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標(biāo)簽 > 自然語(yǔ)言
自然語(yǔ)言(Natural language)通常是指一種自然地隨文化演化的語(yǔ)言。例如,漢語(yǔ)、英語(yǔ)、日語(yǔ)都是自然語(yǔ)言的例子,這一種用法可見(jiàn)于自然語(yǔ)言處理一詞中。自然語(yǔ)言是人類(lèi)交流和思維的主要工具。
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基于用于自然語(yǔ)言生成的“語(yǔ)境調(diào)優(yōu)”技術(shù)
自然語(yǔ)言生成(又稱(chēng)為文本生成)旨在基于輸入數(shù)據(jù)用人類(lèi)語(yǔ)言生成合理且可讀的文本。隨著預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的發(fā)展,GPT-3,BART等模型逐漸成為了生成任務(wù)的主...
2022-10-14 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型深度學(xué)習(xí) 1079 0
多語(yǔ)言任務(wù)在內(nèi)的多種NLP任務(wù)實(shí)現(xiàn)
WeLM是一個(gè)百億級(jí)別的中文模型,能夠在零樣本以及少樣本的情境下完成包括對(duì)話-采訪、閱讀理解、翻譯、改寫(xiě)、續(xù)寫(xiě)、多語(yǔ)言閱讀理解在內(nèi)的多種NLP任務(wù),并具...
視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航領(lǐng)域任務(wù)、方法和未來(lái)方向的綜述
視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航(VLN)是一個(gè)新興的研究領(lǐng)域,旨在構(gòu)建一種可以用自然語(yǔ)言與人類(lèi)交流并在真實(shí)的3D環(huán)境中導(dǎo)航的具身代理,與計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器人等...
2022-09-20 標(biāo)簽:導(dǎo)航計(jì)算機(jī)視覺(jué)自然語(yǔ)言 4446 0
訓(xùn)練越來(lái)越大的深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)成為過(guò)去十年的一個(gè)新興趨勢(shì)。如下圖所示,模型參數(shù)量的不斷增加讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能越來(lái)越好,也產(chǎn)生了一些新的研究方向,但模型的問(wèn)...
2022-09-19 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)模型自然語(yǔ)言nlp 1420 0
百度UNIT:如何快速實(shí)現(xiàn)閑聊個(gè)性化干預(yù)
隨著語(yǔ)音識(shí)別與自然語(yǔ)言理解等技術(shù)的發(fā)展成熟,智能對(duì)話系統(tǒng)在各種場(chǎng)景中的應(yīng)用越來(lái)越多。從應(yīng)用的角度,對(duì)話系統(tǒng)可以分為任務(wù)型、問(wèn)答型和閑聊型對(duì)話系統(tǒng)。不同于...
2020-11-30 標(biāo)簽:語(yǔ)音識(shí)別自然語(yǔ)言 1771 0
人工智能理解自然語(yǔ)言的原理是什么?要有針對(duì)性地回答該問(wèn)題,需先將它的議題邊界進(jìn)行明確定義。如果將該問(wèn)題理解為如何利用計(jì)算機(jī)工具處理和分析自然語(yǔ)言,以實(shí)現(xiàn)...
思必馳俞凱:關(guān)于自然語(yǔ)言技術(shù)的暢想
當(dāng)我們真正去做的時(shí)候,會(huì)希望在我們所使用的口語(yǔ)對(duì)話系統(tǒng)上的支撐可以定制。而大規(guī)模可定制是我們提出的新概念。
我們驚訝地發(fā)現(xiàn)BERT在參數(shù)推理理解任務(wù)中的峰值性能達(dá)到77%,僅比平均未經(jīng)訓(xùn)練的人類(lèi)基線低3個(gè)點(diǎn)。但是,我們表明這個(gè)結(jié)果完全是通過(guò)利用數(shù)據(jù)集中的虛假統(tǒng)...
2019-07-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言nlp 2497 0
新的預(yù)訓(xùn)練方法——MASS!MASS預(yù)訓(xùn)練幾大優(yōu)勢(shì)!
專(zhuān)門(mén)針對(duì)序列到序列的自然語(yǔ)言生成任務(wù),微軟亞洲研究院提出了新的預(yù)訓(xùn)練方法:屏蔽序列到序列預(yù)訓(xùn)練(MASS: Masked Sequence to Seq...
