可以，隨機(jī)初始化embedding
基于Attention機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型在文本分類中的應(yīng)用
Attention機(jī)制在2016年被大量應(yīng)用在nlp中痪伦，在之前的博客中也介紹了Attention機(jī)制在AS任務(wù)上的應(yīng)用侄榴，這里簡單介紹Attention在AS任務(wù)上的應(yīng)用。在對...
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綜述：Multi-Task發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢
Taxonomy Different Views By Methodology Instance-basedIdentify useful data instances in...
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綜述：遷移學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢the definition of transfer learning Data Feature spacesource domain和target domain特征空間的一...
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Multi-Turn Dialogue Response SelectionA Sequential Matching Framework for Multi-turn Response Selection in Retrieval-based Ch...
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@dimple_ning 自己手動按字切詞网沾，語料庫我用的公司內(nèi)部的癞蚕，格式可以酌情調(diào)整吧
基于Attention機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型在文本分類中的應(yīng)用
Attention機(jī)制在2016年被大量應(yīng)用在nlp中，在之前的博客中也介紹了Attention機(jī)制在AS任務(wù)上的應(yīng)用辉哥，這里簡單介紹Attention在AS任務(wù)上的應(yīng)用桦山。在對...
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你可以發(fā)我郵箱哈
綜述：深度學(xué)習(xí)算法在FAQ中的應(yīng)用(二)
compare_aggregate_network 本文介紹論文《A COMPARE-AGGREGATE MODEL FOR MATCHING TEXT SEQUENCES》...
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CAFE相比ESIM主要的區(qū)別就在于Factorization Operation和特征對齊(CAFE同時采用Inter-Attention和Intra-Attention)；2:至于參數(shù)更少則是在于Factorization Operation輸出為標(biāo)量醋旦；3:Factorization Operation的作用在于計算特征之間的交叉恒水，類似于模型中引入了交叉特征
綜述：深度學(xué)習(xí)算法在FAQ中的應(yīng)用(二)
compare_aggregate_network 本文介紹論文《A COMPARE-AGGREGATE MODEL FOR MATCHING TEXT SEQUENCES》...
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數(shù)據(jù)在博客里有鏈接哈，第五點下面的“這里”點進(jìn)去
Attention機(jī)制在問答系統(tǒng)中的應(yīng)用
Attention機(jī)制最先被應(yīng)用在圖像處理中饲齐，后來逐漸被nlp引入钉凌，并且取得了不錯的效果。watson系統(tǒng)研究人員在2016年發(fā)表了論文“LSTM-BASED DEEP LE...
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Identity Mappings in Deep Residual NetworksResidual-networks可以看作是highway-networks的特殊版本捂人，特別是“Identity mappings in deep residual netw...
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@不正經(jīng)哥哥 上采樣和下采樣都試試吧
綜述：深度學(xué)習(xí)算法在FAQ中的應(yīng)用(二)
compare_aggregate_network 本文介紹論文《A COMPARE-AGGREGATE MODEL FOR MATCHING TEXT SEQUENCES》...
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@不正經(jīng)哥哥 對數(shù)損失函數(shù)甩骏，我沒仔細(xì)看wikiqa的處理，樣本不平衡的話你可以抽樣
綜述：深度學(xué)習(xí)算法在FAQ中的應(yīng)用(二)
compare_aggregate_network 本文介紹論文《A COMPARE-AGGREGATE MODEL FOR MATCHING TEXT SEQUENCES》...
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核心代碼我貼出來了先慷，其他代碼你可以嘗試寫一下饮笛，有問題我盡力幫忙解答。電腦有監(jiān)控傳不了代碼论熙，望諒解
綜述：深度學(xué)習(xí)算法在FAQ中的應(yīng)用(二)
compare_aggregate_network 本文介紹論文《A COMPARE-AGGREGATE MODEL FOR MATCHING TEXT SEQUENCES》...
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綜述：深度學(xué)習(xí)算法在FAQ中的應(yīng)用(三)CSRAN 本文介紹論文《Co-Stack Residual Affinity Networks with Multi-level Attention Refinement ...
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@最愛鍋巴leodemon 第一張是效率最低的福青，自己寫預(yù)測代碼。現(xiàn)在基本廢棄了脓诡。第三種只是寫預(yù)處理代碼而已无午。centos6也可以，不過有些包沒有祝谚，比較麻煩
如何部署tensorflow訓(xùn)練的模型
最近深度學(xué)習(xí)算法被廣泛研究和應(yīng)用宪迟，而tensorflow則是被應(yīng)用最為廣泛的工具。tensorflow訓(xùn)練的模型被應(yīng)用在線上時交惯，主要有3種方式（本文主要討論java方向的應(yīng)用...
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綜述：深度學(xué)習(xí)算法在FAQ中的應(yīng)用(二)compare_aggregate_network 本文介紹論文《A COMPARE-AGGREGATE MODEL FOR MATCHING TEXT SEQUENCES》...
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綜述：機(jī)器學(xué)習(xí)在CTR中的應(yīng)用背景：設(shè)計個性化信息檢索時次泽，用戶行為預(yù)測扮演著重要的作用穿仪。用戶行為預(yù)測的目標(biāo)是估計用戶點擊、購買等行為的概率意荤，而該概率代表了用戶對該item的興趣程度啊片，用戶之前的行為同時也影...