NLP

开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 2 月更文挑战」的第 4 天，点击查看活动详情” 0.前言 文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用

开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 2 月更文挑战」的第 3 天，点击查看活动详情” 2023年的计算语言学协会年会（ACL 2023）共包含26个领域，代表着当前前计算语言学和自然语言处

基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取，小样本能力强悍，OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。

本项目讲解了基于ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp

1.常见NLP任务 信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结

0.引言 在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-su

1.任务简介 基于ERNIE预训练模型效果上达到业界领先，但是由于模型比较大，预测性能可能无法满足上线需求。 直接使用ERNIE-Tiny系列轻量模型fine-tune，效果可能不够理想。如果采用数据

1.任务简介 基于ERNIE预训练模型效果上达到业界领先，但是由于模型比较大，预测性能可能无法满足上线需求。 直接使用ERNIE-Tiny系列轻量模型fine-tune，效果可能不够理想。如果采用数据

在模型性能分析中，通常采用如下四个步骤： * **获取模型正常运行时的ips(iterations per second， 每秒的迭代次数)，给出baseline数据。** * **开启性能分析器

分析可得， * 首先数据增强后导致性能部分下降部分和预期的原因： 随机mask、删除会产生过多噪声样本影响结果，推荐只使用同义词替换，本次样本数据量足够，且ERNIE性能本就优越，数据增强对结果提升

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小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用（提示学习） 项目链接： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4438610?contri

TrustAI是集可信分析和增强于一体的可信AI工具集，助力NLP开发者提升深度学习模型效果和可信度。在后续应用中，希望将TrustAI和智能标注以及模型构螺迭代打造持续学习链路。

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