Google Scholar一个Inamdar, S., Chapekar, R., Gite, S. & Pradhan, B. Machine learning driven mental stress detection on reddit posts using natural language processing.Hum.-Centric Intell. 系统。3, 80–91 (2023).文章 一个Google Scholar一个Alanazi, S. A. et al. Public’s ...
如图为在 2018 年 11 月至 2019 年 12 月间发表的与 BERT 相关的论文集合。y 轴代表的是对引文数目的对数统计(由 Google Scholar统计),它的下限为 0。这些文章中的大多数是通过在 arXiv 论文的标题中搜索关键词 BERT 找到的。 这种信息通常具有更好的交互性,因此这里我给出了它的 GIF 图。如果感兴趣的...
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AI Scholar Weekly是AI领域的学术专栏,致力于为你带来最新潮、最全面、最深度的AI学术概览,一网打尽每周AI学术的前沿资讯。 每周更新,做AI科研,每周从这一篇开始就够啦! 本周关键词:自然语言对话数据集、图像增广、心理健康评估 本周最佳学术研究 谷歌发布全新自然语言对话数据集 ...
完全基于 semanticscholar.org (https://semanticscholar.org/) 的论文全文进行训练,而不仅仅是摘要,整个论文数量达到了 1.14M,而文本符号也达到了 3.1B 的级别;SciBERT 有自己的词库 scivocab,该词库完全匹配训练语料库;在目前所有科学领域的自然语言处理任务中均达到了最先进的级别,我们可以看下图; 最后,我们可以...
作为决定神经网络是否传递信息的「开关」,激活函数对于神经网络而言至关重要。不过今天被人们普遍采用的 ReLU 真的是最高效的方法吗?最近在社交网络上,人们找到了一个看来更强大的激活函数:GELU,这种方法早在 2016 年即被人提出,然而其论文迄今为止在 Google Scholar 上的被引用次数却只有 34 次。
1)完全基于semanticscholar.org的论文全文进行训练,而不仅仅是摘要,整个论文数量达到了1.14M,而文本符号也达到了3.1B的级别; 2)SciBERT有自己的词库scivocab,该词库完全匹配训练语料库; 3)在目前所有科学领域的自然语言处理任务中均达到了最先进的级别,我们可以看下图;最后...
现在,这个时间从三天三夜,一下缩短到一个多小时! 带来这个进步的,是Google Brain实习生,尤洋。这位小哥来自中国河南,曾经的清华计算机硕士第一,目前在加州大学伯克利分校读博。 他最近完成的一项研究,把预训练BERT的速度足足提高了64倍。训练时间从4860分钟,变成了76分钟11秒。 而且训练完成后,在机器问答数据集SQuAD...
Google Scholar Keerthika, T. & Premalatha, K. An effective feature selection for heart disease prediction with aid of hybrid kernel SVM. Int. J. Bus. Intell. Data Min. 15, 306–326 (2019). Google Scholar Sadek, R. M. et al. Parkinson’s disease prediction using artificial neural ...