1. 知识图谱(NER-NRE, 文本匹配):
实战类的分享文章:
工业界如何解决NER问题?12个trick,与你分享~
标注数据存在错误怎么办?MIT&Google提出用置信学习找出错误标注(附开源实现)
nlp中的实体关系抽取方法总结
文本匹配相关方向打卡点总结(数据,场景,论文,开源工具)
知识图谱理论系统学习:
CS520
2. 预训练模型:
实战类的分享文章:模型剖析+跟练 from NLP从入门到放弃
NLP的游戏规则从此改写?从word2vec, ELMo到BERT
谈谈我对ELECTRA源码放出的看法
NLP预训练模型理论系统学习:
CS224N
3. 炼丹(调参),数据增强,净化数据集经验贴
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1)炼丹
2)数据增强
一文了解NLP中的数据增强方法
标注样本少怎么办?「文本增强+半监督学习」总结(从PseudoLabel到UDA/FixMatch)
3)净化数据集
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