深度学习命名实体识别
社区干货
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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别(NER)应用:1.安装所需...
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...
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。...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。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保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
特惠活动
深度学习命名实体识别-优选内容
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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时代。人工智能对网络空间产生了变革性的影响,如何使用人工智能技术构建更可靠的网络安全系统就变得至关重要。具体来说,人工智能赋能安全,是指基于海量数据的基础上利用人工智能来自动识别或响应潜在网络威胁的工具...
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...
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...
能力介绍
产品简介对视频内容进行识别分析,输出自然风光、日常生活等数千种场景、风格及内容属性标签。 产品优势标签丰富标签丰富,覆盖数十种行业和图像内容类别,支持数千种实体识别与多层级标签体系精准度高。 精准度高基于海量数据和深度学习技术,在业务场景中不断优化,算法精准度持续提升。 拓展性强拓展性强具备迁移学习能力的智能算法架构,可快速拓展扩展标签体系,丰富识别能力。 灵活定制丰富识别能力灵活定制可针对实际业务需要,快...
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...
MAD,现代安卓开发技术:Android 领域开发方式的重大变革|社区征文
优势以及一些学习建议。**MAD,全称 `Modern Android Development`:是 Google 针对 Android 平台提出的全新开发技术。旨在指导我们利用官方推出的各项技术来进行高效的 App 开发。有的时候 Google 会将其翻译成`现... * Memory:识别可能会导致应用卡顿、冻结甚至崩溃的内存泄漏和内存抖动,可以捕获堆转储、强制执行垃圾回收以及跟踪内存分配以定位**内存方面的问题*** Battery:会监控 CPU、网络无线装置和 GPS 传感器的使用情...
【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...
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。...
能力介绍
产品简介综合识别图片中的常见实物,包含美食、家装家居、动植物、地标、交通工具等类别的数千种实体。 核心优势标签丰富标签丰富,覆盖数十种行业和图像内容类别,支持数千种实体识别与多层级标签体系精准度高。精准度高基于海量数据和深度学习技术,在业务场景中不断优化,算法精准度持续提升。拓展性强拓展性强具备迁移学习能力的智能算法架构,可快速拓展扩展标签体系,丰富识别能力。灵活定制丰富识别能力灵活定制可针对实际业务需...
