我们就会产生一个想法:能不能有一个机器人来回答这些重复的问题,它能 24 小时的工作不用休息,降低客户成本,还能挖掘聊天记录里面的一些有价值的知识点。这就是智能客服产生的背景。
XLNet 是一个类似 BERT 的模型,而不是完全不同的模型。总之,XLNET是一种通用的自回归预训练方法。它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型,最终,XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果(state-of…
BERT的全称是BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATION FROM TRANSFORMERS,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法…
什么是Transformer 《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热…
推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏…
什么是Attention机制 在“编码器—解码器(seq2seq)”⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。 现在,让我们再次思考那⼀节提到的翻译例⼦:输⼊为英语序列“They”“are…
在⾃然语⾔处理的很多应⽤中,输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例,输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列,输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列,例如: 英语输⼊:“They”、“are”、“watching”、“.” 法语输出:“Ils”、“regardent”、“.” 当输⼊和输出都是不定⻓序…
TEXTRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题,文本分类是自然语言处理的一个基本任务,试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。 在一些自然语言处理任务中,当对序列进行处理时,我们一般会采用循环神经网络RNN,尤其是它的一些变种,如LSTM(更常用),GRU。当然我们也可以把…
正如GloVe论文的标题而言,GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation,它是一个基于全局词频统计(count-based & overall statistics)的词表征(word representation)工具,它可以把一个单词表达…
英语单词通常有其内部结构和形成⽅式。例如,我们可以从“dog”“dogs”和“dogcatcher”的字⾯上推测它们的关系。这些词都有同⼀个词根“dog”,但使⽤不同的后缀来改变词的含义。而且,这个关联可以推⼴⾄其他词汇。 在word2vec中,我们并没有直接利⽤构词学中的信息。⽆论是在跳字模型还…
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