NLP论文解读 |杨健 论文标题: ERNIE:Enhanced Language Representation with Informative Entities 收录会议:ACL 论文链接: https://arxiv.org/abs/1905.07129 项目地址: https://github.com/thunlp/ERNIE 1.问题 论文作者认为尽管预训练语言模型能够从大规模文本语料中学习到词法.语法等信息,然而这些预训练模型却忽略了知识图谱提供的知识. 这些知识能够为预训练模型提供…

借着ACL2022一篇知识增强Tutorial的东风,我们来聊聊如何在预训练模型中融入知识.Tutorial分别针对NLU和NLG方向对一些经典方案进行了分类汇总,感兴趣的可以去细看下.这一章我们只针对NLU领域3个基于实体链接的知识增强方案Baidu-ERNIE,THU-ERNIE和K-Bert来聊下具体实现~ 知识增强 Knowledge is any external information absent from the input but helpful for generating…

原创作者 | 杨健 论文标题: KEPLER: A unified model for knowledge embedding and pre-trained language representation 收录期刊: TACL 论文链接: https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00360/98089/ 项目地址: https://github.com/THU-KEG/KEPLE 01.问题 上一次我们介绍了ERNIE,其实…

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个…

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需…

AOP增强实现-Spring 源码系列(5) 目录: Ioc容器beanDefinition-Spring 源码(1) Ioc容器依赖注入-Spring 源码(2) Ioc容器BeanPostProcessor-Spring 源码(3) 事件机制-Spring 源码(4) AOP执行增强-Spring 源码系列(5) AOP的核心就是个动态代理,Spring进行了大量抽象和封装形成一个方便上层使用的基础模块. 而动态代理的两种实现都在上一篇中提供了代码 直接ProxyFactoryBean入手来…

放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西.上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集.如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中科院的这些数据集.但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型,那么我们就需要各种印刷字体的训练集,那怎么获取呢?借助强大的图像库,自己生成就行了! 先捋一捋思路,生成文字集需要什么步骤: 确定你要生成多少字体,生成一个记录着汉字与label的对应表. 确定和收集需要用到的字体文件. 生成…

目录前言源码解析主函数自定义模型遮蔽词预测下一句预测规范化数据集前言本部分介绍BERT训练过程,BERT模型训练过程是在自己的TPU上进行的,这部分我没做过研究所以不做深入探讨.BERT针对两个任务同时训练.1.下一句预测.2.遮蔽词识别下面介绍BERT的预训练模型run_pretraining.py是怎么训练的. 源码解析主函数训练过程主要用了estimator调度器.这个调度器支持自定义训练过程,将训练集传入之后自动训练.详情见注释 def main(_): tf.logging.set_v…

回到 Animator深入系列总目录 animator.SetTarget(...);可以在播放前预判剪辑播放后的位置,但只限于人形动画 参数1是预判的关节,参数2是映射的剪辑时间 调用后通过targetPosition,targetRotation来获得坐标和旋转 测试代码: void Update() { ).IsName()) { animator.SetTarget(AvatarTarget.LeftHand, ); reference.transform.position = anim…

目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型.至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些,个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接:BERT官方源码在看本博客之前,读者先要了解:1.Transformer架构2.BERT模型的创新之处3.python语言及tensor…

前言 课前补充知识 Number(p,s) Number(p,s):数字类型,p 表示数字的有效长度(从数字的左边第 1 位不为 0 的開始算起,直到最右边的长度.取值范围 0~38 位),s 表示数字的精度(即小数点右边的位数,取值范围-84~127 位): Varchar2(s) Varchar2(s):可变长的字符类型.s 表示字符串的长度.取值范围 1~4000 位: Char(s) Char(s):定长的字符类型.s 表示字符串的长度,取值范围 1~2000 位. Date Date:…

Java内存管理面试指南一 Java基础面试指南一 Java基础面试指南二 Java基础面试指南三 Java基础面试指南四 Java线程面试指南一 Java线程面试指南二 Redis面试指南一 Kafka面试指南一 Spring面试指南一 SpringBoot面试指南一 微服务面试指南一 Java支持单线程以及多线程操作.线程是程序的执行路径.今天编写的大多数程序都是作为单线程运行的,当需要同时发生多个事件或动作时会引起问题.单线程程序具有一个入口点(main()方法)和一个出口点. 可以使用两…

/* * this code is made by mhy12345 * Problem: 1669 * Verdict: Accepted * Submission Date: 2015-04-21 13:39:02 * Time: 140MS * Memory: 23196KB */ import java.util.*; import java.math.*; public class Main { static public void main(String args[]) { Scan…

TensorFlow如何充分使用所有CPU核数,提高TensorFlow的CPU使用率,以及Intel的MKL加速 转载 2017年09月07日 16:34:58 标签: cpu / gpu   转载链接:http://nooverfit.com/wp/tensorflow%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%85%85%E5%88%86%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%89%80%E6%9C%89cpu%E6%A0%B8%E6%95%B0%EF%BC%8C%E6%8F%90%E…

