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NLP百面百搭

• 【算法基礎(chǔ)篇】

• 【關(guān)于 過擬合和欠擬合】那些你不知道的事

• 【關(guān)于 BatchNorm vs LayerNorm】那些你不知道的事

• 【關(guān)于 激活函數(shù)】那些你不知道的事

• 【關(guān)于 正則化】那些你不知道的事

• 【關(guān)于 優(yōu)化算法】那些你不知道的事

• 【關(guān)于 歸一化】那些你不知道的事

• 【關(guān)于 判別式（discriminative）模型 vs. 生成式(generative)模型】 那些你不知道的事
  

• 【機(jī)器學(xué)習(xí)篇】

• 【關(guān)于 邏輯回歸】那些你不知道的事

• 【關(guān)于 支持向量機(jī)】 那些你不知道的事

• 【關(guān)于 集成學(xué)習(xí)】那些你不知道的事
  

• 【深度學(xué)習(xí)篇】
  

• 【關(guān)于 CNN】那些你不知道的事(上)

• 【關(guān)于 CNN】那些你不知道的事(下)

• 【關(guān)于 Attention 】那些你不知道的事

• 【關(guān)于Transformer】 那些的你不知道的事（上）

• 【關(guān)于Transformer】 那些的你不知道的事（中）

• 【關(guān)于Transformer】 那些的你不知道的事 (下)

• 【預(yù)訓(xùn)練模型篇】

• 【關(guān)于 TF-idf】 那些你不知道的事

• 【關(guān)于 Word2vec】 那些你不知道的事

• 【關(guān)于 fastText】 那些你不知道的事

• 【關(guān)于Bert】 那些的你不知道的事(上)

• 【關(guān)于Bert】 那些的你不知道的事(下)

• 【關(guān)于 Bert 源碼解析I 之 主體篇 】 那些的你不知道的事

• 【關(guān)于 Bert 源碼解析II 之 預(yù)訓(xùn)練篇 】 那些的你不知道的事

• 【關(guān)于 Bert 源碼解析III 之 微調(diào) 篇 】 那些的你不知道的事

• 【關(guān)于 Bert 源碼解析IV 之 句向量生成篇 】 那些的你不知道的事

• 【Bert 越大越精篇】
  

• 【關(guān)于 Bert 越大越精序列】那些的你不知道的事（一）

• 【關(guān)于 Bert 越大越精序列】那些的你不知道的事（二）

• 【關(guān)于 Bert 越大越精序列】那些的你不知道的事（三）

• 【Bert 短小精悍篇】

• 【關(guān)于 Bert 壓縮】 那些你不知道的事

• 【關(guān)于 BERT to TextCNN】那些你不知道的事

• 【關(guān)于 FastBERT 實(shí)現(xiàn)】那些你不知道的事

• 【關(guān)于自訓(xùn)練 + 預(yù)訓(xùn)練 = 更好的自然語言理解模型 】 那些的你不知道的事
  

• 【文本分類篇】

• 【關(guān)于 文本分類】那些你不知道的事

• 【關(guān)于 文本分類 trick】那些你不知道的事
  

• 【關(guān)鍵詞提取】

• 【關(guān)于 關(guān)鍵詞提取】 那些你不知道的事

• 【關(guān)于 KeyBERT 】 那些你不知道的事
  

• 【命名實(shí)體識(shí)別】

• 【關(guān)于 HMM】 那些你不知道的事

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• 【關(guān)于 CRF】 那些你不知道的事

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• 【關(guān)于 中文領(lǐng)域 NER】 那些你不知道的事

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• 【問答系統(tǒng)】

• 【關(guān)于 FAQ 檢索式問答系統(tǒng)】 那些你不知道的事

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• 【多標(biāo)簽文本分類 篇】

• Multi-Class is Multi-Label ？？？
  

• 【trick 篇】

• NLP常見trick匯總及代碼實(shí)現(xiàn)

• 【關(guān)于BERT如何處理篇章級(jí)長(zhǎng)文本】那些你不知道的事
  

• 【其他】

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NLP論文學(xué)習(xí)篇

• 【文本摘要】

• 自然語言處理任務(wù)系列——文本摘要

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推薦系統(tǒng) 百面百搭

• 【關(guān)于 推薦系統(tǒng) 導(dǎo)論篇】 那些你不知道的事

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torch 學(xué)習(xí)篇

• Bert4torch 快速入門實(shí)戰(zhàn)
  

Rasa 對(duì)話系統(tǒng)

• 《【社區(qū)說】一起來聊聊 Rasa 3.0》 不完全筆記

• （一）對(duì)話機(jī)器人概述

• （二）RASA開源引擎介紹

• （三）RASA NLU語言模型

• （四）RASA NLU分詞器

• （五）RASA NLU特征生成器

• （六）RASA NLU意圖分類器

• （七）RASA NLU實(shí)體提取器

• （九）RASA自定義pipeline組件

• （十）RASA CORE Policy

• （十一）RASA CORE Action

• （十二）RASA Domain

• （十三）RASA 訓(xùn)練數(shù)據(jù)

• （十四）RASA story

• （十五）Rasa Rules

• （十六）RASA最佳實(shí)踐

• （十七）基于RASA開始中文機(jī)器人

• （十八）基于RASA開始中文機(jī)器人實(shí)現(xiàn)機(jī)制

• （十九）基于知識(shí)圖譜的問答系統(tǒng)（KBQA）

• （二十）基于閱讀理解的問答系統(tǒng)

• （二十一）RASA應(yīng)用常見問題

• （二十二）RASA的超參數(shù)優(yōu)化

• （二十三）機(jī)器人測(cè)試與評(píng)估

• （二十四）利用Rasa Forms創(chuàng)建上下文對(duì)話助手

• DIET：Dual Intent and Entity Transformer——RASA論文翻譯

知識(shí)圖譜入門

• 浙大圖譜講義 | 第一講-知識(shí)圖譜概論 — 第1節(jié)-語言與知識(shí)
  

• 浙大圖譜講義 | 第一講-知識(shí)圖譜概論 — 第2節(jié)-知識(shí)圖譜的起源
  

• 圖譜講義 | 第一講-第3節(jié)-知識(shí)圖譜的價(jià)值

• 圖譜講義 | 第一講-第4節(jié)-知識(shí)圖譜的技術(shù)內(nèi)涵

• 圖譜講義 | 第二講-第1節(jié)-什么是知識(shí)表示
  

轉(zhuǎn)載記錄

•  Bert與TensorRT部署手冊(cè)，享受絲滑的順暢
  

•  句向量新方案CoSENT實(shí)踐記錄

• CHIP2021|臨床術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化第三名方案開源
  

• CHIP2021 | 醫(yī)學(xué)對(duì)話臨床發(fā)現(xiàn)陰陽性判別任務(wù)第一名方案開源

•  破解transformer八股，快問快答

•  BERT可視化工具bertviz體驗(yàn)

•  PRGC：一種新的聯(lián)合關(guān)系抽取模型 
  

•  給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加入先驗(yàn)知識(shí)！

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