千万别满足于跑通别人的github代码,最好去参加一次Kaggle、天池、Biendata等平台的比赛,享受优化模型的摧残。 Kaggle的优点是有各种kernel可以学习,国内比赛的优点是中文数据方便看case。建议把两者的优点结合,比如参加一个国内的文本匹配比赛,就去kaggle找相同任务的kernel看,学习别人的trick。同时多看些顶会论文并复现,...
.github/workflows 1-1.NNLM 1-2.Word2Vec 1-3.FastText 2-1.TextCNN 3-1.TextRNN 3-2.TextLSTM 3-3.Bi-LSTM 4-1.Seq2Seq 4-2.Seq2Seq(Attention) 4-3.Bi-LSTM(Attention) 5-1.Transformer 5-2.BERT archive/tensorflow/v1 .gitignore ...
推荐github上的一个NLP代码实现的教程:nlp-tutorial,一个使用TensorFlow和Pytorch学习NLP(自然语言处理)的教程,教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码实现。 教程说明 这是使用TensorFlow和Pytorch学习NLP(自然语言处理)的教程,把常用NLP模型用不到100行的代码实现了,教程里附论文下载,并且包含py和ipynb文件,经过测试...
近日,来自韩国庆熙大学的 Tae Hwan Jung 在 Github 上创建了这样一个项目:「nlp-tutorial」。项目地址:https://github.com/graykode/nlp-tutorial这个项目并不复杂,但却包含了基本的嵌入式表征模型、CNN、RNN、注意力模型、Transformer 等的 13 个重要模型的核心代码实现。整体而言,基本所有代码都是作者自己完成的,...
本仓库的使用说明github.com/PKU-TANGENT/nlp-tutorial#%E6%9C%AC%E4%BB%93%E5%BA%93%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%AF%B4%E6%98%8E 写在前面 相信大家经过几年的学习,已经拥有了以下的技能: 优秀的信息检索能力,无论是在论文阅读、写代码、使用服务器、写论文等过程中都有可能遇到各种各样...
以上简单介绍了基于LSTM的情感分类。可前往GitHub获取更多PaddleNLP的tutorial:https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/examples/text_classification/rnn PaddleNLP 更多项目 如何通过预训练模型Fine-tune下游任务 使用BiGRU-CRF模型完成快递单信息抽取 ...
code:https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/1-1.NNLM Bengio等人在2001年提出的NNLM是最经典的语言模型,属于n-gram,对每个token采用低维向量表示(摈弃one-hot,因为其元素之间正交,且会维度爆炸),算法的流程如上,实现: (2)word2vec,paper:《Distributed Representations of Words and Phrases and...
「Huggingface🤗NLP笔记系列-第7集」最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍,惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程,于是决定记录一下学习的过程,分享我的笔记,可以算是官方教程的精简+注解版。但最推荐的,还是直接跟着官方教程来一遍,真是一种享受。
https://github.com/Socialbird-AILab/BERT-Classification-Tutorial Bert pytorch实现 https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT Bert用于中文命名实体识别,tensorflow版本 https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER Bert 基于 Keras 的封装分类标注框架 Kashgari,几分钟即可搭建一个分类或者序列标注...
Logistic Regression Tutorial for Machine Learning(machinelearningmastery.com) Softmax Regression (ufldl.stanford.edu) 梯度下降算法 Learning with gradient descent (neuralnetworksanddeeplearning.com) Gradient Descent (iamtrask.github.io) How to understand Gradient Descent algorithm (kdnuggets.com) ...