【NLP核心框架-BERT模型】自然语言处理核心框架-BERT模型项目实战(基于Pytorch)从入门到实站共计46条视频,包括:BERT课程简介、1-BERT任务目标概述、2-传统解决方案遇到的问题等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
《瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛》命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)任务。本项目模型结构:Bert+BiLSTM+CRF,更多内容:http://edu.ichenhua.cn/t/ner, 视频播放量 7.1万播放、弹幕量 22、点赞数 1336、投硬币枚数 746、收藏人数 2825、转发人数 3
本项目是阿里天池大赛的一个经典赛题,《瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛》,赛题要求选手在糖尿病相关的学术论文和临床指南的基础上,做实体的标注,也就是NLP领域常说的,命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)任务。温馨提示 课程有效期为120天,不允许多人共享账号,请知悉。 综合概述:12课时 / 4时...
| 深度学习框架理解(PyTorch等)、大规模模型研发经验、Python等编程熟练掌握、算法基础扎实、高性能计算理解;大模型技术原理熟悉,如Transformer、BERT、GPT等,且有相关工程化、优化经验;Tensorflow/Pytorch精通,量化方案了解;大模型训练、微调、部署能力;算法与模型知识深入,如深度学习、机器学习算法,Transformer架构等;编程...
2. 具有主流深度学习框架Pytorch/Tensorflow进行项目落地经验,熟悉大模型训练框架Megatron-LM/Deepspeed等多机多卡方案,有百亿/千亿NLP大模型训练调优经验及CUDA C能力优先; 3. 对 LLM 相关任务技术有深入理解(底座模型训练、增强学习、大模型工程化),有实际任务经验者优先,具有Transformer/Bert/GPT/T5落地经验优先; ...
Pytorch Bert_BiLSTM_CRF_NER 中文医疗命名实体识别项目 医学命名实体识别,引言:NLP技术目前在社会各个领域都在应用,其中在命名实体识别方面应用很广泛,也是极具特色的。一、利用NLP技术训练模型,来识别病例里面的关键信息。1、搜集数据(训练数据、验证数据、测试数据
单轮对话问答项目实战,基于bert预训练模型,pytorch训练,自然语言处理nlp简明教程共计7条视频,包括:1.课程简介、2.基于文本的相似度、3.理解什么是cos相似度等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
关系抽取(Relation Extraction)就是从一段文本中抽取出(主体,关系,客体)三元组,是 NLP 领域重难点任务之一,本课程选用的 CasRel 模型,是一个知名度较高的 Joint Model 关系抽取模型。实体关系抽取任务,不仅能锻炼编码能力,还能在面试中作为难点突破的创新方案,
《瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛》命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)任务。本项目模型结构:Bert+BiLSTM+CRF,更多内容,请查询「陈华编程官网」。科技 计算机技术 NLP AI 实体识别 深度学习 LSTM Bert Pytorch 陈华编程 发消息 官网:www.81f7.com,客服wx:chenhuacode...
IT技术新手创建的收藏夹默认收藏夹内容:【人工智能理论+项目实战】全面掌握人工智能,包含pytorch、transformer框架、BERT、注意力机制、迁移学习和NLP项目精讲,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览