电子发烧友

The 18 Meg 'NLP/NVP' product family feature high-speed, low-power synchronous static RAMs designed

2017-09-20 11:27

The 18 Meg ‘NLP/NVP’ product family feature high-speed， low-power synchronous static RAMs designed

2017-09-20 11:50

深度学习模型应用于自然语言处理任务时依赖大型、高质量的人工标注数据集。为降低深度学习模型对大型数据集的依赖，提出一种基于BERT的中文科技自然语言处理预训练模型 ALICE。通过对遮罩语言模型进行改进并将其与命名实体级遮罩相结合，改善基础模型在下游任务中的表现，使其学习到的语言表征更贴合中文的语言特性。实验结果表明，与BERT模型相比， ALICE模型对于中文科技文本的分类准确率和命名实体识别的F值分别提高1.2%和0.8%。

2021-05-07 10:08

搜索引擎大家都很熟悉，比如说一个朋友跑北京马拉松，你就想到网站去看，你就能得到马拉松的官网，看到相应的信息，但是有些时候我们会有些具体的问题，比如说深圳的年降雨量，搜索引擎回来的结果很有可能第一个结果不会有，但是你点进去才能找到你的答案，如果你在手机上问这个问题的话，很有可能字很小，是一件很困难的事情，我们在做自动问答的产品，这个产品就是有一个问题，我们希望在搜索结果里头把这个答案给你找出来，然后你

2017-09-30 17:10

　供应链对企业竞争力具有巨大意义，而供应链中最重要的部分就是企业供应关系，现有的公司实体关系抽取方法没有考虑关系中公司实体的角色，不适用于企业供应关系抽取。基于此，本文采用人工构建和自动构建相结合的方式构建了关系指示词库，利用关系指示词库判断文本的主题，并使用最近句法依赖动词对实体之间的语义关系进行判断。最后在上市公司年报文本上进行了测试，取得了不错的效果。

2018-12-18 16:11

基于视觉和语言的跨媒体问答与推理是人工智能领域的研究热点其目的是基于给定的视觉内容和相关问题，模型能够返回正确的答案。随着深度学习的飞速发展及其在计算杋视觉和自然语言处理领域的广泛应用，基于视觉和语言的跨媒体问答与推理也取得了较快的发展。文中首先系统地梳理了当前基于视觉和语言的跨媒体问答与推理的相关工作，具体介绍了基于图像的视觉问答与推理、基于视频的视觉问答与推理以及基于视觉常识推理模型与算法的硏究

2021-04-08 10:25