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✨实体识别系列课程(连载至:Bert + LSTM + CRF)
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✨pytorch_BiLSTM 命名实体识别
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Mini型GPT文本生成模型逐行手写复现
多轮对话数据预处理
文本生成任务讲解
Transformer-Decoder逐行复现
Padding Mask
Look-ahead Mask
贪婪搜索复现:Greedy search
轮盘赌搜索复现:random search -
基于GPT2LM从零训练文本生成模型
文件批量选择和处理 (15G文本)
基于GPT2构建文本生成模型
使用Trainer构建训练器
GPT2中的Greedy Search与Beam search
基于gradio 聊天界面搭建 -
基于GLM-6B 官方p-tuning v2方案
环境安装
huggingface模型下载与配置
自定义问答数据集构建
训练指令参数配置
模型部署 -
基于GLM-6B与Faiss的文档级问答
文档加载与文档解析
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SentenceTransformer文本向量化
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基于Mnist数据集的知识蒸馏(手写复现)
知识蒸馏概念与原理
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Teacher-Student模型架构
Student模型构建
KLoss设计
模型学习和与训练 -
Bert与LSTM间的知识蒸馏 (手写复现)
Teacher-Bert模型构建与训练
Student-LSTM模型定义
Hard-Target与Soft-Target
模型推理
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Tiny-Bert知识蒸馏(TextBrewer)
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TextBrewer讲解
基于TextBrewer的蒸留实现
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Tiny-Bert的多教师知识蒸馏
Multi-Teacher: Bert-base&Roberta-base模型定义
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基于TextBrewer的蒸留实现
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基于多任务&多教师的知识蒸馏
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多任务定义: 语义匹配&文本分类
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前景提要
关系抽取课程介绍
paddle通用关系抽取工具演示
modelscope关系抽取工具演示 -
联合关系抽取思路1 (布丁原创) 基于Ner任务的联合关系抽取思路讲解
基于Ner任务的联合关系抽取代码逐行复现(基于Bert模型) -
联合关系抽取思路2 (布丁原创)
基于联合任务的关系抽取思路讲解 (包含pipeline方式)
基于联合任务的联合关系抽取代码逐行复现 (基于Bert-BiLSTM模型) -
经典模型CasRel 逐行复现
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模型结构及训练
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✨NLP大热门!prompt 提示学习逐行复现!
🚗 试听链接: prompt 提示学习试听
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用通俗易懂的语言解释何为 Prompt
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基于 Modelscope、Paddle Prompt 模型演示
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基于 Roberta 掩码语言模型构建
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Prompt 模板设计
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基于Prompt的文本分类逐行手写复现
Prompt 格式的数据准备及读取
预训练模型构建
Prompt 中的loss 设计
基于 Prompt 准确率计算 -
基于 ptuning 的文本分类逐行手写复现
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模型设计与复现
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✨基于知识图谱的医疗问答机器人
🚗 试听链接: 基于知识图谱的医疗问答机器人试听
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知识图谱与NEO4J概述
知识图谱发展、前景、
NEO4J等环境安装 -
数据处理
什么是三元组?实体、关系、属性?
结构化数据处理、
NEO4J连接、节点与关系创建、数据插入 -
模型架构搭建
导入NE04J的图数据怎么用?
NEO4J如何查询?
意图识别与实体识别后,如何与查询语句建立连接? -
意图识别模型构建
什么是意图识别、需要构建多少种意图?
构建多种意图识别模型,并选择最佳模型 -
医疗实体识别模型构建
使用主流模型方案:BERT+BILSTM 构建实体识别模型
加入多种训练策略:动态加载、动态替换、实体随机MASK等,提高NER F1值 -
实体纠错、实体消歧模型
引入基于字编码的实体消歧模型,解决输入有误.
NER识别不准等问题。 -
基于FLASK部署及界面搭建
基于FLASK部署该项目
简易交互界面搭建
数据制作、标注策略、训练策略应有尽有~
布丁老师全程保驾护航
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布丁老师全天候答疑
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✨Bert 模型逐行复现
- Bert 编码机制 逐行复现:
词语编码、
位置编码、
片段编码 - Bert 模型主体 逐行复现:
多头自注意力机制、
Add & Norm、
Feed & Forward - BERT 两大任务 逐行复现:
单词掩码策略、
相邻句预测 - 数据集制作 逐行复现:
LOSS设计、
模型训练
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✨基于Bert文本分类 & Bert Embedding嫁接
- NLP发展现状,入门NP算法工程师需要的技能
- Bert模型各文件解析,Bert文本分类流程讲解
- 基于Hugging-face Bert文本分类代码逐行手写
- 将Bert中的预训练Embedding嫁接至其他模型,准确率提升7%
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基于RNN+Bert的实体识别及文本分类联合任务
- 简易爬虫:爬取中文人名、武侠小说
- 数据准备:数据标注策略、训练策略及数据增强手段
- 模型复现:使用pytorch逐行复现RNN循环神经网络
- 模型拼接:多任务与多模型拆解,逐行手写代码,手把手完成任务
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🚀NLP全程班系列 (更新至第二期)
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