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论文        EnhancingTransformerwithSememeKnowledge 摘要向Transformer模型中引进了义元知识，并提出三种基于义元信息增强的Transformer模型，根据语言定义，义位是语言的最小语义单位，可以很好地表示单词背后的隐含语义 在Transformer中引入义元知识可

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介绍BERT在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。使用未经标记的数据集进行训练，可以得到能学会复杂的语言表示形式的大规模模型。那么，我们可以将类似的研究方法应用于化学表示中，尤其是SMILES序列：自监督学习任务1.Maskedlanguagemodeling(MASKEDLM)BERT提出的规范任

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如果你是pytorch的用户，可能你会很熟悉pytorch生态圈中专门预处理图像数据集的torchvision库。从torchtext这个名字我们也能大概猜到该库是pytorch圈中用来预处理文本数据集的库，但这方面的教程网络上比较少，今天我就讲讲这个特别有用的文本分析库。简介torchtext在文本数据预处理方

NLP：NLP领域没有最强，只有更强的模型——GPT-3的简介、安装、使用方法之详细攻略 导读：NLP领域的模型，没有最大，只有更大。博主这几天也仔仔细细看了这篇长达75页的论文，光署名作者都有二三十位呐。从内容上，可以明显的看出，openAI团队依然是将天然的自回归语言特性的思想进行到底。

论文综述论文1（2020）SHG,带有风格的标题生成@ACL2020:HooksintheHeadline:LearningtoGenerateHeadlineswithControlledStyles主要利用Style-GuidedEncoderAttention方法codedata来源于2020ACL顶会项目代码同时提供数据集作者讲解视频摘要：目前的摘要

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一序  本文属于贪心NLP学习笔记系列。本文从逻辑回顾问题提出决策边界，从决策边界引出目标函数，继而使用梯度下降算法求解。数学公式很多，李文哲老师都是手书推导过程，我尽量去手动输入公式。我觉得收获很大，因为网上介绍公式很多，但是一步步串起来讲给小白听的太少了。二决策

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一序 本文属于贪心NLP学习笔记系列。本篇介绍朴素贝叶斯。二 朴素贝叶斯2.1问题引出  垃圾邮件里经常出现“广告”，“购买”，“产品”这些单词。也就是p(“广告”|垃圾)>p(“广告”|正常)，p(“购买”|垃圾)>p(“购买”|正常)……这符合我们判断习惯。那么这些概率怎么

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一序  本文属于贪心NLP训练营学习笔记系列。之前的Python基础以及numpy相关的内容，视频上是60--90的。还有一个关于Python做爬虫的。先跳过后面再看吧。这一章不知道哪个老师讲的，PPT不是哪个标准的英文，类似手写体那种看着眼花，而且对于概率统计学这种术语很多的，我连名词都不