中文实体识别最新SOTA算法

最新推荐文章于 2024-08-01 19:08:47 发布
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本文解释了SOTA（state-of-the-art）的概念，介绍了在技术文献中如何使用这一术语来描述当前最优的技术成果。
精选资源
ClinicalTransformerNER:由UF HOBI NLP实验室开发的具有SOTA算法的命名实体识别库
05-10
临床变压器NER 目标 该软件包是基于变压器的NER系统的实现，用于临床信息提取任务。 我们旨在为研究人员提供一种简单快捷的工具，以在无需全面了解变压器的情况下进行临床NER。 我们还实施了一种策略，以处理长度...
ChineseNLP：中文NLP各领域的数据集，SOTA结果
02-03
ChineseNLP：中文NLP各领域的数据集，SOTA结果
【超分辨率】略读21年超分SOTA新算法——SwinIR
weixin_43728604的博客
11-22 6348
要点1 目前超分的SOTA算法是基于CNN的，几乎没有用Transformer的研究。所以本文提出了一个超分的baseline：SwinIR，它包含三个部分，浅层特征提取、深层特征提取和高质量图像重建。深度特征提取是由几个残差的Swin Transformer块（RSTB）组成，并且整体有一个残差连接。 要点2 网络结构如下： SR任务训练时损失函数采用L1损失，对于图像去噪和JPEG压缩伪影重建任务上，使用Charbonnier loss。 要点3 MLP源码实现： 其实就是全连接网络，用了GE
SOTA到底是什么算法
weixin_42329982的博客
06-16 3万+
SOTA到底是什么算法？ 最近在看论文时看到了SOTA模型，以为是个很牛逼的算法，找了半天原理SOTA是state of the art的缩写。 SOTA model：state-of-the-art model，并不是特指某个具体的模型，而是指在该项研究任务中，目前最好/最先进的模型。 SOTA result：state-of-the-art result，指的是在该项研究任务中，目前最好的模型的结果/性能/表现。 ...
计算机视觉中的物体检测与识别:SOTA方法与实践
AI天才研究院
01-10 1515
1.背景介绍 计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类世界中的视觉信息。物体检测和识别是计算机视觉中的两个核心任务，它们在许多应用中发挥着重要作用，例如自动驾驶、人脸识别、视频分析等。在本文中，我们将介绍一些最新的SOTA方法和实践，帮助读者更好地理解和应用这些技术。 2.核心概念与联系 在介绍具体的算法和实现之前，我们首先需要了解一些核心概念。 2.1物...
VIO主流SOTA算法介绍
I Want Fly的专栏
10-12 6067
介绍主流state-of-the-art的视觉惯性里程计VIO的方法，并对不同的方法进行简单比较和说明。
论文速读 | RICON 中文实体NER SOTA
zenRRan的博客
12-20 497
华为云研发团队Accepted at NAACL2022 Findingshttps://aclanthology.org/2022.findings-naacl.143.pdf中文词汇中存在命名规律（Name Regularity），比如 “XX+河”一般是地点实体，“XX+公司”一般是组织机构实体。构建包含这种词汇信息的词汇表成本高，针对这个问题，文章提出了可以抽取命名规律的模型 RICO...
CVPR2023 Highlight | ECON：最新单图穿衣人三维重建SOTA算法
3D视觉工坊
11-13 772
作者：宁了个宁 | 来源：计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信：dddvisiona，备注：三维重建，拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。从彩色图像进行人体数字化。ECON结合了自由形式隐式表示的最佳方面，以及明确的拟人化正则化，以推断高保真度的3D人类，即使是宽松的衣服或具有挑战性的姿势。0.笔者个人体会这篇文章讨论了单图像的穿着人类重建问题。...
GNER: 生成式实体识别的新 SoTA
zenRRan的博客
03-01 1433
作者：dyy深度学习自然语言处理 分享论文：Rethinking Negative Instances for Generative Named Entity Recognition地址：https://arxiv.org/abs/2402.16602Github：https://github.com/yyDing1/GNER一句话概括：将负样本融入训练，模型表现远超现有 SoTA简要介绍研究背景...
