摘要：
国内“谁”能实现chatgpt，短期穷出的类ChatGPT简评（算法侧角度为主），以及对MOSS、ChatYuan给出简评，一文带你深入了解宏观技术路线。 阅读全文
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推荐系统[三]：粗排算法常用模型汇总(集合选择和精准预估)，技术发展历史（向量內积，Wide&Deep等模型）以及前沿技术 阅读全文
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推荐系统[二]：召回算法超详细讲解[召回模型演化过程、召回模型主流常见算法(DeepMF_TDM_Airbnb Embedding_Item2vec等)、召回路径简介、多路召回融合] 阅读全文
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1. 推荐算法的初步理解 如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。 1.1 推荐系统主要解决问题 任务一：挖掘长尾：帮助用户找到想要的物品（音乐、商品、新闻），挖掘长尾效应中的非流行市场。 我们在 阅读全文
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文心大模型开发套件ERNIEKit，面向NLP工程师，提供全流程大模型开发与部署工具集，端到端、全方位发挥大模型效能。 阅读全文
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特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练模型SimBert、ERNIE-Gram 文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索 阅读全文
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问题匹配（Question Matching）任务旨在判断两个自然问句之间的语义是否等价，是自然语言处理领域一个重要研究方向。问题匹配同时也具有很高的商业价值，在信息检索、智能客服等领域发挥重要作用。
近年来，神经网络模型虽然在一些标准的问题匹配评测集合上已经取得与人类相仿甚至超越人类的准确性，但在处理真实应用场景问题时，性能大幅下降，在简单（人类很容易判断）的问题上无法做出正确判断（如下图），影响产品体验的同时也会造成相应的经济损失。 阅读全文
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2023年的计算语言学协会年会（ACL 2023）共包含26个领域，代表着当前前计算语言学和自然语言处理研究的不同方面。每个领域都有一组相关联的关键字来描述其潜在的子领域， 这些子领域并非排他性的，它们只描述了最受关注的子领域，并希望能够对该领域包含的相关类型的工作提供一些更好的想法。 阅读全文
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快速入门pandas进行数据挖掘数据分析[多维度排序、数据筛选、分组计算、透视表](一) 阅读全文
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本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型，期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型，之后提出了文本匹配技巧提升方案，最终给出了DKG的落地方案。这边主要以原理讲解和技术方案阐述为主，之后会慢慢把项目开源出来，一起共建KG，从知识抽取到知识融合、知识推理、质量评估等争取走通完整的流程。 阅读全文