在低资源语境下,大模型如何提高自然语言处理的鲁棒性?
在低资源语境下,国内大模型提高自然语言处理的鲁棒性主要可以从以下几个方面着手: 数据增强技术: 利用合成数据、语言模型微调等方法扩充训练数据,弥补原有数据缺乏的问题。通过翻译、代码生成等技术增强数据的多样性和覆盖面。 迁移学习: 利用已有的大规模通用语言模型为基础,针对特定低资源场景进行持续微调和适应。提高模型对低资源语境下的语义理解和生成能力。 元学习: 让模型能够快速适应新的低资源场景,减少....
资源 | 100+个自然语言处理数据集大放送，再不愁找不到数据！
奉上100多个按字母顺序排列的开源自然语言处理文本数据集列表（原始未结构化的文本数据），快去按图索骥下载数据自己研究吧！ 数据集 Apache软件基金会公开邮件档案：截止到2011年7月11日全部公开可用的Apache软件基金会邮件档案。（200 GB） http://aws.amazon.com/de/datasets/apache-software-foundation-public-ma.....
【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等
本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的；事实上，单个模型可以学习单词的含义和执行语言任务，从而避免需....
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