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【論文筆記】DCFEE：基於自動標記訓練數據的文檔級中文金融事件抽取系統
抽取金融事件能幫助用戶獲得競爭對手的戰略，預測股票市場做出正確的投資決策。舉例來說，股權凍結事件將對公司產生不利影響，股票持有者應迅速判斷避險
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使用 OpenAI Finetune API 微調出自己的模型（附程式碼）
今天這篇要教大家如何使用 OpenAI Finetune API 微調出自己的模型。 想必大家都學會使用網頁版 ChatGPT，最近 OpenAI 又推出了比 GPT-3 便宜十倍的 ChatGPT API，想必未來也有...
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[PyTorch] 使用 torch.distributed 在單機多 GPU 上進行分散式訓練
Finetune 語言模型所需要的 GPU memory 比較多，往往會需要我們能夠利用到多顆 GPU 的資源。今天這篇文章會說明 DataParallel 和 DistributedDataParallel + Dis...
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經典 NLP 任務標籤生成：串接非官方 ChatGPT API
這篇文章紀錄我串接非官方 ChatGPT API 「試圖」取得 NLP 資訊抽取任務標籤的過程。結論是...
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NLP 界的核武：ChatGPT 實測心得和未來應用分析
大家最想知道，核武級的 ChatGPT 出現後該如何應對？ 未來的運作方式可能會變成像是 人類先有一個 idea ，先請 AI 做初步的資料蒐集、整理，再由人類做判斷、再使用 類似 Prompt Engineering ...
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【自然語言處理】基於語義角色標註的事件三元組抽取實作
本文介紹自然語言處理中的經典任務之一：語義角色標註，並分享開源專案「事件三元組抽取」如何利用語義角色標注的結果，以及復現心得、改良想法
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【自然語言處理】Longformer 中文長文本 RoBERTa 模型 – 新聞分類實作
使用 pre-trained model BERT 進行各種 NLU 下游任務 fine-tuning 時，會有輸入限制 512 字符的限制，真實世界文章往往超過這個長度，因此如何應用 BERT 到長文本上是一個重要的議...
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【自然語言處理】認識文本分析｜給我一段話，我告訴你重點在哪：對文本重點字詞加權的TF-IDF方法
適逢上週五2019數位奇點獎，敝公司獲得【最佳數據科技創新獎】銅獎；當中的案件我們使用到tfidf產生的文本向量做KMeans分群。正好想試試再讓文章簡單好懂一點，本周就單純只介紹這個文本分析很常用到的統計方法：TF-I...
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【自然語言處理】認識文本分析｜Word2Vec, Doc2Vec 比較 (附Python程式碼)
本篇筆記 Python自然語言處理入門的常用方法 Word2Vec，及其延伸：Doc2Vec，表述他們之間的關聯，並以Python實作比較不同方法分辨同樣兩個語句的效果。（介於中間的還有Sent2Vec，概念與Doc2V...
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