A.使用Dropout 技術(shù)
B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
C.權(quán)重衰減
D.批量歸一化
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A.序列到序列模型
B.注意力機(jī)制
C.實(shí)體關(guān)系抽取
D.詞嵌入微調(diào)
A.序列標(biāo)注
B.引入預(yù)訓(xùn)練模型
C.序列到序列模型
D.注意力機(jī)制
A.批量歸一化
B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
C.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
A.提供少量樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)
B.使用提示引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)特定任務(wù)
C.通過重復(fù)提示加強(qiáng)記憶
D.提示模型忽略無關(guān)信息
A.句子的詞頻分布
B.句子的語義角色
C.句子中單詞之間的依存關(guān)系
D.句子的情感傾向
最新試題
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項(xiàng)不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。
人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)（）？
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用（）。
在深度學(xué)習(xí)模型中，用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
Xpath 語言有（）的構(gòu)成。
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為（）。