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English learning

2011-08-20 1187

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简介： 1.Strong recommend: http://www.englishclub.com/ http://www.talkenglish.com/ http://www.putclub.

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http://www.tingroom.com/

2.Reading:

http://www.cdlponline.org/ (Audlt learning)

http://www.usalearns.org (Recommend)

http://www.rd.com/

http://www.5minuteenglish.com/

http://www.manythings.org/

http://public.wsu.edu/~brians/errors/errors.html#errors (Common errors in English usage)

http://english.cri.cn/english/

3.News:

http://www.chinadaily.com.cn/

http://www.economist.com/

http://www.time.com/time/

http://www.nytimes.com/

4.Dictionary:

http://www.ldoceonline.com/

5.Other:

http://www.effectivemeetings.com/meetingbasics/index.asp

http://www.onmoneymaking.com/

6.All of english website summary:

http://www.haoenglish.com/catalog/newspaper.htm

http://www.hjenglish.com/doc/myexam/104_1644.htm

贺满

算精通

数据采集机器学习/深度学习自然语言处理

Masked Language Modeling，MLM

Masked Language Modeling（MLM）是一种预训练语言模型的方法，通过在输入文本中随机掩盖一些单词或标记，并要求模型预测这些掩盖的单词或标记。MLM 的主要目的是训练模型来学习上下文信息，以便在预测掩盖的单词或标记时提高准确性。

算精通

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BetterBench

5月前

存储算法计算机视觉

【博士每天一篇文献-模型】Meta-Learning Based Tasks Similarity Representation for Cross Domain Lifelong Learning

本文提出了一种基于元学习的跨域终身学习框架，通过跨域三元组网络（CDTN）学习任务间的相似性表示，并结合自注意模块与软注意网络（SAN）来增强特征提取和任务权重分配，以提高学习效率并减少对先前知识的遗忘。

BetterBench

53 1 1

【博士每天一篇文献-模型】Meta-Learning Based Tasks Similarity Representation for Cross Domain Lifelong Learning

Bigcrab__

8月前

机器学习/深度学习数据采集自然语言处理

[GPT-2]论文解读：Language Models are Unsupervised Multitask Learners

Bigcrab__

347 1 1

Bigcrab__

8月前

Python

[UNILM]论文实现：Unified Language Model Pre-training for Natural Language.........

Bigcrab__

52 0 0

征途黯然。

自然语言处理数据挖掘数据处理

【提示学习】Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

目前流行的第四大范式Prompt的主流思路是PVP，即Pattern-Verbalizer-Pair，主打的就是Pattern(模板)与Verbalizer(标签映射器)。本文基于PVP，提出PET与iPET，但是关注点在利用半监督扩充自己的数据集，让最终模型学习很多样本，从而达到好效果。

征途黯然。

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Im黄军雷

机器学习/深度学习语音技术

“Zero-shot Learning”、“One-shot Learning”和“Few-shot Learning”

你知道吗？在机器学习的世界里，有一种名为“Zero-shot Learning”、“One-shot Learning”和“Few-shot Learning”的策略，它们主要是为了解决神经网络模型因为训练数据少，导致模型泛化能力差的问题。

Im黄军雷

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汀丶人工智能

机器学习/深度学习存储人工智能

大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解

汀丶人工智能

582 2 2

大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解

小小何先生

人工智能数据可视化决策智能

【CAMEL】Communicative Agents for “Mind”Exploration of Large Scale Language Model Society

小小何先生

362 0 0

Trouble..

机器学习/深度学习编解码数据可视化

Speech Emotion Recognition With Local-Global aware Deep Representation Learning论文解读

语音情感识别（SER）通过从语音信号中推断人的情绪和情感状态，在改善人与机器之间的交互方面发挥着至关重要的作用。尽管最近的工作主要集中于从手工制作的特征中挖掘时空信息，但我们探索如何从动态时间尺度中建模语音情绪的时间模式。

Trouble..

164 0 0

北村南

自然语言处理数据挖掘

【论文解读】Do Prompts Solve NLP Tasks Using Natural Language?

提示学习实现文本分类的各类方法对比的论文

北村南

104 0 0

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