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一文超详细讲解文本风格迁移

前言：自然语言的文本风格，可以是比风格更广泛的东西。文本风格迁移的应用，是可以比你想象中的应用更大。图像的风格转换，大家都很熟悉。在之前的其中一期里，我们也讲过语音的风格转换。这堂课中，我们要来讲文本的风格转换。文本的风格转换可以有很多不同的面相。比如，我们可以把负面的句子转换为正面的句子。这个问题，如果我们有成对的数据，就可以直接端对端训练结束。但问题在，在文本风格迁移任务中，通常难以收集到成对

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原创 2021-04-11 15:05:38 4767 阅读

【ACL2020】SEEK：一种轻量级的知识图谱嵌入框架

paper：https://arxiv.org/pdf/2005.00856.pdfcode：https://github.com/Wentao-Xu/SEEK本文提出一种轻量级的知识图谱嵌入框架SEEK1.引言2.相关工作3.SEEK的框架复杂度分析与其他方法比较4.实验5.总结6.参考文献本文的贡献有两个：提出了「轻量级框架SEEK」，同时满足模型的低复杂性、高表达力提出了新「打分函数」，同时

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原创 2021-04-11 15:05:16 713 阅读

图文并茂带你了解依存句法分析

前言：上一期我们讲了成分句法分析，它相当于考虑广义上的嵌套关系的命名实体识别。这一次我们来说一说依存句法分析，它相当于文本结构化任务中，与命名实体识别经常在一起的实体关系抽取任务。成分句法分析关心的是，某两个相邻词汇能不能接在一起构成成分（广义的mention）。而依存句法分析关系的是，两个词汇之间的关系（entityrelation）。依存解析不关心两个词汇是否一定要相邻。比如book和flig

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原创 2021-04-11 15:05:04 2957 阅读

你知道吗？还有比自回归方式更快更好的序列生成！

前言：今天要说的内容是关于非自回归方法的序列生成。在作业1中，我们做了语音识别。它可以看作是一种条件序列生成。输入是一段语音，输出的一段文本序列要求对应到这段输入的语音。除了语音识别外，条件序列生成还可以拓展到更多的任务。比如看图说话，给定一副图片，要求生成的文本序列能够描述图片中的内容。类似的，机器翻译也是，给定一个源语言的文本序列，要求生成的文本序列是还原源语言语义且语言是另一种指定语言。一般

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原创 2021-04-11 15:04:51 2096 阅读

在属性级情感分析中结合BERT和语法信息

论文：ModellingContextandSyntacticalFeaturesforAspect-basedSentimentAnalysis地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.293/这是ACL2020上的一篇长文，作者来自澳大利亚伍伦港大学。（感觉wollongong翻译成卧龙岗更带感）在这篇文章中，作者没有使用一个端到端的模

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原创 2021-04-11 15:04:30 1615 阅读

这样的Softmax你真的不了解！

每日英文Donot,foronerepulse,forgothepurposethatyouresolvedtoeffort.不要因一次挫败，就放弃你原来决心想达到的目的。Recommender：云不见作者：SewadeOgun翻译：王萌澳门城市大学(深度学习自然语言处理公众号)Softmax函数是分类模型中使用的主要函数之一。它通常在机器学习课程的早期介绍里。它以长度为d的实值向量作为输入，并将

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原创 2021-04-11 15:04:13 1650 阅读 1点赞

使用BERT进行跨领域情感分析

AdversarialandDomain-AwareBERTforCross-DomainSentimentAnalysis（https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.370/）这是ACL2020上的一篇长文，作者来自北京邮电大学。这篇文章将BERT模型用在跨领域情感分析上，所使用的方法并没有非常新颖，不过实验和分析倒是挺多的。大体思路这篇文章所

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原创 2021-04-11 15:03:49 1269 阅读

