ICML 2019 | 序列到序列自然語言生成任務超越BERT、GPT!微軟提出通用預訓練模型MASS
編者按:從2018年開始,預訓練(pre-train) 毫無疑問成為NLP領域最熱的研究方向。藉助於BERT和GPT等預訓練模型,人類在多個自然語言理解任務中取得了重大突破。然而,在序列到序列的
編者按:從2018年開始,預訓練(pre-train) 毫無疑問成為NLP領域最熱的研究方向。藉助於BERT和GPT等預訓練模型,人類在多個自然語言理解任務中取得了重大突破。然而,在序列到序列的
以下是機器之心對獲獎論文的摘要介紹,其中最佳可解釋 NLP 論文還未公開。 最佳專題論文(Best Thematic Paper) What's in a Name? Reducing
參加 2019 Python開發者日,請掃碼諮詢 ↑ ↑↑ 責編 | Jane 出品 | AI科技大本營(公眾號id:rgznai100) 【導語】上週,李沐老師公佈 GluonNL
作者丨張浩宇 學校丨國防科技大學計算機學院 研究方向丨自然語言生成、知識圖譜問答 本文解讀的是一篇由 國防科技大學 與 微軟亞洲研究院 共同完成的工作,文中提出一種基於預
2018年標誌著自然語言處理領域的轉折點,一系列深度學習模型在NLP任務中實現了最先進的結果,從問答到情感分類。最近,谷歌的BERT演算法已經成為一種“統治所有人的一種模式”,基於其在各種任務中的卓
NLP 問題被證明同影象一樣,可以通過 finetune 在垂直領域取得效果的提升。Bert 模型本身極其依賴計算資源,從 0 訓練對大多數開發者都是難以想象的事。在節省資源避免重頭開始訓練的同時,為更好的擬合
總第337篇 2019年 第15篇 美美導讀:美團團隊在剛剛結束的WSDM Cup 2019比賽“真假新聞甄別任務”中獲得了第二名的好成績。本文將詳細介紹他們本次獲獎的解決方案,
過去的一年,深度神經網路的應用開啟了自然語言處理的新時代。預訓練模型在研究領域的應用已經令許多NLP專案的最新成果產生了巨大的飛躍,例如文字分類,自然語言推理和問答。 ELMo,ULMFiT 和OpenAI
在擊敗 11 個 NLP 任務的 State-of-the-art 結果之後,BERT 成為了 NLP 界新的里程碑, 同時打開了新的思路: 在未標註的資料上深入挖掘,可以極大地改善各種任務的效果。資料標註是昂
在通用語言理解評估(GLUE)基準中,自BERT打破所有 11 項 NLP 的記錄後,可應用於廣泛任務的 NLP 預訓練模型得到了大量關注。2018 年底,機器之心介紹了微軟提交的綜合性多工 NLU