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NLP相关技术内容的总结与分享
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Mask 在NLP中是一个很常规的操作，也有多种应用的场景和形式，下面尝试从以下几个方面去全解Mask，并尽可能地辅以图片说明和代码解释：。区分的目的是使得RNN只作用到它实际长度的句子，而不会处理无用的 padding 部分，这样RNN的输出和隐状态都会
Transformer 可谓是近年 NLP 领域关注度颇高的模型之一。2017 年，Google 发表题为“Attention Is All You Need”的论文，提出了完全基于注意力机制的网络框架 Transformer。2019 年，机器学习领域最
正如我在<2019年总结>里说提到的, 我将开始一系列自然语言处理的笔记.很多人都说, AI并不难啊, 调现有库和云的API就可以啦.然而实际上并不是这样的.所以Ai发展到今天, 已经有相当的规模了, 不可能有一个人熟悉AI的所有领域, 最多也
本人是喜欢这个方向的学生一枚，写文的目的意在记录自己所学，梳理自己的思路，同时share给在这个方向上一起努力的同学。写得不够专业的地方望批评指正，欢迎感兴趣的同学一起交流进步。在搜索场景下，query和Doc的语义相似度；向量空间模型简称VSM，是Vec
作为 2018 年自然语言处理领域的新秀，BERT 是过去几年自然语言处理领域的集大成者，一经出场就技惊四座，碾压所有算法，刷新了 11 项 NLP 测试的最高纪录，甚至有「超越人类」的表现，它被认为是未来 NLP 研究和工业应用最为主流的语言模型之一。这
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