现在在尝试用深度学习来做各种NLP的实验，但是苦于现在已有的带GPU的机器的性能和大量任务。如果有哪位欣赏现在工作的金主，能捐赠一台价值两万（或是各位施主的打赏，哈哈）的GTX1080机器，本人就开源现在的分词项目，和以后的其它NLP实验项目。
AItrust的博客.05-13.1279.之前的步骤中，我们已经把句子进行了词语切分中文NLP的第一步：分词，基于PaddleHub实现，绝对小白友好（学习心得）然后把这些切好的词，根据现成的词表，转化成了ID中文NLP的第二步：分词转词表ID，基于PaddleHub实现...
之前写过一篇中文分词总结，那么在那篇基础上，通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展。可参考上篇：NLP+词法系列（一）︱中文分词技术小结、几大分词引擎的介绍与比较NLP词法、句法、语义、语篇综合系列：NLP+词法系列（一）︱中文分词技术小结、几大分词引擎的介绍与比较NLP+词法系…
中文分词最佳纪录刷新，两大模型分别解决中文分词及词性标注问题.中文分词的最佳效果又被刷新了。.在今年的ACL2020上，来自创新工场大湾区人工智能研究院的两篇论文中的模型，刷新了这一领域的成绩。.WMSeg，在MSR、PKU、AS、CityU、CTB6这5个数据集上的...
来看一下这篇论文一些中文分词工具的性能比较《开源中文分词器的比较研究_黄翼彪，2013》8款中文分词器的综合性能排名：Paoding（准确率、分词速度、新词识别等，最棒）mmseg4j（切分速度、准确率较高）IKAnalyzerImdict-chinese-analyzerAnsj盘古分词Httpcwsjieba
NLP+词法系列（一）︱中文分词技术小结、几大分词引擎的介绍与比较.笔者想说：觉得英文与中文分词有很大的区别，毕竟中文的表达方式跟英语有很大区别，而且语言组合形式丰富，如果把国外的内容强行搬过来用，不一样是最好的。.所以这边看到有几家...
简介：.摘要.深度学习当前在NLP领域发展也相当快，翻译，问答，摘要等基本都被深度学习占领了。.本文给出基于深度学习的中文分词实现，借助大规模语料，不需要构造额外手工特征，在2014年人民日报语料上取得97.5%的准确率。.模型基本是参考论文：http...
看一下bert论文(中文版,英文版)，这篇也可以看看;了解一下PyTorch，GPU时代的Numpy，你值得拥有，打个比赛就别用tensorflow找了吧；准备一台至少GTX1080起步机器或者GPU云服务器；PyTorch1.1GPU环境搭建，看这篇：so，开始吧从下载模型权重
深度学习技术已在中文分词[32]、实体关系抽取[33]、事件抽取[34]、机器翻译[3536]、自动问答[37]等自然语言处理的各项任务中发挥显著优势．相对而言，主题建模由于在多文档层面进行全局文本…
中文分词中文分词文章索引和分词数据资源分享自然语言理解太难了之中文分词八级测试中文分词工具评估：chinese-segmentation-evaluation简单有效的多标准中文分词命名实体识别【论文笔记】命名实体识别论文一文详解深度学习在命名实体识别(NER)中的
通过文献互助平台发起求助,成功后即可免费获取论文全文。您可以选择微信扫码或财富值支付求助。我要求助我们已与文献出版商建立了直接购买合作。你可以通...
将预设的分词词典以及预先获取的待分词文本加载到图形处理器GPU的内存中;确定当前GPU中的可用的线程集合;将所述分词词典,分配到一个或多个可用的线程集...
内容提示:106基于GPU的文本特征选择与特征加权基于GPU的文本特征选择与特征加权Te×tFeatureS6IectionandFeatureWeightingBasedonGPU李志龙黄...
为了弥补KNN与SVM文本分类算法高计算量的缺点,本文开展了在GPU上实现的文本分类算法的研究。具体工作如下:首先,将KNN算法在CPU上进行了实现;然后,基于GPU上对KNN算法的文本...
46浙江理工大学硕士学位论文GPU通用计算在文本分类中的应用研究第一章绪论1.1研究的背景与意义作为处理和组织大量文本数据的一种关键技术,自动文本分类可以...
本论文目的是提高海量文本分类的精度与速度,分析了文本分类技术与并行化技术。介绍了中文文本处理的分词、去停用词、文本向量表示、特征选择、权重计算过程,对比了不同分类算...
看,尤其是preprocess(…)任务比较重的话就容易导致代码在cpu里也要跑好一段时间,gpu利用率自然就会上不去而且呈现周期性变化啦。那么有没有什么办法降低cpu时...
GPU通用计算在文本分类中的应用的研究.pdf,摘要随着互联网技术的快速发展,人们日益普遍地使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息,世界对信息的需...
GPU(原文),,参数,作者原文训练时长描述TPU(复现)总共训练了近20万,总共见过近16亿个训练数据(instance);在CloudTPUv3-256上训练了24小时,相当于在TPUv3-8(128G...
前言本文从使用GPU编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路.并行计算中需要考虑的三个重要问题1.同步...二篇——词法作用域和动态作用域词法作用域第一篇介绍...