多項選擇題在自然語言處理任務中,哪些技術適用于改善實體識別和關系抽取的效果()?
A.序列標注
B.序列到序列模型
C.實體關系抽取
D.引入預訓練模型
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1.多項選擇題在自然語言處理中,哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實體識別的準確性()?
A.引入預訓練模型
B.序列標注
C.注意力機制
D.使用卷積神經網(wǎng)絡
2.多項選擇題在自然語言處理中,哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性()?
A.序列到序列模型
B.注意力機制
C.引入預訓練模型
D.數(shù)據(jù)增強
3.多項選擇題屬性值約束主要有()。
A.非空值約束
B.基于元組的檢查子句
C.域約束子句
D.默認
4.多項選擇題在深度學習模型訓練中,哪些技術有助于防止過擬合并提高模型在多任務學習上的表現(xiàn)()?
A.使用Dropout 技術
B.數(shù)據(jù)增強
C.權重衰減
D.批量歸一化
5.多項選擇題在自然語言處理中,哪些技術適用于提升問答系統(tǒng)的性能()?
A.序列到序列模型
B.注意力機制
C.實體關系抽取
D.詞嵌入微調
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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)()?
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在自然語言處理中,哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性()?
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