一文详解自然语言处理任务之共指消解

前言在所有的 NLP 任务中，有一些任务比较例外。它的输出不属于一个序列，一个类别，或者是多个序列，多个类别，而可能是一个图、或是一棵树，一种数据结构。每个 NLP 任务都有属于自己的领域知识和求解框架。但这里我们主要来说一下共指解析的解决框架和深度学习的做法。共指解析的目标是要找出文中指代相同的代指。图中的"它"指的是什么呢？它是指拳头，"他"的拳头是谁的拳头呢？指的是钟佳播的全头。如果是一个

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原创 2021-04-10 19:58:13 2868 阅读

一文看尽预训练语言模型

前言：虽然我综述过至少4遍预训练语言模型，但每次看都依然可以发现一些新的东西。经典的突破性进展，值得让人深入反复讲。过去 NLP 领域是一个任务用标注数据训练一个模型，而现在我们可以在大量无标注的语料上预训练出一个在少量有监督数据上微调就能做很多个任务的模型。这其实也会比较接近我们学习语言的过程。测试英文能力的好坏，考个雅思，里面有各式各样的任务，有听说读写，有各式各样的题型，有填空有选择。但我们

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原创 2021-04-10 19:55:28 2309 阅读

一文看尽各种 NLP 任务

前言：之前我们讲了很多与语音处理有关的任务，这次我们来讲和自然语言处理相关的任务。NLP任务大体可以分成两大类，一种是文本序列到文本序列，比如机器翻译，文本风格迁移等，另一种是序列到类别，比如情感分类，实体命名识别，主题分类，槽位填充等。NLP 这个词的用法有点模糊。Language 指的一般是人与人沟通时用的语言。因此 Natural Language 可以是文字也可以是语音。因此语音相关的技术

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原创 2021-04-10 19:51:01 1030 阅读

Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络

一、背景介绍　　BERT和RoBERTa在文本语义相似度等句子对的回归任务上，已经达到了SOTA的结果。但是，它们都需要把两个句子同时喂到网络中，这样会导致巨大的计算开销：从10000个句子中找出最相似的句子对，大概需要5000万(C100002=49,995,000)个推理计算，在V100GPU上耗时约65个小时。这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索，同样也不适合无监督任务（例如：聚类）。　

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原创 2021-04-10 19:45:52 1444 阅读

Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络

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原创 2021-04-10 19:45:48 1980 阅读

命名实体识别 NER 论文综述：那些年，我们一起追过的却仍未知道的花名（一）

亚里士多德在《形而上学》中认为，对于存在，最重要的问题，就是给世间万物的存在基于语言来分层和分类。从神说要有光起，到基友给你取了个外号叫狗蛋。你会发现，创造与命名，在历史中往往等同。名字是自我概念的一部分。它是搭建视、听、味、嗅、触，五感与想象的桥梁。而花名更是凸显了自我的核心部分，是人们看待事物的侧面。比如奶茶妹妹（章泽天），哥哥（张国荣），教主（黄晓明），范爷（范冰冰），贾老板（贾斯汀·汀布莱

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原创 2021-04-10 19:44:12 644 阅读

【李宏毅NLP笔记】Tacotron 可以从哪些方面改进

前言：Tacotron 并没有解决所有的问题，有时候它合成出的发音会出错。这一次我们会先讲一讲 Tacotron 以外的一些模型。这些模型是基于 Tacotron 的变种。有的解决它的发音出错问题，有的则在其他方面，如注意力，损失，训练技巧上创新，来让 Tacotron 的表现变得更好。还有的是可以控制语气停顿等条件的语音合成，比如第七代微软小冰中用到的，基于人设的语音合成。语音合成任务并不需要像

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原创 2021-04-10 17:29:29 1178 阅读

图神经网络 GNN GAT & GCN（一）

前言：神经网络要如何聚合图结构中的信息呢？之前有说到有两种主流方法：(1) 把CNN的方法泛化，考虑节点周边的邻居关系进行空间上的卷积，比如 GAT。(2) 利用卷积本质是频域上的滤波这一特性，在频域上操作，比如 GCN。这一期我们来说下这两种方法具体怎么做（来自李宏毅《机器学习》助教姜成翰资料）Spatial-based GNN这部分内容会包括 NN4G，DCNN，DGC，GraphSAGE，M

