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Concept

Génération automatique de textes

Séances de cours associées (32)

Génération du langage naturel: comprendre la tâche et les techniques

Fournit un aperçu de la génération de langage naturel, en se concentrant sur les tâches, les défis et les méthodologies pour créer un texte cohérent.

Génération de langues naturelles

Explore la génération du langage naturel, couvrant les modèles neuraux, les biais, l'éthique et les défis d'évaluation.

Génération de langage naturel: Décodage et formation

Explore les défis dans la génération de langage naturel, le décodage des algorithmes, les problèmes de formation et les fonctions de récompense.

Génération du langage naturel : évaluation

Explore l'évaluation des modèles de génération de langage naturel, en soulignant l'importance des jugements humains et les limites des paramètres de contenu se chevauchent.

Génération du langage naturel : tâche

Sur NLG couvre les bases, les modèles autorégressifs, les méthodes de décodage et les défis dans la génération de texte.

Génération de langage naturel : évaluer la qualité du texte

Couvre les méthodes d'évaluation des systèmes de génération de langage naturel, y compris les mesures et les évaluations humaines de la qualité du texte généré.

NLP moderne: Introduction

Par Antoine Bosselut présente le traitement du langage naturel et ses défis, ses avancées dans les modèles neuronaux et ses objectifs de cours.

Génération du langage naturel: Techniques de décodage et défis de formation

Couvre les méthodes de décodage et les défis de formation en génération de langage naturel.

Modèles de séquence de préformation: BART et T5

Couvre la préformation des modèles séquence à séquence, en se concentrant sur les architectures BART et T5.

Introduction au traitement du langage naturel moderne

Introduit le cours sur le traitement du langage naturel moderne, couvrant son importance, ses applications, ses défis et les progrès de la technologie.

Considérations éthiques dans le traitement des langues naturelles

Examine les défis éthiques dans les systèmes de PNL, y compris les biais, la toxicité, la vie privée et la désinformation.

Modèles de langage classique: fondements et applications

Présente des modèles de langage classiques, leurs applications et des concepts fondamentaux tels que la modélisation et les mesures d'évaluation basées sur le nombre.

Recherche en streaming musical : Traitement du langage naturel chez Deezer

Présente le stage d'un étudiant à l'équipe de recherche de Deezer travaillant sur le traitement du langage naturel.

Modèles linguistiques : réseaux neuronaux à contexte fixe et récurrents

Discute des modèles de langage, en se concentrant sur les modèles neuronaux à contexte fixe et les réseaux neuronaux récurrents.

Word Embeddings: Présentation et applications

Introduit des intégrations de mots, expliquant comment ils capturent les significations des mots en fonction du contexte et de leurs applications dans les tâches de traitement du langage naturel.

Logique des prédicats : Introduction et équivalences

Couvre les bases de la logique des prédicats, les quantificateurs, les équivalences et les exemples de traduction en langage naturel.

Rapport de stage: Hangqian Li

Couvre un rapport de stage au laboratoire Tencent Al, axé sur la reconstruction de l'avatar 3D et les techniques de rendu neuronal.

Transformers: Techniques de pré-entraînement et de décodage

Couvre les concepts avancés de transformateur, en se concentrant sur les techniques de pré-formation et de décodage en PNL.

NLP moderne: Collecte de données, annotation et anomalies

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Explore la génération de langage naturel, en mettant l'accent sur les systèmes de construction qui produisent un texte cohérent pour la consommation humaine à l'aide de diverses méthodes de décodage et de mesures d'évaluation.