简介

之前的模型（seq2sql，sqlnet）完全忽略了各个column的数据类型，但数据类型其实是一个很重要的信息，比如在预测WHERE子句时，只有数值类型的column才可以比较大小，字符...

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简介

SQLNet模型是紧随WIkiSQL数据集之后的一个比较知名的Baseline。由于WikiSQL数据集中的SQL比较简单，如下图所示为一个WIkiSQL中的示例，因而SQLNet将预测一...

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简介

• 提出一个深层神经网络模型，用于生成sql：该模型生成一系列sql，在数据库中执行，以获得奖励，通过奖励来学习生成sql的策略
• 模型利用sql结构来减小生成sql的空间，是的生成问题更简单...

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import torch
from torch import nn
import numpy as np


class ScaledDotProductAttention(nn.Module)...

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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


# 生成权重以及偏执项layers_dim代表每层的神经元个数，
# 比如[...

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# 数据加载
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import...

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论文：Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification

代码：ljynlp/W2NER

1 创新思路

1...

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1、训练神经网络时如何确定batch的大小？

（1）GPU对2的幂次的patch可以发挥更佳的性能，因此设置成16、32、64、128.时往往要比设置为整10、整100的倍数时表现更优

（2）b...

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1 NLP数据集

(1) 分类数据

(2) 实体识别

(3) 关于...

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1 熟悉数据

2 端到端训练+获取基线

3 过拟合

4 正则化

5 调模型

• 随机网格搜索
• 超参数优化

6 再挤挤

• 集成模型
• 继续训练

[1] A Recipe for Training ...

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