我出身nlp的，建议cv+nlp，比如vision-based dialog，video understanding～好出论文，是我去年中的方向最...
cv/nlp是重视实践和应用的领域,同时要求研究成果指导应用,进而推动该领域的发展。 一项成熟的科研成果的特征可以概括为:问题具有挑战性,模式具有创新性,实验具有有效性。满足以上基本要求后,再来讨论如何写出一篇合格的CV或NLP论文。 CV:CV是计算机视觉,作为火爆先锋部队,在五年前吃到了一大波红利。落地在搜索、广告、...
1)Transformer不同与RNN需要从左至右计算,可以直接捕捉全文信息,算法的并行性非常好,且其设计最大的带来性能提升的关键是将任意两个单词的距离是1,这对解决NLP中棘手的长期依赖问题是非常有效的。 2)Embeddings and Softmax: 论文中将embedding层的参数与最后的Softmax层之前的线性变换层参数进行了共享,并且在embeddin...
论文“How Well Do Self-Supervised Models Transfer?”对13个知名自监督模型,在40多种数据集上进行相对公平地对比测试,得出了一些很有价值的结论。 对比学习方法(NLP) CV领域的对比学习研究在近两年风生水起,也逐渐影响到NLP领域,从2020年起,NLP领域逐渐有一些利用对比学习思想,自监督训练sentence-embedding的idea ...
论文“How Well Do Self-Supervised Models Transfer?”对13个知名自监督模型,在40多种数据集上进行相对公平地对比测试,得出了一些很有价值的结论。 对比学习方法(NLP) CV领域的对比学习研究在近两年风生水起,也逐渐影响到NLP领域,从2020年起,NLP领域逐渐有一些利用对比学习思想,自监督训练sentence-embedding的idea。
下周我们即将开启NLP方向经典论文的介绍!期待不?那就关注学姐啊! 废话不多说,来看OCR的经典论文。 # 识别 CRNN 最常用的识别网络,任意长度输入,模型小,参数少 期刊日期 TPAMI 2017 论文名称 《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Rec...
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上图是论文一作Marco Tulio Ribeiro在大会上做的展示，我们以此展开对CheckList的介绍。1、We should test NLP models 训练NLP模型的主要目标之一是泛化，虽然Accuracy是评价泛化的主要方法，但它往往高估了NLP模型的性能，用于评估模型的替代方法要么侧重于单个任务，要么侧重于特定的行为，benchmark的准确性不足以评估...