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深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 1.N-Gram N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的...
![深度学习进阶篇-国内预训练模型[6]：ERNIE-Doc、THU-ERNIE、K-Encoder融合文本信息和KG知识；原理和模型结构详解。](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230529_5dfe9e7e0fad4be185d806d649fbe8ab.png)
深度学习进阶篇-国内预训练模型[6]：ERNIE-Doc、THU-ERNIE、K-Encoder融合文本信息和KG知识；原理和模型结构详解。
深度学习进阶篇-国内预训练模型[6]：ERNIE-Doc、THU-ERNIE、K-Encoder融合文本信息和KG知识；原理和模型结构详解。 1.ERNIE-Doc: A Retrospective Long-Document Modeling Transformer 1.1. ERNIE-Doc简...
人工智能知识图谱之信息抽取：基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版)，提效。
基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案，提升标注效率！项目链接见文末人工标注的缺点主要有以下几点：产能低：人工标注需要大量的人力物力投入，且标注速度慢，产能低，无法满足大规模标注的需求。受限条件多：人工标注受到人力、物力、时间等条件的限制，无法适应所有的标注场景，尤其是一些复杂的...
【技术白皮书】第一章：OCR智能文字识别新发展——深度学习的文本信息抽取
1.1技术背景——什么是基于深度学习的文本信息抽取信息抽取 （Information Extraction） 是把原始数据中包含的信息进行结构化处理，变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统的是原始数据，输出的是固定格式的信息点，即从原始数据当中抽取有用的信息。信息抽取的主要任务是将各种各样的信息点...
Nat. Mach. Intel. | 深度学习连提取冷冻电镜图蛋白质动力学信息都搞定了！
今天给大家介绍日本京都大学大学院医学研究科医学部教授Yasushi Okuno团队近期发表在nature machine intelligence上的关于如何利用深度学习技术DEFMap直接提取冷冻电镜密度图中蛋白质动态信息的文章。DEFMap仅使用低温冷冻电镜密度数据，获得了与分子动力学模拟和实验...
用深度学习从非结构化文本中提取特定信息
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Deep learning for specific information extraction from unstructured texts 作者 | Intuition Engineering 翻译 | AI小山 &nbs...
NLPIR融合深度学习技术挖掘数据信息
伴随着计算机的日益普及，互联网的迅猛发展，文本的数量(电子邮件、新闻、网页、科技论文等)在不停的增长，因而对文本作智能化处理以获取所需信息的需求日益迫切。在这样的社会需求下，自 然语言处理技术的地位和作用日益重要。经过几十年的研究，计算机 处理自然语言的理论基础日趋成熟，应用范围也越来越广，初步...
【深度】“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质，Hinton说他要看1万遍
本文讲的是“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质，Hinton说他要看1万遍，利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车，在玩视频游戏和下围棋时击败了世界冠军，还能做梦、画画，帮助进行科学发现，但同时它们也深深地让其发明者困惑，谁也没有料到所谓的“深度学习”算法能做得这么好。没有基本的原则指引这些学习系统...
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