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RSS订阅原创 我理解的文本表示模型(一) 词袋模型与N-grams模型
rawtf表1 样本示例想要对短信进行分类，首先明确，在这次建模中，X是什么，Y是什么。很明显第一列短信内容为X，而短信的类别为Y。我们可能有30000个这样的样本。我们期望达到的效果是，当手机收到一条短信时，模型能够自发的判断出这条短信属于哪一类。然而计算机是无法直接读懂中文的，我们首先第一步需要做的便是，将这些汉字转换为计算机能够读懂的语言。而这一步我们将它称为下文参考了，并介绍了两种常见的文本表示模型。
2024-06-21 09:43:48
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原创 AAAI最佳论文Informer 解读
AAAI最佳论文Informer:效果远超Transformer的神器简介预处理 Preliminary 与样本生成Step1:Embedding待更新 2021/04/02由于Informer主要是在Transformer上的改进，这里不再赘述Transformer的细节，可以参见另外的博文，可以推荐两个。深入理解Transformer及其源码解读最火的几个全网络预训练模型梳理整合（从ELMO到BERT到XLNET）简介那么Informer是做什么的呢？主要针对长序列预测（Long Seque
2021-04-02 11:07:20
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空空如也
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