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分类: 自然语言处理高级
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基础、实践、扩展三个阶段,按文章顺序排列。
第 21 - 27 篇 · 7 个小节
问题边界、替代方案和后续练习。
图文教程
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「什么是深度学习? -> 激活函数 -> 损失函数 -> 优化算法」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「LSTM:长短期记忆网络 -> LSTM的结构 -> LSTM的应用案例 -> GRU:门控循环单元」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「转移学习的概念 -> 预训练模型的崛起 -> 预训练的步骤 -> 案例:使用 BERT 进行情感分析」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「马尔可夫模型基础 -> 例子和代码实现 -> 马尔可夫链和状态转移 -> 代码实现」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「什么是Transformer? -> 编码器与解码器 -> 自注意力机制 -> 位置编码」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「BERT模型解析 -> BERT简介 -> BERT的工作原理 -> BERT的应用案例」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「什么是序列到序列模型? -> 编码器 -> 解码器 -> 注意力机制」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「序列到序列模型概述 -> 应用实例 -> 机器翻译 -> 文本摘要」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「评估的必要性 -> 评估指标的分类 -> 自动评估指标 -> 人工评估指标」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「什么是生成对抗网络? -> 生成器 -> 判别器 -> 对抗训练」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「文本生成的特性 -> 基于GAN的文本生成面临的主要挑战 -> 离散数据的优化 -> 语义连贯性」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「什么是自然语言推理? -> 自然语言推理的任务形式化 -> 任务的重要性 -> NLI任务的挑战」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「基于规则的方法 -> 示例:基于规则的推理 -> 统计学习的方法 -> 特征提取」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「自然语言推理的评估指标 -> 准确率 -> 精确率和召回率 -> F1-score」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「什么是情感分析? -> 情感分析的应用场景 -> 情感分析的任务类型 -> 常见方法与技术」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「市场调查与品牌监测 -> 案例背景 -> 实现方式 -> 客户反馈与产品改进」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「文本生成的基本技术 -> 文本生成面临的挑战 -> 案例:聊天机器人中的文本生成 -> 序列建模」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「什么是转换学习 -> 转换学习的主要步骤 -> 建立转换学习文本生成模型 -> 语言模型的预训练」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「什么是多模态学习? -> 多模态学习的优势 -> 多模态学习的基本方法 -> 示例:文本与图像的早期融合」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「多模态学习的基本原理 -> 多模态学习在NLP中的应用场景 -> 文图生成 -> 视觉问答」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
NLP 进阶学习要把模型结构、任务形式、评估指标和真实样本放在同一条线上。阅读时可以按「跨模态生成与理解 -> 案例:文本到图像生成 -> 深度融合模型 -> 案例:视觉问答」建立结构,再回到正文里的代码、案例或指标做验证。