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在最近的一篇论文（）中，Facebook AI Research的研究人员宣称，第一个问题——映射问题——可能比预测问题更容易，他们

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1. 工作简介. LLaMA是FaceBook发布的一个模型系列，包含的参数量级有4个，分别为：6.7B、13.0B、32.5B和65.2B。. 作者使用了T级别的Token数来训练这些

适用于NLP自然语言处理的Py

wget 如果您运行上述脚本并看到以下结果,则表明FastText已成功下载: -\-2019-08-1615:05:05-\-

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本文作者:topbots、林檎 尽管 2020 年是充满挑战的一年,但人工智能学术研究并未因此停滞,仍然诞生了许多有意义的技术突破。在 NLP 领域,OpenAI 的 GPT

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[27] Translational NLP: A New Paradigm and General Principles for Natural Language Processing Research Paper: aclanthology.org/2021.n [28] Generativ

自然语言处理NLP领域中有哪些值得复现的论文模型

Natural Language Inference - 自然语言推理 1.【Natural Language Inference】SentEval: An Evaluation Tool

如何写一篇合格的NLP论文

实际上，同组的刘洋老师对NLP学术论文写作做过非常全面而精彩的报告 [1]，强烈推荐所有NLP同学都仔细阅读这份报告，相信会让你少走不少科研的弯路。而本

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    Lev Arie Ratinov曾经专门研究使用机器学习进行自然语言处理(NLP),尤其是信息提取,文本分类等。其重点是使用百科全书知识和半监督学习来减少注释工作

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今天和大家分享Facebook AI Research发表于NeurIPS 2020的工作《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》。 虽然NLP在过去几年中突飞猛进，从为特定任务设计定制化的框架，再到如今各种基于海量语料无监督预训

EMNLP2018FaceBookGoogle论文集资源

NLP方向FaceBook 、Google 两个大厂的论文集合,含有论文清单。 NLPCC2018论文集 2018NLPCC的所有论文收录,欢迎大家互相分享NLP相关资源,共同进步 EMNLP2019 # 微软亚洲研究院