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【Gaze】A Survey on Using Gaze Behaviour for Natural Language Processing
A Survey on Using Gaze Behaviour for Natural Language Processing 1. Abstract 摘要中主要介绍本文的工作，整篇主要讨论了在NLP领域gaze behavior用来处理的不同task。gaze behavior属于认知领域，它的收集是一个很费时费钱的工作。因此本文专注于研究模型在运行时的注视行为Highly Efficient Natural Image Matting
Highly Efficient Natural Image Matting 文章可用（可尝试）创新点 使用OCBlock代替传统卷积ENA结构（非局部注意、长短注意操作） 提出问题： 使用深度学习进行matting存在两个问题： 依靠用户提供的trimap。模型尺寸过大。 针对上述问题，提出了一个轻量级的trimap-free网络，该网络使用了Warning: Packets out of order. Expected 8 received 0
环境：linux+mycat+hyperf+es 原因：mycat进行了分片 解决： 修改文件路径：/vendor/hyperf/database/src/Connectors/Connector 将PDO::ATTR_EMULATE_PREPARES => false， 改为PDO::ATTR_EMULATE_PREPARES => true protected $options = [ PDO::ATTR_CASE => PDO::CASE_NATURRaki的读paper小记：Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences
本文介绍了一种用于自然语言语句匹配的模型：BiMPM Reference：arXiv:1702.03814v3 [cs.AI] 14 Jul 2017 在三种任务上达到了sota paraphrase identification 释义识别natural language inference 自然语言推断answer sentence select 答案语句选择 模型 从图上可以看到整个模型论文笔记 EMNLP 2020|Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions
文章目录 1 简介1.1 动机1.2 创新 2 方法3 实验 1 简介 论文题目：Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions 论文来源：EMNLP 2020 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.13625.pdf 代码链接：https://github.com/xinyadu/eeqa 1.1 动机 目前的事件抽取方法Proj AutoWriter Paper Reading: SEQ2SQL: GENERATING STRUCTURED QUERIES FROM NATURAL LANGUAGE USING RE
Abstract 介绍Relational DB 本文Seq2SQL 方法: policy-based reinforcement learning Task:... 使用in-the-loop query执行来获取rewards 利用SQL的结构来剪枝空间 本文: 数据集: WikiSQL 规模80654个人工标注的问题，24241个表 实验: 比最好的semantic parser更好 improving execCS224n: Natural Language Processing with Deep Learning 笔记、文献及知识点整理 （一）词向量（一）
词向量：引言、SVD和Word2Vec 关键词：NLP(自然语言处理)、词向量、SVD(奇异值分解)、Skip-gram、CBOW(连续词袋)、负采样、层级Softmax、Word2Vec 自然语言是一个离散的、符号化的范畴体系。 1. NLP概述 1.1 NLP有什么特别之处？ 人类（自然）语言有什么特别之处？ 人类语言是一种专门为传论文阅读笔记-Generating Natural Language Adversarial Examples
最近忙于处理一些琐杂的事情，还有就是在做多目测量的进展调查，唉，没空啊~如果我能疯狂翘课就好了 -.-!Logic2Text: High-Fidelity Natural Language Generation from Logical Forms 翻译
原文连接 介绍 结构化数据自然语言生成在很多应用中都是重要的研究领域，最近的数据驱动方法在自然语言生成领域已经取得了很好的表现。然而，大多数研究都关注于简单记录的浅层描述，比如，非常有限或固定模式下的属性值对，比如E2E。在真实世界的多行表格场景中，更需要的是从数据记录中推理气“疯”了！| 经济学人全球早读精选
文 / 王不留（微信公众号：考研英语笔记） 2021年9月30号的清晨，来杯“经济学人浓香咖啡”，提神解困。 First Europe, then the world: the natural-gas shortage Economists usually worry about the price of oil in the context of rising inflation. Not anymore. Now thNLProveNAns: Natural Language Provenance for Non-Answers论文学习
研究内容 When using the Natural language interfaces to databases, users may be surprised by the absence of certain expected results. To this end, we propose to demonstrate NLProveNAns, a system that allows non-expert users to view explanations for non-answerNatural Language Question Answering over RDF Data论文学习
研究内容 Given an RDF graph G and a natural language question qNL, our goal is to interpret qNL as a SPARQL query qS, by mapping the semantic items — relations(i.e. properties), entities and classes expressed by qNL to the corresponding triple patterns inqS.(0) 自然语言处理研究的内容和面临的困难
