词向量 自然语言需要数学化才能够被计算机认识和计算。数学化的方法有很多,最简单的方法是为每个词分配一个编号,这种方法已经有多种应用,但是依然存在一个缺点:不能表示词与词的关系。 词向量是这样的一种向量[0.1, -3.31, 83.37, 93.0, -18.37, ……],每一个词对应一个向量,词义相近的词,他们的词向量距离也会越近(欧氏距离、夹角余弦) 词向量有一个优点,就是维度一般较低,一般
【2018.11】预见未来|NLP将迎来黄金十年(MSRA) https://www.toutiao.com/a6628158223692071427 - 今日头条 NLP 新的发展基础 来自各个行业的文本大数据将会更好地采集、加工、入库; 来自搜索引擎、客服、商业智能、语音助手、翻译、教育、法律、金融等领域对NLP的需求会大幅度上升,对NLP质量也提出更高的要求; 文本数据和语音、图像数据的多模
自然语言处理(NLP)和计算语言学(CL)是人类语言计算研究的两个领域。NLP旨在开发解决涉及语言的实际问题的方法,如信息提取、自动语音识别、机器翻译、情绪分析、问答和总结。另一方面,CL使用计算方法来理解人类语言的特性。我们如何理解语言?我们如何产生语言?我们如何学习语言?语言之间有什么关系? 在文献中,我们经常看到方法和研究人员的交叉,从CL到NLP,反之亦然。来自语言学习的课程内容可以用来告
感谢大家的关注,但其实这些笔记远没有那么大的价值;深度学习以及自然语言处理的发展极其迅速,这里的很多内容已经年久失修,甚至很多都没有完成。 相关代码:https://www.wenjiangs.com/wp-content/uploads/2022/08/_codes.zip
在本教程竞赛中,我们对情感分析进行了一些 深入 研究。谷歌的 Word2Vec 是一种受深度学习启发的方法,专注于单词的含义。
nlp_translation(self, *args, **kwargs) 方法 调用自然语言翻译接口,返回翻译结果 request syntax nlp_translation_request = NlpTranslationRequest(fromLanguage="en", toLanguage="zh-chs",text="Hello World") nlp_translation_re
译者 bruce1408 作者: Robert Guthrie 本文带您进入pytorch框架进行深度学习编程的核心思想。Pytorch的很多概念(比如计算图抽象和自动求导)并非它所独有的,和其他深度学习框架相关。 我写这篇教程是专门针对那些从未用任何深度学习框架(例如:Tensorflow, Theano, Keras, Dynet)编写代码而从事NLP领域的人。我假设你已经知道NLP领域要解决
分享面经 攒攒欧气! 一面 1. 首先是自我介绍加一个项目介绍 介绍了研究生期间的课题 用了什么方法?提升了多少指标?分析过badcase吗? 2. 简历有写大模型微调 问了目前的大模型微调方法你觉得哪一个最好? 3. 反问 二面 1. 自我介绍 2. 介绍命名实体识别项目,实体嵌套怎么解决? 3. 介绍大模型角色扮演项目,数据集怎么构建?原本微调后大模型只能扮演一个角色,问训练一次能否实现大模型
虾皮-base上海-nlp 求target在source里的起始终止位置,target和source都有空格,target空格忽略,source空格要算位置。应该是想考kmp模板 多模态一些多流的sota有了解吗 bert的结构和loss gpt的结构 ner模型的了解 针对不同的任务,大模型的指令怎么写 没有标签,怎么对商品里的iphone pro max做聚合 #面经##算法#
笔试11月初做的。然后11月中捞起来面试。一共两轮 第一轮,问简历上实习经历,再挑一个项目讲讲,讲讲multi-head attention, batch norm, dropout。最后两个答得不是很好。 最后问反馈:基础还不错,深度不够。 第二轮,一周之后接到电话,约二面。面试官说给我打了好几个... 主要人在美国,手机还不能双卡双待,之前阿里两个电话都没接到,直接给我挂了,麻,为啥留了邮箱不
投的岗位比较杂,主要是NLP,也包括一些多模态、大模型、推荐相关的岗位,最终拿到了腾讯、顺丰、平安金服和迪子的offer,华子、京东和百度的池子。 总结一下,首先算法的问题会问得非常杂,主要根据你的项目经历,面试官一般会从你的经历里挑和他们工作内容比较相关的点提问,然后不断扩展;反而八股文问的不多,一般是一些中小厂喜欢问八股。 最后是自己的一点见解,对于非研究性质的算法岗位,论文的权重并没有很大(
#24届秋招同行攻略分享# #晒一晒我的offer# bg:本二硕九 研究方向:大模型 SFT,检索增强,窗口扩展,指令压缩, Prompt 优化 目前秋招已经结束,想汇总一下当时的面试记录,个人实习经历、项目以及论文内容就简单带过,重点会写一下面试遇到的一些八股等通用的内容 科大讯飞——飞星计划提前批 部门:讯飞研究院 一面:1 小时 1.自我介绍 2.讲一下第一段实习遇到的困难 3.ChatG
#面试##算法##面经##如何判断面试是否凉了# 11.8 16:15~17:00 大概45分钟 面试官是个小姐姐,很温柔,答不上来的还一直说没关系没关系 自我介绍 介绍论文,出发点、模型结构、为什么这么做 实习经历,项目背景、做了哪些工作、用了什么模型、效果如何、有什么收获。深挖用到的ner模型,为啥用这个,能否解决非连续实体问题,如何处理特别长的实体,如何设置的负样本,前期数据预处理怎么做的
之前面试金山武汉的部门给我挂了,但是因为又投了金山珠海的部门,所以又从头再来了一遍流程,希望这一次运气好点😅。 🕒 岗位/笔试时间 11月7日 时长40分钟 📝 一面面试题目 1.计算机基础 (1)解决哈希冲突的方法 (2)哈夫曼树 (3)动态规划算法思想 2.word2vector的两种改进方法 3.在语言模型算法中可不可以使用两层lstm 4.讲解一下论文课题中的序列标注任务 5.有没有
面试官很客气 把每个项目都问了一遍 然后反复挖掘项目里面的细节 有问chatglm跟gpt的区别,放了个国庆忘记了。。。 问了一个场景题说如果用户输入的文本太长了,模型输入不了那么长的文本怎么办? 还问了一个人事方面的问题,如果合作过程中与同事发生分歧,怎么解决? #面经#