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本文是作者一个tweet/微博文本分类实战项目的全程重现与总结。该项目的最大特点是使用了弱监督技术(Snorkel)来获得海量标注数据,同时使用预训练语言模型进行迁移学习。 项目的主要步骤如下: 采集一小批已标注样本(~600) 使用弱监督利用大量未标注样本生成训练集 使用一个大型预训练语言模型进行迁移学习 要快速掌握机器学习应用的开发,推荐汇智网的机器学习系列教程。

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Python自然语言处理工具小结

作者:伏草惟存 来源:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。

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今天,阿里巴巴工程师楠易,将 Attentioin 的知识系统性地梳理、回顾、总结,不求深刻,但求浅显,希望能帮助对 Attention 有疑惑的同学。

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一文读懂深度学习:从神经元到BERT

自然语言处理领域的殿堂标志 BERT 并非横空出世,背后有它的发展原理。今天,蚂蚁金服财富对话算法团队整理对比了深度学习模型在自然语言处理领域的发展历程。

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