命名实体识别方法-基本模型，词汇增强，嵌套实体，少样本学习
qq_36618444的博客
12-08 3134
写在最前面。最近对NER做了一个调研，看了一些论文，将论文中提到的NER方法汇总到博客里，此博客还会继续更新。相关论文和数据集整理可见Github。 按照我的个人理解，NER任务可以分为Encoder和Decoder两部分。前者获取输入句子的向量化表示，后者得到对每个字符的分类结果。对于大部分的NER论文，Decoder都会用到CRF，主要的创新在不同的子任务（比如中文NER的词汇增强，少标注样本以及低资源学习、重叠实体识别等）的Encoder部分。 目录基本模型1. Bidirectional LSTM-
命名实体识别Baseline模型BERT-MRC总结
CycloneKid的博客
11-11 1万+
BERT-MRC模型 BERT-MRC模型是目前实体识别领域的一个SOTA模型，在数据量较小的情况下效果较其他模型要更好，原因是因为BERT-MRC模型可以通过问题加入一些先验知识，减小由于数据量太小带来的问题，在实际实验中，在数据量比较小的情况下，BERT-MRC模型 的效果确实要较其他模型要更好一点。BERT-MRC模型很适合在缺乏标注数据的场景下使用。 BERT-MRC模型的理论基础 MRC机器阅读理解 给定一个文本序列X，它的长度为n，要抽取出其中的每个实体，其中实体都属于一种实体类型。假设该数据集
无指导的开放式中文实体关系抽取
07-06
无指导的开放式中文实体关系抽取，对构建知识图谱中的三元组抽取有一定的参考作用
AI：大模型领域最新算法SOTA核心技术要点总结
DUT_LYH
03-25 2639
大模型技术在人工智能领域取得了显著的进展，但仍面临一些挑战和未来发展趋势。首先，大模型技术需要更多的计算资源和存储资源，如何高效地训练和部署大模型是一个重要的研究方向。其次，大模型技术在处理长序列和多任务学习方面存在一定的局限性，如何设计更高效和灵活的大模型架构是一个重要的研究方向。最后，大模型技术在解释性和可解释性方面存在一定的局限性，如何提高大模型的可解释性和可解释性是一个重要的研究方向。
AI大模型领域最新SOTA算法的核心技术详解
m0_72379070的博客
04-24 2126
综上所述，AI大模型领域的SOTA算法核心技术涵盖了多模态数据融合、模型规模的扩展与优化以及深度学习技术的创新等多个方面。这些技术的发展不仅推动了AI的进步，也为未来的智能应用提供了更广阔的可能性。多模态数据融合是指将来自不同模态（文本、图像、声音、视频等）的信息进行有效整合，以提高AI系统的感知和理解能力。采用预训练和微调策略，使模型先在大规模数据集上学习通用知识，再在小规模数据集上进行特定任务的微调。模型压缩：通过剪枝、量化等技术减小模型大小，便于部署在资源受限的设备上。二、模型规模的扩展与优化。
【重磅开源】一文汇总顶会 SOTA 图像恢复算法，包括图像去噪、去雨、去模糊等等...
深度学习技术前沿
05-27 1641
【导读】今天给大家推荐一个很棒的开源项目，该项目主要汇总了一系列Low-Level-vision领域当前主流的SOTA算法网络结构，主要包括图像去噪，图像去雨、图像去模糊等。该项目详细介绍了各大主流Low-Level-Vison数据集（如SIDD、GoPro、REDS、Rain13K等）的下载链接和训练配置教程，每个主流的算法网络结构都配备训练和测试命令方法。小伙伴们，快...
AI：大模型领域最新算法SOTA核心技术要点总结(一直持续更新)、大模型实战与理论经验总结(训练优化+代码实战+前沿技术探讨+最新案例应用)、带你精细解读多篇优秀的大模型论文、AI领域各种工具产品集合
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头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-13 7万+
​ AI：大模型领域最新算法SOTA核心技术要点总结(一直持续更新)、大模型实战与理论经验总结(训练优化+代码实战+前沿技术探讨+最新案例应用)、带你精细解读多篇优秀的大模型论文、AI领域各种工具产品集合(文本/图片/编程/办公/视频/音频/多模态类)的简介之详细攻略 目录 相关文章 大模型领域最新算法SOTA总结
SOTA多模态大模型！13个开源模型汇总，附论文和代码
2301_82275412的博客
05-06 2万+
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在人工智能领域取得了显著的进展，特别是在自然语言处理、计算机视觉和多模态理解方面。这些模型能够理解和生成多种类型的数据，如文本、图像、音频和视频，为多模态学习和应用提供了强大的工具。今天给大家汇总了13个开源多模态大模型，这些模型在各自的领域中刷新了多个SOTA记录，每个模型都将附上相关的论文和代码，一起看看多模态大模型的最新研究成果吧！论文PDF和开源代码都整理好了😝有需要的小伙伴，可以保存图片到。
深度学习入门（A）：SOTA、生成/判别模型
最新发布
Joy T的博客
08-01 1292
"SOTA" 是 "State of the Art" 的缩写，翻译成中文是“最先进的”，“尖端技术”或“行业领先”。在科技和研究领域，当提到某个产品、技术或模型是“SOTA”，意味着它，通常是性能最优或技术最新的。在深度学习和机器学习领域，一个被称为SOTA的模型指的是在某一个或多个标准数据集上，该模型展示了最优秀的表现，比如在准确度、速度、效率等方面超越了之前的模型。
【学习笔记】目标跟踪领域SOTA方法比较
W9XM96的博客
07-27 2852
本博客将针对在各多目标跟踪数据集上表现较优的算法模型进行介绍，包括TraDeS、FairMoT、SMILETrack、Bytetrack。
掌握NLP技术：应用最新SOTA方法执行任务
- **命名实体识别（NER）**：识别文本中的专有名词、地点、组织等实体。 - **情感分析**：判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。 - **机器翻译**：将一种语言的文本翻译成另一种语言。 - **文本摘要**：从大量...
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