这个问题已经有很多回答了，但多是数学层面而非业务层面的：embedding 相加和 XXX 等价，但问题是 XXX 这样建模难道就是对的吗？这种解释并不解决“相加后向量的大小...
发简信
IP属地：上海
-
为什么Bert的三个Embedding可以进行相加？
-
一起看论文：Stochastic Answer Networks for Natural Language Inference论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.07888 这篇论文提出了处理自然语言推理任务的SAN模型（随机答案模型），在没有用预训练模型构造句子特征的情...
-
通俗理解label smoothing 标签平滑实例
问题背景 对于分类问题，尤其是多类别分类问题中，常常把类别向量做成one-hot vector(独热向量)。 简单地说，就是对于多分类向量，计算机中往往用[0, 1, 3]等...
-
PyTorch中的nn.Conv1d与nn.Conv2d本文主要介绍PyTorch中的nn.Conv1d和nn.Conv2d方法，并给出相应代码示例，加深理解。 一维卷积nn.Conv1d 一般来说，一维卷积nn.Conv1d用于...
-
NLP中数据增强的综述大全
与计算机视觉中使用图像进行数据增强不同，NLP中文本数据增强是非常罕见的。这是因为图像的一些简单操作，如将图像旋转或将其转换为灰度，并不会改变其语义。语义不变变换的存在使增强...
-
从Siamse孪生网络到Sentence-BERT综述文本匹配一直是自然语言处理（NLP）领域一个基础且重要的方向，一般研究两段文本之间的关系。文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，都可以看作针对不同数据和场景的文...
-
NLP中英文数据集大全
中文自然语言处理数据集，平时做做实验的材料： https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpushttps://github.com...
-
Torch.Tensor和Torch.tensor的区别
本文列举的框架源码基于PyTorch1.0，交互语句在0.4.1上测试通过 在PyTorch中，Tensor和tensor都能用于生成新的张量： 但是这二者的用法有什么区别呢...
