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大数据PAAS、数据挖掘、传统软件开发、微服务。语言熟悉度: Java, Python, Shell, SQL, C/C++, GO, JS
Huazhong University of Science & TechnologyBeijing, China
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bert nlp papers, applications and github resources, including the newst xlnet , BERT、XLNet 相关论文和 github 项目
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深度学习500问,以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述,以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节,50余万字。由于水平有限,书中不妥之处恳请广大读者批评指正。 未完待续............ 如有意合作,联系scutjy2015@163.com 版权所有,违权必究 Tan 2018.06
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文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCNN、Paragraph-Vec、TextCNN、DCNN、RNTN、MV-RNN、RAE等,浅层学习模型,如LightGBM 、SVM、XGboost、Random Forest、C4.5、CART、KNN、NB、HMM等。介绍文本分类数据集,如MR、SST、MPQA、IMDB、Yelp、20NG、AG、R8、DBpedia、Ohsumed、SQuAD、SNLI、MNLI、MSRP、MRDA、RCV1、AAPD,评价指标,如accuracy、Precision、Recall、F1、EM、MRR、HL、Micro-F1、Macro-F1、P@K,和技术挑战,包括多标签文本分类。
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