论文介绍:Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching (基于负感知注意力的图文匹配,CVPR2022) 代码主页:https://github.com/CrossmodalGroup/NAAF 主要优势: 1)不额外添加任何学习参数前提下,在基础基线SCAN上取得显著性能提升,达到SOTA: 2)模型设计简单有效,只需要SCAN 的文本-图像(Text-to-Image)单方向计算,可以大幅减少基于注意力的匹配方法检索耗时…

最近工作上需要做句子语义去重相关的工作,本质上这是属于NLP中text matching(文本匹配)相关的内容.因此我花了一些时间整理了一些关于这个方向的资料,整理如下(也许会持续更新): BiMPM:   https://weibo.com/1402400261/F40cs8tIX?type=comment#_rnd1563284472799 文本匹配的综述:    https://blog.csdn.net/xiayto/article/details/81247461 知乎:如何判断两个文…

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/252 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

https://mp.weixin.qq.com/s/_xILvfEMx3URcB-5C8vfTw 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法. 它具有文本分类的各种基准模型,还支持多标签分类,其中多标签与句子或文档相关联. 虽然这些模型很多都很简单,可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余,但是这些模型中的其中一些是非常经典的,因此它们可以说是非常适合作为基准模型的. 每个模型在模型类型下都有一个测试函数. 我们还探讨了用两个seq2seq模型(带有注意的seq2seq模型,以及tr…

引言 其实最近挺纠结的,有一点点焦虑,因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展,梦想成为一名NLP算法工程师,也正是我喜欢的事,而不是为了生存而工作.我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了.然而现实很残酷,大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学,硕士起招,如同一个跨不过的门槛,让人望而却步,即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松,但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾,不管怎样,梦还是要有的,万一实现了呢~ <br />![](https…

模型: FastText TextCNN TextRNN RCNN 分层注意网络(Hierarchical Attention Network) 具有注意的seq2seq模型(seq2seq with attention) Transformer("Attend Is All You Need") 动态记忆网络(Dynamic Memory Network) 实体网络:追踪世界的状态 其他模型: BiLstm Text Relation: Two CNN Text Relation:…

  CSS 文本属性(Text) 属性 描述 CSS color 设置文本的颜色. 1 direction 规定文本的方向 / 书写方向. 2 letter-spacing 设置字符间距. 1 line-height 设置行高. 1 text-align 规定文本的水平对齐方式. 1 text-decoration 规定添加到文本的装饰效果. 1 text-indent 规定文本块首行的缩进. 1 text-shadow 规定添加到文本的阴影效果. 2 text-transform 控制文本的大…

NLP文本相似度 相似度 相似度度量:计算个体间相似程度 相似度值越小,距离越大,相似度值越大,距离越小 最常用--余弦相似度:​ 一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小 余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似 如果向量a和b不是二维而是n维 ​ 示例 句子1:这只皮鞋号码大了,那只号码合适 句子2:这只皮鞋号码不小,那只更合适 ​分词 句子1:这只/皮鞋/号码/大了,那只/号码/合适 句子2:这只/皮鞋/号码/不/小,那只/更/合适 ​列出所有词 这只,皮鞋,号…

1.不同类别文本量统计,类别不平衡差异 2.文本长度统计 3.文本处理,比如文本语料中简体与繁体共存,这会加大模型的学习难度.因此,他们对数据进行繁体转简体的处理. 同时,过滤掉了对分类没有任何作用的停用词,从而降低了噪声. 4.上文提到训练数据中,存在严重的样本不均衡问题,如果不对该问题做针对性的处理,则会严重制约模型效果指标的提升. 通过对数据进行了大量的分析后,他们提出了一个简单有效的缓解样本不均衡问题的方法,基于标签传播的数据增强方法. [如果标题A与标题B一致,而标题A与标题C一致,那…

实际场景: 网站的用户发了一些帖子S1, S2,...,网站就要审核一下这些帖子里有没有敏感词. 1. 如果网站想查一下帖子里有没有一个敏感词P,这个文本匹配要怎么做更快? 2. 如果网站想查一下帖子里有没有敏感词P1, P2,...,这个文本匹配要怎么做更快? 单模匹配与多模匹配 从以上的实际场景中,可以抽象出来两类文本匹配的问题.这里首先将"帖子"抽象为待匹配的序列S,将"敏感词"抽象为模式串P.那目标就是看看序列S中是否包含模式串P. 如果模式串P只有一个,要…