在上文《实践演练Pytorch Bert模型转ONNX模型及预测》中，我们将Bert的Pytorch模型转换成ONNX模型，并使用onnxruntime-gpu完成了python版的ONNX模型预测。今天我们来把预测搬到C++上，模拟一下模型的部署。...
本项目给出本次法研杯详细的技术方案，从UIE-base开始到UIE数据蒸馏以及主动学习的建议，欢迎大家尝试，ps：主动学习标注需要自行实现，参考项目，楼主就不标注了。...
大家好，这里是NeeNLP。近年来，NLP 领域模型发展迅猛，尽管这些模型在效果上带来了显著提升，但它们通常拥有数亿到千亿，乃至万亿的参数，导致训练模型需要较高的计算成本，阻碍了模型实际落地。...
b.如果X是2段文本（X1,X2），则是可以抽象为句对分类问题。如下所示 i:如NLI等任务。
《The Attention is all you need》的论文彻底改变了自然语言处理的世界，基于Transformer的架构成为自然语言处理任务的的标准。
# 小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用（提示学习）项目链接：[https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4438610?con
项目链接：[https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4622139?contributionType=1](https://aistudio
2.快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型
PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以中医疗搜索检索词意图分类(KUAKE-QIC)为例【多分类(单标签)】
在UIE强大的抽取能力背后，同样需要较大的算力支持计算。在一些工业应用场景中对性能的要求较高，若不能有效压缩则无法实际应用。因此，基于数据蒸馏技术构建了UIE Slim数据蒸馏系统。其原理是通过数据作为桥梁，将UIE模型的...
