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自然语言处理工程师
公众号【自动驾驶之心】
一文详解视觉Transformer在CV中的现状、趋势和未来方向（分类/检测/分割/多传感器融合）1摘要Transformer，一种基于注意力的编码器-解码器模型，已经彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。受这些重大成就的启发，最近在计算机视觉（CV）领域采用类似Transformer的架构进行了一些开创性的工作，这些工作证明了它们在三个基本CV任务（分类、检测和分割）以及多传感器数据（图像、点云和视觉-语言数据）上的有效性。由于其具有竞争力…
NLP大牛Thomas Wolf等新书《Transformer自然语言处理》，466页pdf及代码
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[图片] https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/ 自2017年推出以来，Transformer已迅速成为在各种自然语言处理任务上实现最先进结果的主导架构。如果你是一名数据科学家或程序员，这本实用的书向你展示了如何使用基于python的深度学习库hugs Face transformer来训练和扩展这些大型模型。 Transformers 已经被用来编写真实的新闻故事，改进谷歌搜索查询，甚至创造出讲笑话的聊天机器人。在本指南中，作者Lewis Tunstall、Leandro von Werra和Thomas Wolf(…
动图详解Transformer模型--NLP领域的变形金刚
头条号:人工智能研究所
微信公众号:启示AI科技
更多Transformer，vision Transformer，swin Transformer模型动画知识介绍，
参考：同名头条号：人工智能研究所
算命师
[图片] 背景 在nlp领域，如何把词进行编码成数字，从而能输入到数学模型是需要考虑的： 索引编码 1 ：整数编码，特征之间的关系无法捕捉one-hot编码的缺点： 对于具有非常多类型的类别变量，变换后的向量维数过于巨大，且过于稀疏。映射之间完全独立，并不能表示出不同类别之间的关系。Embedding是什么嵌入是将正整数（索引值）转换为固定尺寸的稠密向量 2 。这句话来着keras文档中对embedding层的解释，非常概括，不太容易理解，但确实概…
NLP自然语言处理-第三章中文分词技术
某互联网大厂大数据分析师
[图片] 第三章中文分词技术[toc] 本章将讲解中文自然语言处理的第一项核心技术：中文分词技术。在语言理解中，词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分 将词确定下来是理解自然语言的第 步，只有跨越了这 步，中文才能像英文那样过渡到短语划分 概念抽取以及主题分析，以至自然语言理解，最终达到智能计算 最高境界 因此，每个 NLP 工作者都应掌握分词技术。 本章的要点包括： 中文分词的概念与分类 常用分词（包括规则分词 统计分词…
NLP/AI Researcher
接收率计算方式有所不同，可能不会按照题干方式计算接收率，本届利用ARR作为投稿系统的ACL和NAACL的接收率的计算方式有两种：一种是按提交到会议的投稿计算，与正常方式基本一样。另一个就是将潜在轮次内的ARR投稿都作为分母，比如9-11月份投到ARR的稿件，或者将当前可提交至会议的所有稿件都当作分母。 从官网给出的统计来看，今年潜在可投稿至ACL的论文数量与往年差不多，所以有一种可能的处理是，保持录用论文数量大致不变，…
# Transformer 1. Transformer的结构 先看 Transformer 的整体框架： 可能看起来很复杂，但其实还是 Encoder 和 Decoder ｛seq2seq｝的框架。默认NX=6 ，6层 Encoder 和 6层 Decoder 嵌套中嵌套了上次讲的 Self-Attention ，再进行多次非线性变换。 [图片] 上图的框架很复杂，由于 Transformer 最初是作为翻译模型，我们举例先带大家理解用途。 [图片] Transformer 相当于一个黑箱，左边输入 “Je suis etudiant”，右边会得到一个翻译…
旅行酒店搜索相关性建设
系统之神与我同在，竞赛top选手，工业智能硬件，机器人研发
公众号：系统之神与我同在旅行酒店搜索相关性建设本文包括 酒搜背景酒店相关性基础建设相关性建模酒搜背景 业务特点• 多端多场景多意图 • 多元的搜索条件 • 决策周期长；用户行为稀疏 • 周期性需求 • 个性化的结果 带来挑战• 多维的搜索query • 用户：距离、价格偏好 • 关键词：POI、筛选条件 • 多维相关性需求 • 空间 • 价格 酒店搜索架构 [图片] 酒店相关性场景与相关性特点 • 空搜/附近搜与景点/…
