Nlp

本文介绍了由 Google Research 提出的生成式预训练模型 T5，其理念是“万物皆可 seq2seq”，目标是统一框架，将文本分类、生成、翻译等任务都转化成 text-to-text 任务。

本文介绍了神经网络训练过程中基于梯度的优化算法，包括反向传播、梯度下降法、动量优化算法等。

反向传播（Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

本文介绍了对比学习在文本表征中的应用，包括其基本原理和在NLP中的具体应用。

语义相似度在检索系统、智能问答系统等场景有重要应用，本文介绍了文本相似度模型的发展历程和评价指标。

本文介绍了自编码器的原理、类型及其在自然语言处理中的应用。

本文介绍了Transformer的结构及其Encoder部分的实现，包括多头注意力机制和全连接前馈网络。

本文介绍了位置编码的概念、其必要性以及绝对位置编码和相对位置编码的详细内容，并回答了一些常见问题。

本文介绍了fastText文本分类算法的原理、优势及其实现方法。