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)也称自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU) 自然语言处理研究的内容和面临的困难 1.1 自然语言处理的研究内容 机器翻译(machine translation, MT): 实现一种语言到另一种语言的自动翻译自动文摘(automatic suNatural Language Explanations for Query Results论文学习
研究内容 providing NL explanations to query answers（为查询答案提供自然语言解释） The answers that we present are importantly based on the provenance of tuples in the query result, detailing not only the results but also their explanations.（我们给出的答案主要基于贪心自然语言处理学习笔记
NLP学习路线 开始记录学习nlp，学习路线参考博主的建议，后续把这部分的内容进行整理。 文章目录 NLP学习路线前言1、什么是自然语言处理 前言 要学好NLP，下面3个是缺一不可的： 1. 机器学习基础 人工智能很多技术和模块是搭建在机器学习基础上的，无论是CV，NLP，语音识别。可预训练综述 Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey 阅读笔记
原文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.08271.pdf 此文为邱锡鹏大佬发布在arXiv上的预训练综述，主要写了预训练模型（PTM）的历史，任务分类，PTM的扩展，将PTM转换到下游任务的方式，PTM的资源与应用。 以下为OneNote笔记的copy。 1 导言 非神经NLP方法通常严重依赖于离散的手工特征，而神经中国月儿明，英国屋漏偏逢连夜雨 | 经济学人早报精选
文 / 王不留（微信公众号：考研英语笔记） 2021年9月22号的早晨，来杯“经济学人浓香咖啡”，提神解困。 Watt it’s worth: electricity’s super-surge On Tuesday Britain’s government announced it was considering offering state loans to energy companies to cover tMeta-learning for Few-shot Natural Language Processing: A Survey
仅用于自己学习 小样本自然语言处理中的元学习研究综述 Meta-learning for Few-shot Natural Language Processing: A Survey 0 摘要1 什么是meta-learning2 Meta-learning milestones2.1 学习嵌入：基于度量的元学习Siamese Network.Matching Network.Matching Network.RelaHealing Psoriasis The Natural Alternative-PREFACE
A New Beginning When a thing is understood, the cure is half accomplished. —Anne Shannon Monroe On June 10, 1997, one week before I began my European speaking tour, the following e-mail came to my office from a Mr. Charles Shannon of St. Albans, West Vir【论文笔记】TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding
To accelerate inference and reduce model size while maintaining accuracy, we first propose a novel Transformer distillation method that is specially designed for knowledge distillation (KD) of the Transformer-based models. Then, we introduce a new two-sNatural Language Conversion Tool for Spatio-temporal Query论文学习
摘要 移动对象数据库：Moving Objects Database(MOD) ，是对移动对象的位置和其他相关信息描述、存储和处理的一种时空数据库系统。它是时空数据库的一个特例，直属于时空数据库的范围，是一个新兴的数据库分支。它主要针对离散的和连续变化的移动对象数据（尤其是轨迹数据）提供数据存储和查Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences
目录 论文阅读准备前期知识储备学习目标 论文导读论文研究背景、成果及意义研究背景 相关工作Siamese architectureMatching-aggregative 研究成果研究意义论文泛读论文结构摘要 论文精读BIMPM整体结构词嵌入层上下文表示层匹配层聚合层+预测层多视角匹配全匹配最大池化匹【Virtual Judge】The 2019 China Collegiate Programming Contest Harbin Site J—Justifying the Conjecture
Justifying the Conjecture time limit per test1 second memory limit per test512 megabytes inputstandard input outputstandard output The great mathematician DreamGrid proposes a conjecture, which states that: Every positive integer can be expressed as the约数之和-POJ1845&AcWing97（矩阵快速幂及矩阵的构建）
SumdivTime Limit: 1000MS Memory Limit: 30000KDescriptionConsider two natural numbers A and B. Let S be the sum of all natural divisors of A^B. Determine S modulo 9901 (【Arxiv 2021】《 Putting Humans in the Natural Language Processing Loop: A Survey》阅读笔记
【Arxiv 2021】《 Putting Humans in the Natural Language Processing Loop: A Survey》阅读笔记 英文标题：Putting Humans in the Natural Language Processing Loop: A Survey 中文翻译：调查报告：将人类置于自然语言处理循环中 原文链接: https://arxiv.org/pdf/2103.04044.p