摘要：
©NLP论文解读 原创•作者 | 吴雪梦Shinemon 研究方向 | 计算机视觉 导读说明 在NLP模型被建立后，如何更好的评价该模型一直以来都是被广泛讨论与关注的问题，而且评价方法不尽相同，研究人员通常会花费大量的时间提出不同的参数来评估该模型，评价指标也多元化。 现有的NLP评价指标中表现良好 阅读全文
摘要：
©NLP论文解读 原创•作者 |疯狂的Max 背景及动机 以BERT为基础的预训练模型在各项NLP任务获得巨大的成功，与此同时，如何在泛化的预训练模型基础上融入某些特定领域的知识图谱以获得在特定领域内让模型有更优秀的表现，这一课题也一直备受关注。 然而大部分之前的将知识图谱融入预训练模型的工作都是将 阅读全文
摘要：
©NLP论文解读 原创•作者 | 朱林 生活中多目标跟踪问题屡见不鲜，比如稠密人群检测、场景识别、智慧交通等场景下多目标跟踪都是避不开的话题。 解决多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）问题有两种基本范式，其一是先检测后跟踪（Tracking-by-detection, 阅读全文
摘要：
地址：https://arxiv.org/abs/2110.08387 尽管大型语言模型能够在预训练期间捕获大量知识，但它们通常受益于整合外部知识库，尤其是在常识推理任务上。 这促使我们探索如何更好地利用从语言模型中获得的知识。作者建议使用通用提示格式直接从语言模型生成知识语句，然后选择使得预测概率 阅读全文