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原创 2021-04-10 17:27:33 1626 阅读

图神经网络 GNN GAT & GCN（一）

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原创 2021-04-10 17:27:29 2363 阅读

【论文解读】LGN: 基于词典构建的中文NER图神经网络

一. 介绍Motivation基于字符的中文NER中，同一个字符可能属于多个lexicon word，存在 overlapping ambiguity 的现象, 这会对最终标注结果造成误导。例如图1中， “河流” 也可属于 "流经" 两个词中，都含有同一个"流"字。Ma等人于2014年提出，想解决overlapping across strings的问题，需要引入「整个句子中的上下文」以及「来自高

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原创 2021-04-10 17:22:11 1212 阅读

【原创手写笔记】面试准备，关于Adaboost & GBDT算法你需要知道的那些

导读上一份笔记在介绍决策树的过程中我们提到了“决策树是许多集成学习算法的基础算法”。那么，什么是集成学习算法、集成学习算法有哪几种、它们彼此之间有什么区别、集成学习算法合起来性能一定会超过基础学习器吗？在接下来的几份笔记中，我们将会针对几种集成学习算法针对高频问题做推导和解答。这份笔记将首先针对Adaboost和GBDT算法进行介绍，Adaboost和GBDT算法都属于集成学习中采用Boostin

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原创 2021-04-10 17:19:57 709 阅读

【图文并茂】通过实例理解word2vec之Skip-gram

导读word2vec主要实现方法是Skip-gram和CBOW,CBOW的目标是根据上下文来预测当前词的概率，且上下文所有的词对当前词出现概率的影响的权重是一样的，因此叫做continuous bag-of-words模型。如在袋子中取词，去取出数量足够的词就可以了，与取出词的先后顺序无关。Skip-gram刚好相反，其是根据当前词来预测上下文概率的。在实际应用中算法并无高下之分，主要根据呈现的效

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原创 2021-04-10 17:18:35 1281 阅读

【机器学习实战】垃圾分类快速理解机器学习中的朴素贝叶斯（Naive Bayes）

导读贝叶斯方法是一个历史悠久，有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时直接而又高效，很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。其实朴素贝叶斯=贝叶斯公式+条件独立假设1.贝叶斯公式大学概率学统计就已经学过贝叶斯公式，没学过也没关系，该公式就一行：P(Y|X)=P(X|Y)*P(Y)/P(X)它是由联合概率推导出来的：P(Y,X

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原创 2021-04-10 17:14:42 702 阅读

【论文解读】UniLM:一种既能阅读又能自动生成的预训练模型

概述：　　UniLM是微软研究院在Bert的基础上，最新产出的预训练语言模型，被称为统一预训练语言模型。它可以完成单向、序列到序列和双向预测任务，可以说是结合了AR和AE两种语言模型的优点，Unilm在抽象摘要、生成式问题回答和语言生成数据集的抽样领域取得了最优秀的成绩。一、AR与AE语言模型AR: Aotoregressive Lanuage Modeling，又叫自回归语言模型。它指的是，依据

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原创 2021-04-10 17:13:52 1176 阅读

深入TextCNN（一）详述CNN及TextCNN原理

本文是本人所写的NLP基础任务——文本分类的【深入TextCNN】系列文章之一。【深入TextCNN】系列文章是结合PyTorch对TextCNN从理论到实战的详细教程。本文适合阅读的对象：对深度学习、卷积神经网络和PyTorch有一定的基础对卷积神经网络用于文本分类有一定实践经验的读者在拥有上面基础的同时想进一步提高自己、增加对TextCNN的理解的读者本文的重点部分是：结合PyTorch函数对

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原创 2021-04-10 15:07:23 683 阅读

