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腾讯基于预训练模型的文本内容理解实践

预训练已经成为自然语言处理任务的重要组成部分,为大量自然语言处理任务带来了显著提升。本文将围绕预训练模型,介绍相关技术在文本内容理解方面的应用。更具体的,本文会首先对已有的经典预训练工作进行回顾,帮助大家理解预训练模型以及不同模型之间的差异;然后介绍我们在训练算法、框架开发、上线推理方面进一步的探索,以及相关工作在业务上的应用。最后,对当前我们面临的挑战进行总结,并对未来工作进行展望。

  • 2022-01-16
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阿里智能人机交互的核心技术解析

“连接“本身不是目的,它只是为“交互”建立了通道。在人机交互(Human-Computer Interaction)中,人通过输入设备给机器输入相关信号,这些信号包括语音、文本、图像、触控等中的一种模态或多种模态,机器通过输出或显示设备给人提供相关反馈信号。“连接”为“交互”双方架起了桥梁。

  • 2022-01-16
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一种基于Transformer模型的古籍自动标点技术

人工加注古籍文献标点符号,即对无标点符号的古籍文献进行现代标点符号填充。但古籍数量庞大,人工加注费时费力。随着人工智能(AI)的兴起,基于深度学习实现自动标点工作可以减轻人工的繁重负担。本方法使用基于多头注意力机制的端到端Transformer模型作为训练模型,使用正规出版的10亿字古籍语料进行训练。模型在验证集上的标点F1为86.5%,断句F1为95.1%。随后在未训练的语料中抽取19本书作为测试集,结果显示,模型对古典文言文语料预测结果较好;对专业性较强和白话文占比较多的语料则效度较低。

  • 2022-01-16
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NLP预训练模型在智能知识库的应用实践

2018年底BERT等预训练模型发布,作为NLP技术发展中的一个里程碑式事件,影响到了NLP应用的各个方面,使得基于大规模无标注语料的预训模型+少量标注语料的模式成为NLP模型开发的标配。本系列文章中我们从知识辅助生成和自动问答两个方面,探讨了应用预训练等技术,在有限的资源投入条件下,实现电力智能知识库的应用实践。上篇介绍了应用最新预训练模型实现的NLG模型,在电力客服知识库的自动化构建方面做的一些探索。

  • 2022-01-16
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基于语义偏转模型的日语复合动词分类方法研究

日语复合动词在日语动词中所占比重很大,发挥着重要的作用。关于复合动词的分类研究无论是在日语教学方面还是在第二语言习得研究方面都具有重要的意义。目前,先行研究中的分类方案存在着分类标准不够明确可操作性低,或者对于一些兼类的复合动词不能进行明确划分等局限性,尚有进一步探讨的余地。本文试图借助大数据分析和自然语言处理的技术手段,结合语境研究复合动词分类方法。根据不同类别复合动词的后项在句中承担不同的语法功能的特性,通过语义向量判断复合动词构成成分对句义的语义贡献度,并在建立语义偏转模型,构建分类器的基础上,对不同语境中的复合动词进行分类。实验结果表明,该模型对日语复合动词在不同语境中的分类效果达到了优异的准确率。

  • 2022-01-16
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基于融合与协同的边缘云原生体系实践

回顾整个移动通信的演进历程,从1980s 1G到来且模拟移动电话诞生,到后来2G网络下的数字移动电话、3G下的全球范围兼容及网页生成、4G移动宽带加速视频传播,到5G时代移动物联网与垂直行业的纵深融合,再到未来6G万物深度智联的行业展望,通信的主体从以人为中心,逐渐向以物为中心迁移。

  • 2022-01-16
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面向物联网和边缘计算的云网演进

SD-WAN继承了SDN的遗志,把软件定义的范围,从机房内和机房间的高速通道,扩展到了机房外的广域网络,客户更加广泛。不过,这里也有一个奇怪的现象:一方面,根据Gartner、IDC等知名机构的预测,SD-WAN2023年的全球市场规模,大致在40亿到60亿美元之间,不算太大。但是,这里却集中了几乎所有的设备商,运营商、云厂商、CDN厂商,以及一大批细分领域的创业公司,挤得让人有点窒息。

  • 2022-01-16
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Apache APISIX 在移动云对象存储 EOS 的应用与实践

Apache APISIX 作为一个微服务网关,与其他 API 网关相比,它的上游路由插件是全动态的,修改配置不需要重启。同时插件支持热加载,可以随时插拔、修改插件。尤其是业务连续性要求非常高的场景,这些能力都是 Nginx 不具备的。

  • 2022-01-17
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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算法篇——PID入门教程,史上最详细的PID教程,抛弃公式,从本质上真正理解

PID是比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Differential)的缩写PID是一种闭环控制算法,它动态改变施加到被控对象的输出值(Out),使得被控对象某一物理量的实际值(Actual),能够快速、准确、稳定地跟踪到指定的目标值(Target)PID是一种基于误差(Error)调控的算法,其中规定:误差=目标值-实际值PID的任务是使误差始终为0PID对被控对象模型要求低,无需建模,即使被控对象内部运作规律不明确PID也能进行调控

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算法篇——PID入门教程(二),从本质上真正理解PID,将连续型公式离散化,附带代码

紧接上文,我们讲的是连续形式的PID公式,但连续形式的PID需要用模拟电路来实现,对于单片机而言,我们需要离散形式的PID,本节我们就来看看离散型PID的具体实现:

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