总结将NER视作是word-word间的RelationClassification。这个word-word间的工作就很像是TPlinker那个工作，那篇工作是使用token间的link。推荐指数：★★★☆☆值得学习的点：（1）用关系抽取的方法做NER抽取（2）用空洞卷积解决词间交互问题（3）CLN（conditionalLayerNorma）的使用1.动机统一三类任务（flat、overlapped、nestedNER）的处理span-based的方法只关注边界识别。sequence-to-sequence的模型有暴露偏差的影响2.想法建模实体词间的简单邻接关系（用NNW,THW-*）mul
Self-Instruct:使用自生成指令调整语言模型SELF-INSTRUCT介绍实验总结随着大规模语言模型（LLM）的能力范围越来越广，其中涉及到的人工标注需求量快速增长，标注成本也不断提高，因此，一些研究人员尝试提出一种能够让模型自己引导自己生成过程的方法，以解决人工成本对模型能力增强的瓶颈。近日，华盛顿大学等机构联合发表一篇论文《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》，提出的新框架SELF-INSTRUCT通过引导模型自己的生成过程，提高了预训练语言模型的指令遵循能力。论文地址：https://
Self-Instruct:使用自生成指令调整语言模型SELF-INSTRUCT介绍实验总结随着大规模语言模型（LLM）的能力范围越来越广，其中涉及到的人工标注需求量快速增长，标注成本也不断提高，因此，一些研究人员尝试提出一种能够让模型自己引导自己生成过程的方法，以解决人工成本对模型能力增强的瓶颈。近日，华盛顿大学等机构联合发表一篇论文《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》，提出的新框架SELF-INSTRUCT通过引导模型自己的生成过程，提高了预训练语言模型的指令遵循能力。论文地址：https://
文章目录AbstractIntroductionChain-of-thoughtpromptingArithmeticReasoningexperimentalsetupresultablationstudyCommonsenseReasoningexperimentalsetupResultSymbolicReasoningexperimentalsetupresultLimitationAppendixAbstract本文通过ChainofThoughts(CoT，即推理中间过程)，提升大型语言模型(LLM)推理能力。在三个LLM上证明了CoT能够显著提升算术、常识、符号推理能力。Intr
文章目录AbstractIntroductionChain-of-thoughtpromptingArithmeticReasoningexperimentalsetupresultablationstudyCommonsenseReasoningexperimentalsetupResultSymbolicReasoningexperimentalsetupresultLimitationAppendixAbstract本文通过ChainofThoughts(CoT，即推理中间过程)，提升大型语言模型(LLM)推理能力。在三个LLM上证明了CoT能够显著提升算术、常识、符号推理能力。Intr
目录前言【.gitattributes】文件修改GitHub语言前言上传一个项目到GitHub时，发现显示的语言并非是自己项目所示的语言，这样的情况是经常发生的，为了能到达自己所需快速检索，或者是外部访问者能很好的搜索我们的项目，所以我们有必要修改一下语言，github并不支持项目语言的设定，但可以通过小技巧来设成自己想要显示的语言。【.gitattributes】文件项目的根目录上创建一个.gitattributes文件；在本地库新建创建后使用git来push推送到github或者直接在GitHub项目上新建都可以；本地新建的话例如：修改GitHub语言假如我们项目中含有很多的如.html、
目录前言【.gitattributes】文件修改GitHub语言前言上传一个项目到GitHub时，发现显示的语言并非是自己项目所示的语言，这样的情况是经常发生的，为了能到达自己所需快速检索，或者是外部访问者能很好的搜索我们的项目，所以我们有必要修改一下语言，github并不支持项目语言的设定，但可以通过小技巧来设成自己想要显示的语言。【.gitattributes】文件项目的根目录上创建一个.gitattributes文件；在本地库新建创建后使用git来push推送到github或者直接在GitHub项目上新建都可以；本地新建的话例如：修改GitHub语言假如我们项目中含有很多的如.html、
我一直使用的eclipse版本是neon,2016年的版本，真是好老了，最近想安装一个antlr4IDE插件，总是安装不成功，同事的eclipse2020就可以正常安装，我觉得我的Eclipse版本该升级了。我打算安装最新的eclipse2022,6年时间eclipse经历好多个版本的变化，但eclipse的安装方式基本没变。虽然英文也能看懂，但我还是喜欢用中文界面，工作效率高。所以我的eclipse都要安装中文语言包。以前因为网速慢，安装eclipsebabel语言包都是直手工去https://download.eclipse.org/technology/babel/babel_langu
我一直使用的eclipse版本是neon,2016年的版本，真是好老了，最近想安装一个antlr4IDE插件，总是安装不成功，同事的eclipse2020就可以正常安装，我觉得我的Eclipse版本该升级了。我打算安装最新的eclipse2022,6年时间eclipse经历好多个版本的变化，但eclipse的安装方式基本没变。虽然英文也能看懂，但我还是喜欢用中文界面，工作效率高。所以我的eclipse都要安装中文语言包。以前因为网速慢，安装eclipsebabel语言包都是直手工去https://download.eclipse.org/technology/babel/babel_langu
一：简介 face_recognition库是世界上最简洁的人脸识别库，可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。 face_recognition库的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用LabeledFacesintheWild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。对应的github链接：https://github.com/ageitgey/face_recognition二：安装1：要求Python3.3+或Python2.7macOS或Linux（Windows不受官方支持，但可能有效，
