美滋滋的生活
07
04
BERT BERT
[TOC] 1 BERTBERT论文: 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》 2 主要结构2.1 输入​
01
集成学习 集成学习
[TOC] 1 集成学习集成学习,通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务 常见的集成学习框架有2种: Bagging: 基学习器之间无强依赖关系,可并行生成 Boosting:有强依赖关系,必须串行生成 Bagging 有放回的随机
2021-07-01
06
09
深度文本匹配前沿进展survey2021 深度文本匹配前沿进展survey2021
1 深度文本匹配1.1 任务概述文本匹配是一项非常基础且重要的自然语言处理任务。 文本匹配大多是判断句对是否具有语义相似的关系,例如paraphrase检测,语义文本相似度、问答系统中的问题对匹配、信息检索(query和doc)。 另外,一
2021-06-09
04
21
实体对齐survey 实体对齐survey
1 实体对齐1.1 任务定义实体对齐(Entity alignment) ,也称为实体匹配(Entity Matching),就是找到两个知识图谱中相同的等价实体。0 实体对齐任务进行定义: 用 $G=(E,R,A,T_R,T_A)$表示
2021-04-21
21
实体链接survey 实体链接survey
1 实体链接1.1 任务定义实体链接,即 命名实体识别+命名实体歧义消除(到知识库)。 例子: 形式化定义: Entity Recognition (ER) and Entity Disambiguation (ED) 1.2 相关数
2021-04-21
06
03
11
12
22
对比学习 对比学习
对比学习核心思想 - 优化目标: 典型的比较函数: 研究的方面: 如何定义目标函数? 如何构建正负样本、比例等 相关工作Arxiv - 2018 - CPCRepresentation Learning with Contrast
2020-12-22
07
Helm Helm
1 K8S编排工具——HelmHelm 是 Kubernetes 的软件包管理工具,类似于Python的pip centos的yum,主要用来管理 Charts Helm Chart是用来封装Kubernetes原生应用程序的一系列YAML
11
18
服务编排-微服务与K8S 服务编排-微服务与K8S
1 服务编排1.1 服务编排在微服务体系结构中,可以将应用分解为多个更小颗粒度的服务, 各个服务可以由不同的团队并行独立开发、部署。 当一个系统采用了微服务架构后,原有的业务可能并没有发生变化,但系统已被拆分成了很多新的微服务,与传统架构相
1 / 6