...识别+后处理等等技术方案，并且选择了其中效果最好的方法。 当然我们也面临着普遍存在的标注语料不足的问题，因此在这个项目中，我们侧重于研究怎么在小样本条件下进行Few-shot learning。 实际中，在大多数专业领域AI项目...
...转录的错误率降低了 49%。」我们不都在梦想开发一种新方法，能够将之前较高级结果的错误率降低一半吗？为什么计算语言学家不需要担心Michael Jordan 在 AMA 中给出了两个理由解释为什么他认为深度学习不能解决 NLP 问题，「尽...
...目中去。ULMFiT在六个文本分类任务中的表现优于最先进的方法。 ELMO 想要猜猜ELMo代表什么吗？它是语言模型嵌入的缩写。很有创意，不是么？除了它的名字类似于著名的芝麻街角色。ELMo在一发布的时候就引起了ML社区的注意。 E...
...目的是理解问题和文件的意思，以及关系。NLP中深度学习方法的应用，为计算机语义理解带来了一个有效的工具。演讲集中在两个主题：一是NLP怎样能帮助文本关系理解；二是深度学习如何从根本上实现这一目标。在这一方面，...
从2015年ACL会议的论文可以看出，目前NLP最流行的方法还是机器学习尤其是深度学习，所以本文会从深度神经网络的角度分析目前NLP研究的热点和未来的发展方向。我们主要关注Word Embedding、RNN/LSTM/CNN等主流的深度神经网络在NLP...
...4）笔画数获取笔画数的方式，我们可以直接复用以前的方法。如果没有匹配的，默认笔画数为 1。private int getNumber(String text, IHanziSimilarContext similarContext) { Map map = similarContext.bihuashuData().dataMap(); Integer number = map....
...就是求两个问题文本之间的相似度。解决这个问题有很多方法，例如我们可以直接构建一个Dual LSTM的神经网络，把用户的query从一侧进行输入，然后把知识库中问答对的question从另外一侧输入，通过RNN、CNN或者全链接的网络，在...
...结合眼部跟踪（eye tracking）等认知分析，证明这些新的CAT方法的确能够提升译员的工作效率，提升产出。 总体上，这个报告的内容属于比较偏应用型的工作，学术上的创新工作不多，因此受到的关注不如其它学术性报告多，但...
文章围绕基于机器学习的NLP技术在宜信内部各业务领域的应用实践展开，分享这一过程中的相关经验，包括智能机器人在业务支持、客户服务中的探索，基于文本语义分析的用户画像构建，以及NLP算法服务平台化实施思路等...
...例如机器翻译，语音识别和内容解析。历史上，最著名的方法之一是基于马尔可夫模型和n-gram。随着深度学习的出现，出现了基于长短期记忆网络（LSTM）更强大的模型。虽然高效，但现有模型通常是单向的，这意味着只有单词...
...并行处理它们。因此，您应该确保模型组件还支持.pipe()方法。.pipe()方法应该是一个良好的生成器函数，可以对任意大的序列进行操作。 pipe函数使用小文档缓冲区，并行处理它们，并一个一个地产生它们。默认情况下，spaCy 1.0...
...行查阅之）：语音激活（VT）语音识别（ASR）语义理解（NLP）语音合成（TTS）技能（Skill）——语音交互时代的应用如下是一次语音交互的流程： 从上图可以看出： 首先，用户（人类）通过智能设备上的麦克风获取音频信号数...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
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