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个人笔记-bert

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    • simpread-DINA 模型解析与实现_门前大桥下 - CSDN 博客_dina 模型
    • AI医生代码及解析
      • 第一章:背景介绍与Unit的使用
        • 1.1 背景介绍
        • 1.2 Unit对话API的使用
      • 第二章:在线医生的总体架构与工具介绍
        • 2.1 在线医生的总体架构
        • 2.2 总体架构中的工具介绍
      • 第三章:neo4j图数据库
        • 3.1 neo4j简介
        • 3.2 neo4j图数据库的安装
        • 3.3 Cypher介绍与使用
        • 3.4 在Python中使用neo4j
      • 第四章:离线部分
        • 4.1 离线部分简要分析
        • 4.2 结构化数据流水线
        • 4.3 非结构化数据流水线
      • 第五章:命名实体审核任务
        • 5.1 任务介绍与模型选用
        • 5.2 训练数据集
        • 5.3 BERT中文预训练模型
        • 5.4 构建RNN模型
        • 5.5 进行模型训练
        • 5.6 模型使用
      • 第六章:命名实体识别任务
        • 6.1 命名实体识别介绍
        • 6.2 BiLSTM介绍
        • 6.3 CRF介绍
        • 6.4 BiLSTM CRF模型
        • 6.5 模型训练
        • 6.6 模型使用
      • 第七章:在线部分
        • 7.1 在线部分简要分析
        • 7.2 werobot服务构建
        • 7.3 主要逻辑服务
      • 第八章:句子主题相关任务
        • 8.1 任务介绍与模型选用
        • 8.2 训练数据集
        • 8.3 BERT中文预训练模型
        • 8.4 微调模型
        • 8.5 进行模型训练
        • 8.6 模型部署
      • 第九章:系统联调与测试
        • 9.1 系统联调与测试
      • 附录:环境安装部署手册
        • AI医生安装部署手册
    • 项目环境准备
      • Supervisor服务监控
      • 使用Hash启动Redis的注意事项
      • neo4j无法登陆的问题
      • 图数据库启动时端口占用问题
    • 基础知识
      • 影评
      • 图片描述生成
      • 服务器基本操作
      • 文本预处理
      • HMM
      • fasttest
      • RNN
      • transformer
      • bert
    • DINA模型
    • 试题相关模型
      • 附件
      • 七、模型压缩与推断加速技术
      • 五、得分判别模型训练与对比实验
      • 四、试卷自动批阅系统
      • 三、问题分类模型训练与对比实验
    • NLP中常用的预训练模型
    • GLUE数据集分类组成
    • transformer的注意力机制
    • torch的基础应用
      • 2 运算操作
      • 1 新建矩阵
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