摘要：本文主要为大家讲解关于深度学习中几种模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT。
本文分享自华为云社区《深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyB
标签：AI
文档检索：需要把业务问题拆解成子任务。文本分类 -> 文本匹配 -> 等任务 -> Panddle API 完成子任务 -> 子任务再拼起来
介绍
在2017年之前，工业界和学术界对文本处理依赖于序列模型Recurrent Neural Network (RNN).
图1
什么是自然语言处理(NLP)
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支。它研究如何让计算机去理解、处理和生成自然语言，使计算机能够像人一样读、写、听和说自然语言。
NLP主要涉及文本处理、语音识别、文本生成等技术。它主
什么是语言模型
概念
语言模型是一种自然语言处理技术，用于评估一个句子或句子序列在语言中的概率。它基于统计语言学，尝试建立单词序列的概率分布模型，使该模型能够生成未见过的句子。语言模型是机器翻译、语音识别、自动摘要、对话系统等自然语言处理任务的关键组成部分。
语言模型的主要目标是找到每个单词的概率
1.什么是信息抽取
即自动从无结构或半结构的文本中抽取出结构化信息的任务(病历抽取)
2.实体抽取
3.关系抽取
4.事件抽取
信息抽取和知识图谱是一个上下游的关系。抽取的结果，可以组装成知识图谱（一种存储知识的结构）
医疗、金融、法律，三大行业用得比较多
从问诊中抽取信息
贷款审核，大量的
看过许多 AI 制作 PPT 软件，最终还是被 Gamma 惊艳到。
Gamma 是一款基于人工智能技术的 PPT 制作工具，可以帮助用户轻松制作高质量的 PPT 演示文稿。
痛点解决
相比传统制作 PPT 方式，Gamma 可以解决哪些如下 7 个痛点：
一句话生成 PPT
传统制作 PPT，首
近日，芯驿电子科技（上海）有限公司与上海映赛电子科技有限公司正式签署战略合作协议，宣布将携手推进电子后视镜产品设计、研发与服务，双方将发挥优势资源，持续推进合作深度，助力国内电子后视镜产业快速发展。映赛科技创始人屠江平、芯驿电子总经理马瑞出席仪式。
（左一 映赛科技创始人屠江平，右一 芯驿电子总
Part A. 情感分析任务
众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）、表达人的个性特征和表达人的立场等等。情感分析在商品喜好、消费决策、舆情分析等场景中均有应用。利用机器自动分析这些情感倾向，不但有助于
第三章 常用的表格检测识别方法
3.3表格内容识别方法
表格识别的研究主要涉及两个方面，一方面是对单元格内的文本进行识别，这一步通常是在确定单元格区域后，利用较为稳定的光学字符识别方法（OCR）来实现，这一方面不是表格识别研究的重点，不在此展开；另一方面是基于整个表格内容进行的表格分类、单元格
摘要：DSSM 用字向量作为输入既可以减少切词的依赖，又可以提高模型的泛化能力，因为每个汉字所能表达的语义是可以复用的。
本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比》，作者：汀丶。
1.DeepFM模型
1.1模型
自然语言处理 Paddle NLP - 信息抽取技术及应用
定义：对带有感情色彩的主观性文本进行 分析、处理、归纳和推理的过程
主观性文本分析:技术难点
背景知识
电视机的声音小(消极)
电冰箱的声音小(积极)
反讽/隐晦情感表达：
我觉得你的香水不错，你应该关起窗户省着点闻(消极)
本文简要的介绍了卡方分布、卡方概率密度函数和卡方检验，并通过SPSS实现了一个卡方检验例子，不仅对结果进行了解释，而且还给出了卡方、自由度和渐近显著性的计算过程。本文用到的数据"2.2.sav"链接为: https://url39.ctfile.com/f/2501739-875711187-f3
论文背景
标题：SPECTER: Document-level Representation Learning using Citation-informed Transformers摘要：表示学习是自然语言处理系统的关键组成部分。像BERT这样的最新Transformer语言模型学习了强大的文本
自然语言处理 Paddle NLP - 信息抽取技术及应用
重点：SOP 图、BCEWithLogitsLoss
基于预训练模型完成实体关系抽取
信息抽取旨在从非结构化自然语言文本中提取结构化知识，如实体、关系、事件等。对于给定的自然语言句子，根据预先定义的schema集合，抽取出所有满足sche
前言
委托在.Net里面被托管代码封装了之后，看起来似乎有些复杂。但是实际上委托即是函数指针，而多播委托，即是函数指针链。本篇来只涉及底层的逻辑，慎入。
概括
1.示例代码
public delegate void ABC(); //委托写在类的外面
public class Test
{
p
vulnhub靶场搭建
kali虚拟机安装
1、更新 sudo apt-get update
2、安装docker.io
sudo apt install docker.io
3、验证安装
docker-v
4、安装docker-compose
pip install docker-compos
本文地址：https://www.cnblogs.com/wanger-sjtu/p/17501119.html
VectorizeLoop这个PASS就是对标记为ForKind::kVectorized的For循环做向量化处理，并对For循环中的语句涉及到的变量，替换为Ramp，以便于在Code
代码地址：https://github.com/taishan1994/sentencepiece_chinese_bpe
Part1前言
目前，大语言模型呈爆发式的增长，其中，基于llama家族的模型占据了半壁江山。而原始的llama模型对中文的支持不太友好，接下来本文将讲解如何去扩充vocab
摘要：如今，医生出镜的视频已经成为喜闻乐见的医学科普和患者教育手段，但医生难以抽出时间拍摄、拍摄时间较长、成本较高等制作痛点也日益凸显。对此，国内首个医生AI数字人运营服务商——成都万木健康科技有限公司找到了破局之法。
本文分享自华为云社区《为医生打造专属数字分身！华为云联合万木健康打造医疗医学科
摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。
本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战Cart
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