深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 1.N-Gram N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram，对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好...
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自动数据增强论文及算法解读（附代码）
论文题目AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data代码：https://github.com/DeepVoltaire/AutoAugmentAbstract数据增强是提高图像分类器精度的有效技术。但是当前的数据增强实现是手工设计的。在本论文中，我们提出了AutoAugment来自动搜索改进数据增强策略。我们设计了一个搜索空间，....
【论文笔记】文本版的Mixup数据增强算法：SSMix
论文标题：SSMix: Saliency-Based Span Mixup for Text Classification论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.08062.pdf论文代码：https://github.com/clovaai/ssmix论文作者：{soyoungyoon etc.}论文摘要数据增强已证明对各种计算机视觉任务是有效的。尽管文本取得了巨大的成....
Dataset之图片数据增强：设计自动生成(高级封装之命令行解析实现)汽车车牌图片算法(cv2+PIL+argparse)根据随机指定七个字符生成逼真车牌图片(自然场景+各噪效果+对应txt说明文档)
输出结果 设计思路 核心代码def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--font_ch', default='F:/File_Python/Pyt.....
Dataset之图片数据增强：设计自动生成(高级封装之命令行解析实现)汽车车牌图片算法(cv2+PIL+argparse)根据随机指定七个字符自动生成逼真车牌图片数据集(带各种噪声效果)
输出结果 设计思路 核心代码def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--font_ch', default='F:/File_Python/Python_daydayup/data_input/LPR/font/pla....
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