Github https://github.com/sebastianruder/NLP-progress 官方网址 https://nlpprogress.com/ NLP-Progress 同时涵盖了传统的NLP任务,如依赖解析和词性标注,和一些新的任务,如阅读理解和自然语言推理.它的不仅为读者提供这些任务的 baseline 和 标准数据集,还记录了这些问题的state-of-the-art. 下面小编简单列举了几个NLP-Progress 记录的任务: Coreference resol…

我们大部分人是如何查询和搜集深度学习相关论文的?绝大多数情况是根据关键字在谷歌.百度搜索.想寻找相关论文的复现代码又会去 GitHub 上搜索关键词.浪费了很多时间不说,论文.代码通常也不够完整.怎么办?今天给大家介绍一个非常牛逼的网站,叫做:Papers with Code.有了它,你再不需要从别的地方寻找论文和代码了!可以及时地追踪 CV.NLP 等热门领域的最新进展. Papers with Code 的网址是: https://paperswithcode.com/sota 这个项目叫做…

原文地址:[ZZ]计算机视觉.机器学习相关领域论文和源代码大集合作者:计算机视觉与模式 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-1-29 一. 特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4]…

经过秋招和毕业论文的折磨,提交完论文終稿的那一刻总算觉得有多余的时间来搞自己的事情. 研究论文做的是图像修复相关,这里对基于深度学习的图像修复方面的论文和代码进行整理,也算是研究生方向有一个比较好的结束.好啦,下面开始进入正题- 所有的image inpainting的介绍在这里: 基于深度学习的Image Inpainting(论文+代码) Context encoders for image generation 1. Encoder-decoder pipeline 网络结构是一个简单的编…

本文转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25191377 AI突破性论文及代码实现汇总 极视角 · 2 天前 What Can AI Do For You? “The business plans of the next 10,000 startups are easy to forecast: Take X and add AI.” — Kevin Kelly "A hundred years ago electricity transformed countles…

有时会脑袋蒙圈,记录下分页的思路 下面代码是hibernate的分页,其分页就是从第几条数据为起点,取几条数据.比如在mysql中的limit(5,10)取的就是第6条到第10条 在下面代码中的page是页数.size是每页多少条数据 String hql="from User";//使用命名参数,推荐使用,易读. Query query=session.createQuery(hql); query.setFirstResult((page-1)*size); query.setMa…

Vue项目开发最新.最全代码规范文档 2019年02月21日 10:43:49 yw00yw 阅读数 337   一. 目录结构 |— build 构建脚本目录 |— build.js 生产环境构建(编译打包)脚本 |— check-versions.js 版本验证工具 |— utils.js 构建相关工具方法(主要用来处理css类文件的loader) |— vue-loader.conf.js 处理vue中的样式 |— webpack.base.conf.js webpack基础配置 |— w…

本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT--来自 Transformer 的双向编码器表征.与最近的语言表征模型不同,BERT 旨在基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征.BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录. 研究证明语言模型预训练可以有效改进许多自然语言处理任务,包括自然语言推断.复述(paraphrasing)等句子层面的任务,以及命名实体识别…

1. 自然语言处理怎么最快入门? 2. 初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术资料 2.0  ACL Anthology 2.1  Association for Computational Linguistics 2.2  EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing) 2.3  NAACL(The North American Chapter of the Association for Computational Lin…

Sebastian Ruder 博士的答辩 PPT<Neural Transfer Learning for Natural Language Processing>介绍了面向自然语言的迁移学习的动机.研究现状.缺陷以及自己的工作. Sebastian Ruder 博士在 PPT 中阐述了使用迁移学习的动机: state-of-the-art 的有监督学习算法比较脆弱: 易受到对抗样本的影响 易受到噪音数据的影响 易受到释义的影响 现实中的自然语言处理面临着多领域.多语种上的多种类型的任务,为…