不到100行实现的全面NLP教程（pytorch+tensorflow）

NLP-tutorial是为使用TensorFlow和Pytorch学习NLP的人编写的教程。NLP中的大多数模型都是用不到100行代码实现的。(注释或空行除外)作者在每一个模型中，都用了一种实例来表示实现该模型，比如句子分类、机器翻译等。每个案例都对应一篇论文，大家可以对应论文再结合百行不到的代码，我相信你的理论与实践会进步的飞快的！github地址：https://github.com/gra

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原创 2021-04-10 15:00:08 286 阅读

【一分钟论文】 NAACL2019-使用感知句法词表示的句法增强神经机器翻译

张梅山教授个人主页：http://zhangmeishan.github.io/论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.02878.pdf这是我小导师今年的一篇论文，最近刚好有时间，就来简单分享下。论文概括：将训练好的句法分析模型的隐层，融入到经典的seq2seq NMT模型当中，使模型获得句法信息，来得到更好的翻译效果。解决了之前融入句法信息的方法：Tree RNN模型和

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原创 2021-04-10 14:58:15 96 阅读

是时候研读一波导师的论文--一个简单有效的联合模型

导读这篇文章提出了一个简单有效的联合模型，联合学习中文分词和词性标注，并且在五个数据集上面进行验证。作者是张梅山。代码开源 --- c++版本和pytorch版本。张梅山导师主页https://zhangmeishan.github.io/C++版本https://github.com/zhangmeishan/NNTranJSTaggerPytorch版本https://github.com/

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原创 2021-04-10 14:55:57 243 阅读

近年来NLP在法律领域的相关研究工作

导读今天总结了下近年来NLP在法律领域的相关研究工作，包括论文、竞赛和一些优秀项目、在线系统。该项目放到了github上了：https://github.com/bamtercelboo/Awesome-Law-NLP-Research-Work欢迎大家star和fork。之后会继续完善该项目，希望对大家有帮助！Paper论文链接和代码请在github中获取！2017Learning to pre

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原创 2021-04-10 14:55:11 928 阅读

近年来NLP在法律领域的相关研究工作

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原创 2021-04-10 14:55:08 566 阅读

干货 | 斯坦福统计学习理论笔记：带你搞定「贼难」的理论基础

之前吴恩达的机器学习课其实有点浅显，如果想进阶的话，我推荐一个由斯坦福大学计算机系教授Percy Liang整理的一个统计学习理论的一个笔记。不管你现在看不看得懂，我还是建议你收藏起来。若想在我们这条路上走的长久，真的需要了解这些！它的主要讲的内容有：一致收敛（VC 维度，Rademacher 复杂性等）隐式/算法正则化，神经网络的泛化理论内核方法在线学习和 bandits 问题无监督学习：指数族

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原创 2021-04-10 14:54:21 263 阅读

谈谈我在自然语言处理进阶上的一些个人拙见

导读自然语言处理这个方向我感觉已经泛滥了，很多方向的人都开始转向该专业，当然也包括转向计算机视觉的。之前我写过一篇文章谈谈我在自然语言处理入门的一些个人拙见对很多人有过帮助，我感到很开心。但是现在已经不同往日了，很多人早已经入门了。当然，如果你已经进阶了，就忽略这个文章吧。嘿嘿。很多人通过微信，公众号等问我：现在已经看完深度学习视频了，我该怎么办？或者我早已经写完分类器了，接下来怎么办？等等。我就

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原创 2021-04-10 14:53:40 169 阅读

详解文本分类之DeepCNN的理论与实践

导读最近在梳理文本分类的各个神经网络算法，特地一个来总结下。下面目录中多通道卷积已经讲过了，下面是链接，没看的可以瞅瞅。我会一个一个的讲解各个算法的理论与实践。目录暂定为：多通道卷积神经网络（multi_channel_CNN）深度卷积神经网络（deep_CNN）基于字符的卷积神经网络（Char_CNN）循环与卷积神经网络并用网络（LSTM_CNN）树状LSTM神经网络（Tree-LSTM）Tra

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原创 2021-04-10 14:52:38 211 阅读

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