什么是智能內(nèi)容生成?萬(wàn)字講述智能內(nèi)容生成實(shí)踐
事實(shí)上,Data2Seq領(lǐng)域在工業(yè)界有著非常大的應(yīng)用價(jià)值,應(yīng)用領(lǐng)域如天氣預(yù)報(bào)、體育報(bào)道、財(cái)經(jīng)新聞和醫(yī)療報(bào)告等。一些典型的公司如Automated Ins...
2019-04-22 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言知識(shí)圖譜 1.2萬(wàn) 0
結(jié)合NLU在面向任務(wù)的對(duì)話系統(tǒng)中的具體應(yīng)用進(jìn)行介紹
對(duì)面向任務(wù)的對(duì)話系統(tǒng)來(lái)說(shuō),NLU模塊的主要任務(wù)是將用戶(hù)輸入的自然語(yǔ)言映射為用戶(hù)的意圖和相應(yīng)的槽位值。因此,在面向任務(wù)的對(duì)話系統(tǒng)中,NLU模塊的輸入是用戶(hù)...
2019-03-21 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模塊化自然語(yǔ)言 5414 0
自然語(yǔ)言的語(yǔ)義表示學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用
在獲取句子或文檔的語(yǔ)義表示時(shí),一段話的語(yǔ)義由其各組成部分的語(yǔ)義,以及它們之間的組合方法所確定[8]。由此,一些工作開(kāi)始嘗試根據(jù)輸入的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型的結(jié)構(gòu)。...
2019-03-08 標(biāo)簽:語(yǔ)音識(shí)別圖像分析自然語(yǔ)言 7341 0
一種在視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航任務(wù)中提出的新方法,來(lái)探索未知環(huán)境
視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航(vision-language navigation, VLN)任務(wù)指的是引導(dǎo)智能體或機(jī)器人在真實(shí)三維場(chǎng)景中能理解自然語(yǔ)言命令并準(zhǔn)確執(zhí)行。...
了解BERT原理、技術(shù)、實(shí)踐,只需3分鐘
它基于谷歌2017年發(fā)布的Transformer架構(gòu),通常的Transformer使用一組編碼器和解碼器網(wǎng)絡(luò),而B(niǎo)ERT只需要一個(gè)額外的輸出層,對(duì)預(yù)訓(xùn)練...
注意力機(jī)制越發(fā)頻繁的出現(xiàn)在文獻(xiàn)中,因此對(duì)注意力機(jī)制的學(xué)習(xí)、掌握與應(yīng)用顯得十分重要。本文便對(duì)注意力機(jī)制做了較為全面的綜述。
《中國(guó)近代史綱要》考試過(guò)關(guān)?Python幫你劃重點(diǎn)
這個(gè)分析確實(shí)有用,看著這些詞我就聯(lián)想到了,在1840—1919年的中國(guó),清政府面對(duì)外敵的屈辱,以及孫中山先生為代表的有識(shí)之士的努力。但是考試不是單考這些...
2019-01-28 標(biāo)簽:python識(shí)別技術(shù)自然語(yǔ)言 3157 0
Transformer一統(tǒng)江湖:自然語(yǔ)言處理三大特征抽取器比較
上面這幾個(gè)特點(diǎn)請(qǐng)記清,一個(gè)特征抽取器是否適配問(wèn)題領(lǐng)域的特點(diǎn),有時(shí)候決定了它的成敗,而很多模型改進(jìn)的方向,其實(shí)就是改造得使得它更匹配領(lǐng)域問(wèn)題的特性。這也是...
2019-02-04 標(biāo)簽:Transformer自然語(yǔ)言nlp 2786 0
對(duì)于給定的自然語(yǔ)言q和給定的表格全集T={T1, T2, .., Tn},表格檢索任務(wù)的目的是從T中找到與q內(nèi)容最相關(guān)的表格,如下圖所示。每個(gè)表格通常由...
2019-02-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)自然語(yǔ)言 3250 0
自然語(yǔ)言處理發(fā)展中不得不知的8件大事紀(jì)要
自然語(yǔ)言是人類(lèi)獨(dú)有的智慧結(jié)晶。自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing,NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要...
2018-10-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能自然語(yǔ)言 4605 0
盤(pán)點(diǎn)各行業(yè)應(yīng)用的10個(gè)人工智能用例
如今,人工智能(AI)越來(lái)越受到企業(yè)決策者的關(guān)注。鑒于這一點(diǎn),人工智能使用案例日益增多并不奇怪。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司的研究,智能機(jī)器人將在20...
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