原创 Cross-Domain Review Helpfulness Prediction -論文閱讀
Cross-Domain Review Helpfulness Prediction based on Convolutional Neural Networks with Auxiliary Domain Discrimina
2020-06-24 23:08:52
原创 A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications-閱讀筆記
文章目錄INTRODUCTIONzero-shot learning定義：Semantic spaceLearning settingsSEMANTIC SPACESEngineered Semantic SpacesAttrib
2020-06-24 23:08:52
原创 BERT簡單使用
文章目錄Use BERT as feature環境入口最終結果預處理Reference Use BERT as feature 如何調用bert，將輸入的語句輸出爲向量？ 如果在自己的代碼中添加bert作爲底層特徵，需要官方例子
2020-06-11 14:38:15
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原创 『 DSSM』A Multi-View Deep Learning Approach for Cross Domain User Modeling in Recommendation Systems
Abstract MULTI-VIEW-DNN聯合了多個域做的豐富特徵，使用multi-view DNN模型構建推薦，包括app、新聞、電影和TV，相比於最好的算法，老用戶提升49%，新用戶提升110%。並且可以輕鬆的涵蓋大量用戶
2020-06-11 14:38:15
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原创 BERT變形記-ERNIE
ERNIE 1.0 如何將知識(knowledge)信息融入到模型訓練中，一種方式是將知識信息作爲輸入，成本是其他人使用的時候也要構建知識庫，並且fine-tune和pre-train的知識庫分佈不一致，fine-tune也會出現
2020-05-10 09:05:04
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原创 NLP數據增強方法
分類的增強方法 EDA-Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了數據增強方法：
2020-02-20 16:48:30
原创 Adversarial Multi-task Learning for Text Classification-閱讀筆記
Adversarial Multi-task Learning for Text Classification MTL中，通過共享網絡層，以期望共享層提取與任務無關的特徵，實際過程中可能會包含特定任務的特徵或者無關的噪音。 基
2019-08-28 13:55:49
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原创 Multi-Task Networks With Universe, Group, and Task Feature Learning-閱讀筆記
Multi-Task Networks With Universe, Group, and Task Feature Learning 文章將任務區分爲三個層次： 單個任務。 任務組（task group） 全體任務（tas
2019-08-28 13:55:49
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原创 Domain Separation Networks-論文筆記
目的：what to transfer，以及如何有效避免negative transfer上。 假設：所有的域之間有着公有的特徵(Shared)和私有的特徵(Private)，如果將各個域的私有特徵也進行遷移的話就會造成負遷移(n
2019-08-23 10:02:03
原创 【Transformer】Transformer筆記
Attention is all you need 文章目錄AttentionMulti-head attentionSelf AttentionPosition Embeddingtransformerencodersdec
2019-07-28 13:55:43
原创 斯坦福CS224n課程筆記1-introduction and Word vectors 2019
Human language and word meaning 語言是一個低帶寬的信息傳輸方式，相比於5G，這決定了語言的熵會很高。 How do we have usable meaning in a computer? one
2019-07-02 13:54:05
原创 ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities
ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities 當前的預訓練語言模型中沒有融入KGs信息。而KGs能夠爲語言理解提供豐富的結構化信息。因此本文提出
2019-06-12 15:20:59
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原创 【膠囊網絡-CapsNet】膠囊網絡-CapsNet原理
動機 CNN缺陷： 無法從新的視角去理解對象。 例如下圖中，當圖片角度發生變化，就會無法識別。CNN通過數據增強，即會將圖片進行翻轉，旋轉等操作。會造成數據量變得非常大，降低訓練速度。 難以識別精確空間關係。 比方說右圖中儘
2019-04-02 10:05:59
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原创 【膠囊網絡-CapsNet】Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for Text Classification
Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for Text Classification 發表在EMNLP 2018 文章目錄ModelN-gram convoluti
2019-03-27 10:10:48
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原创 【膠囊網絡-CapsNet】Dynamic Routing Between Capsules
hinton capsule的論文發表在nips2017。 修改來源於：雷鋒網 AI 科技 https://www.leiphone.com/news/201710/seYRjGDt30yXcNSr.html 文章目錄Abstra
2019-03-26 10:12:16