ngram经验
BIGO的端到端语音识别技术
BIGO的端到端语音识别技术
在缺乏成对语音文本数据的任务中，浅层融合对识别率提升有很大的帮助。但一般的融合技术仅会选用一种外部LM，RNNLM (Recurrent
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困惑度 PPL perplexity
困惑度 PPL perplexity
https://huggingface.co/docs/transformers/perplexity
https://huggingface.co/spaces
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筛选文本论文笔记（一）筛选文本来训练领域LM
筛选文本 来训练领域LM
==Moore, Robert C., and William Lewis. “Intelligent selection of language mod
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语言模型经验
语言模型经验
https://cloud.tencent.com/developer/article/1116533
我们首先使用 n-gram LM 生成了词网格（word lattices），而
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语言模型论文笔记（一）语言模型 自回归
语言模型 自回归
https://github.com/DengBoCong/nlp-paper
https://github.com/infinitylogesh/mutate
=&#
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语言模型论文笔记（二）语言模型 自编码
语言模型 自编码
==Devlin, Jacob, et al. “Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers fo
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预训练模型数据
预训练数据集
官网地址：https://www.cluebenchmarks.com/
数据地址：https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE
100GB原始语料库的大
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预训练模型汇总
模型汇总huggingface transformers 抱抱脸
https://github.com/huggingface/transformers
https://huggingface.co/
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预训练语言模型
预训练语言模型开源预训练语言模型合集
github：https://github.com/ZhuiyiTechnology/pretrained-models
[好] github：https://g
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