深度学习命名实体
社区干货
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 针对这种情况可以通过对特征列重命名实现逻辑删除。由于训练侧是基于特征名字来读,重命名后就读不到了。如果有算法同学发现对模型有影响,将其重命名回来就好,过了一段时间没有影响后就可以稳妥地物理删除该特征。...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。 近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注的成本比较高,所以如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕育出了预...
AI 大模型探索 | 社区征文
# 前言> 2023年马上就要结束了,这一年对于整个互联网来说意义非凡。随着深度学习技术的不断进步,大规模预训练语言模型(以下简称大模型)在自然语言处理领域取得了显著进展,从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模... 命名等等,这些无一不是我们开发中的痛点,更何况一个公司开发团队由新人老人共同作业时各种沟通、编码习惯等差异,导致我们沟通成本、开发成本增多。所以国内外各AI都在无缝融入IDE,在这里仅以我使用过的VS Code的...
特惠活动
深度学习命名实体-优选内容
深度学习命名实体-相关内容
AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要的是提升研发效率,降低运维成本。我相信在不久的将来,我们会看到越来越多AI技术被深入应用在后端各个环节中。... 自动为每个接口中的实体生成数据库表结构,包括字段名、数据类型、索引等。开发者再对表结构进行简单确认即可完成数据库设计工作。这不但可以确保前后端定义一致,也避免了因为人工错误可能导致的设计问题。例如,根...
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI赋能安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 伴随着人工智能技术的蓬勃发展,当前网络空间已经迈进到人工智能... 用户与实体行为分析系统采用的UEBA 技术( User and Entity Behaviours Analytics),是网络安全领域里进行异常检测的重要手段之一。在传统检测设备(如 IDS、 IPS、 NGIPS、 NGIDS、FW、 NGFW )中,需要根据专家经...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
文本实体关系抽取、文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddleP...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 针对这种情况可以通过对特征列重命名实现逻辑删除。由于训练侧是基于特征名字来读,重命名后就读不到了。如果有算法同学发现对模型有影响,将其重命名回来就好,过了一段时间没有影响后就可以稳妥地物理删除该特征。...
golang pprof
图中每一个方形都代表一个函数实体,而有向边则是函数调用,源节点是caller,目标节点是callee。有向边越粗代表调用开销越大,节点越大代表当前函数开销越大。# pprof实战> 纸上得来终觉浅,觉知此事要躬行。看过了基本使用,下面让我们用一个demo来巩固下pprof的学习。实战源码: ,感谢wolfgre提供的实战代码🙏。clone下来直接go build,然后运行即可(源仓库没有基于go mod构建,我们这里也就先off掉mod)。```export GO111M...
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。... 自主行动并可以与环境交互的软件程序或机器人等实体。Agent 包含三步:PPA,即感知 (Perception)--规划(Planning)---行动(Action)。人工智能之父、图灵奖得主马文·明斯基(Marvin Minsky)在 1986 年出版了一本里程碑...
【报名】ChatGLM 实践大赛 · 学术应用篇 | 提供培训、算力、数据
OpenAI和Google(实体)各自在大语言模型(概念)上的代表论文;3. 怎么解决搜索意图识别(问题);4. ChatGPT(概念)最新进展的论文有哪些。赛道7:论文推荐和科技情报生成(Hard)**任务描述:**基于用户画像(订阅关键词+搜索浏览行为),从每日最新论文中筛选跟用户相关的1篇或多篇论文,基于论文信息(标题、作者、摘要等,也可以增加其他额外信息)微调大模型生成科技情报,情报形式和深度由选手自定义。 **三、奖项...
图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文
管道式关系抽取是将任务转化为**命名实体识别**和**文本分类任务**。典型的代表有PURE。实现方式:1. 先对文本段进行命名实体识别任务,抽出实体。2. 再对每个文本段的实体进行两两配对,形成主客体的实体对。3... 直接把正确的entity span及其label丢给relation model去学习;在推理阶段,则是将实体模型预测出的实体span输入到关系模型中去预测关系标签。### 联合抽取#### 方案说明一把梭哈,直接生成三元组。典型的代表有C...
智能时代的算法技术实践|火山引擎开发者社区 Meetup 第五期
本次分享结合传统音频信号处理和深度学习技术的发展,探索智能信号处理技术在高质量音频采集,智能语音交互以及在小说多播场景打造身临其境的空间声音效果三个方面的应用。**《** **NLP** **在 OPPO 推荐场景中的应... **《实体链接技术在 OPPO 自研** **知识图谱** **和小布助手的应用实践》樊乘源,** **OPPO** **高级** **NLP** **算法工程师**实体链接是 NLP、知识图谱领域的基础任务之一,即对于给定的一个中文文本,将其中的实...
