檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "BERT".ekeyword (精準) and cdept.raw="資訊工程系"
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本論文介紹了多個膾炙人口的語言模型，從傳統的N連語言模型(N-gram Language Model)、緩存語言模型(Cache Language Model)，到以神經網路為基礎的前饋神經網路語言…
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目前主要的自動摘要方法，可以分為抽取式摘要(extractive)與重寫式摘要 (abstractive)。在本文中，我們提出無監督學習以及監督學習且基於 BERT 的摘要 任務架構，首先，我們提出…
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我們知道公司不應只專注於為客戶提供最便宜的產品。給客戶提供舒適的消費體驗是更為重要的。舉個例子: 如果一個客戶想買一些冷凍產品，但網站推薦的東西，客戶不感興趣，這是一個奇怪的情況。一個好的電子商務服…
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隨著Transformer架構的提出，如BERT、GPT-2…等等，這些預訓練於大量文本上的模型透過微調下游任務的方式在自然語言處理領域中蓬勃發展。在中文斷詞領域中，也將資料集的評估分數推升至F1分…
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推薦系統的應用層面多元且廣泛，舉凡電商平台、影音網站，都有使用這個技術。如果能提高推薦系統的可用性與效率，相信能夠為人類日常生活帶來更多便利性。使用者的歷史互動行為是推薦系統的基礎，目前有許多序列推…
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推薦系統已經成為現今商業網站不可或缺的一部分，如何有效地推薦使用者感興趣的事物，是現今推薦系統的研究者持續努力的方向。推薦系統的資料來源通常是來自於使用者與物品之間的交互行為，例如評分、點擊、瀏覽紀…