今年NLP 领域出现了一个比较火的模型叫SimCSE[https://arxiv.org/abs/2104.088...[作者空间]
前言 命名实体识别(Named Entity Recognition，NER)一直是NLP中最主流，也是最基础的任...[作者空间]
Few-shot Learning（少样本学习）是Meta Learning（元学习）中的一个实例[1][#fn1...[作者空间]
一、前言 词袋模型是早些年使用的词向量模型，该模型假设每个词都是独立的，仅仅使用词在文章中的频率来决定如何表达词，...[作者空间]
一、简介 基于规则的知识抽取主要还是通过人工定义一些抽取规则，从文章中抽取出三元组信息（实体-关系-实体）。重点即...[作者空间]
一、引言 本文的idea主要来源于LSTM+CRF的命名实体识别，在命名实体识别中，可以通过BIO或者BIOSE等...[作者空间]
归一化 向量a |a|为a的模长 |a| = (向量a各分量二次幂相加结果)的开方 向量a的归一化记为a^ ，归一...[作者空间]
本节总结一下NLP中常见的任务，从一个全局观来看看NLP： 一：词法分析 分词 (Word Segmentatio...[作者空间]
