信息抽取是NLP中非常重要的内容，而关系的抽取在知识图谱等领域应用广泛，也是非常基础的NLP任务，今天给大家介绍一下。作者：Andreas H...
Reformer之前已经提过几次，这次带大家更加深入的了解一下这个方法的思想及背后的动机。作者：Madison May编译：ronghuaiyang 首发：AI...
近年，基于分割的方法在场景文字检测领域很流行，即把分割方法产生的概率图转化为边界框和/文字区域；并且，二值化的后处理对这些方法而...
最近百度公布的数据显示，自1月25日春节假期以来，百度输入法日均语音请求量已破10亿次大关，再创行业历史新高。
在单GPU上就可以运行的Transformer模型，而且几乎不损失精度，了解一下？作者：Alireza Dirafzoon编译：ronghuaiyang首发：AI公园公众号
非常简单直白的语言解释了BERT中的嵌入层的组成以及实现的方式。编译：ronghuaiyang首发：AI公园公众号
对文本进行编码理解语言的核心。如果我们知道如何用小向量表示单词、句子和段落，那么我们所有的问题都解决了！
给大家介绍一下如何在生产中部署基于嵌入的机器学习模型。作者：Robbe Sneyders编译：ronghuaiyang首发：AI公园公众号
在NLP的面试中提问频率非常高的问题。作者：Pratik Bhavsar编译：ronghuaiyang首发：AI公园公众号
介绍最基本的XLNet的原理，理解XLNet和BERT的直觉上的不同点。作者：Xu LIANG编译：ronghuaiyang首发：AI公园公众号
我的微信公众号名称：深度学习与先进智能决策微信公众号ID：MultiAgent1024公众号介绍：主要研究分享深度学习、机器博弈、强化学习等相...
语音交互技术的发展，给我们的生活带来了很大的改变，智能音箱就是其典型的应用产品，比如现在常见的小爱、小度、天猫精灵等智能音箱。...
2019年是NLP爆发式发展的一年，有点像之前的计算机视觉领域，不仅仅体现在学术界，工业界也是如此。作者：Mo Islam, Partner, Threshold...
TinyBERT 是华为不久前提出的一种蒸馏 BERT 的方法，本文梳理了 TinyBERT 的模型结构，探索了其在不同业务上的表现，证明了 TinyBERT 对...
本篇文章列举了2019年机器学习和NLP领域的10个研究热点，值得关注。作者： ronghuaiyang首发：AI公园公众号
由于深度学习和海量数据的涌现，场景文字识别技术获得飞速发展。但是先前同类方法存在种种缺点，为此，本文提出 TextScanner，一种鲁棒...
临近ACL 2020投稿截止时间，跟同学密集讨论，争论哪些研究想法适合投到ACL有机会命中。从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法...
【Reddit热议：机器学习、NLP真的能帮助构建通用人工智能吗？】今天Reddit最热帖就是一个关于AGI的讨论。发起者过去几周被派去处理一些...
刚才Botium CTO Florian Treml给我发消息 他们的新版本发布了。开玩笑的 哈哈！Botium是一个对话机器人质量管理工具，提供了丰富的测试...
NLP面试宝典：38个最常见NLP问题答案一文get】自然语言处理对社会的影响越来越广泛，但它又是人工智能中最难的子领域之一；因此现在很多...