调用bootstrap css框架时,将bootstrap文件夹放入 vendor/assets/下 bootstrap文件结构如下:    [shenma@localhost demo]$ ls vendor/assets/bootstrap/     css  img  js [shenma@localhost demo]$ ls vendor/assets/bootstrap/css/     bootstrap.css  bootstrap.min.css  bootstrap-resp…

创建预编译头 Debug 正常 Release Link Error Main.obj : error LNK2005: ___@@_PchSym_@00@UmfilkilqUdrmzkkUkilqUehCAAIUnzpvnzkwzgzUnzpvnzkwzgzUivovzhvUyzhrxwzgzOlyq@ 已经在 BasicData.obj 中定义warning C4727: 具有相同时间戳的名为 d:\nuroproj\winapp\proj\vs2008\makemapdata\makema…

//预览<div class="htmlViewBox"> <p v-html="activity_html_defaultMsg" v-show="htmlDefaultMsg"></p> <p v-show="defaultMsg=='' && htmlDefaultMsg==''">请在富文本编辑器内容</p></div>//编辑器&…

ecshop漏洞于2018年9月12日被某安全组织披露爆出,该漏洞受影响范围较广,ecshop2.73版本以及目前最新的3.0.3.6.4.0版本都受此次ecshop漏洞的影响,主要漏洞是利用远程代码执行sql注入语句漏洞,导致可以插入sql查询代码以及写入代码到网站服务器里,严重的可以直接获取服务器的管理员权限,甚至有些网站使用的是虚拟主机,可以直接获取网站ftp的权限,该漏洞POC已公开,使用简单,目前很多商城网站都被攻击,危害较大,针对于此我们SINE安全对该ECSHOP漏洞的详情以及如何…

组件示例图 组件代码 upload_img.vue <div id="uploadImg"> <div class="upload_image_box" v-show="show1"> <div class="upload_image"> <div class="photo_box" @click="actionSheet()"> <…

0X1查看页面 0x2源码 <?php include("../sql-connections/sql-connect.php"); $id=$_GET['sort']; if(isset($id)) { //logging the connection parameters to a file for analysis. $fp=fopen('result.txt','a'); fwrite($fp,'SORT:'.$id."\n"); fclose($fp…

一.继承: 涉及关键字: extends(继承) super final abstract 特点: 1.类与类之间可以用 XX是XX来描述 , 那么他们之间就存在继承关系.  2.Java中不支持多继承: 以免发生继承的同名方法冲突.  3.Java支持多层继承.(也就是存在继承体系,要学会如何使用一个继承体系的功能.) 描述: 当A 类 继承与B 类的时候 代码为: class A extends B {} class S extends B implements interface1 ,in…

背景: 如果对象的引用或者依赖关系的管理由具体对象完成,代码的耦合性就会很高,代码测试也变得困难.而IOC可以很好的解决这个问题,把这 些依赖关系交给框架或者IOC容器进行管理,简化了开发. IOC是一种设计模式,而Spring IOC是其一种实现.Spring IOC提供一个基本的JavaBean容器,通过IOC模式管理依赖关系. IOC(Inversion of Control)两种实现: 1.DL(Dependency Lookup),已经被淘汰,需要用户自己去查找资源和组装对象,有了侵入…

一,<开始学习> 1,投资人经常会问CEO:你的项目的长期壁垒是什么?你是怎么思考的? 2,三个预热思考题: (1)突然有一天,大公司要抄你,你会怎么办?  答:用增长技术来和他竞争. (2)你项目的长期壁垒是什么?你是如何发现和构建的? 答:项目的长期壁垒是:增长技术.通过不断地A/B,并学习同行够贱的. (3)你所在行业里大家竞争的稀缺资源是什么?你有办法慢慢拿到手里么? 答:会做增长的人和有A/B思维的技术人员,产品等. 所以,平时需要多接触一些头条的人. 二,<投资人眼里的护城河…

分类: [java]2013-12-09 16:29 1020人阅读 评论(0) 收藏 举报 1.简介 在SSH框架下,假设我们将配置文件放在项目的src/datasource.properties路径下,Spring的配置文件也是src/applicationContext.xml路径下,那么我们可以借助Spring的property-placeholder读取配置文件,然后注入Bean中.我们在程序中,可以根据Bean的Id,获取注入的值.这样我们就可以借助Spring来读取配置文件. 2.…

原创作者 | 杨健 论文标题: K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph 收录会议: AAAI 论文链接: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681 项目地址: https://github.com/autoliuweijie/K-BERT 01 背景论述 笔者在前面的论文解读中提到过ERNIE使用基于自注意力机制来克服异构向量的融合,而KEPLER…

目录 简介 预训练任务简介 自回归语言模型 自编码语言模型 预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节 微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练 输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景 排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel…

随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩,预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展,本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型,这一期先介绍几个国内开源的预训练模型. 一,ERNIE(清华大学&华为诺亚) 论文:ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities GitHub:https://github.com/thunlp/ERNIE 清华大学和华为诺亚方舟实验室联合提出的引入…

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理…

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六…

论文标题:Mask and Reason: Pre-Training Knowledge Graph Transformers for Complex Logical Queries 论文地址: https://arxiv.org/abs/2208.07638 论文会议: KDD 2022 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱Transformer 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱…