百、数千或数百万页面的网站,手动执行此操作可能会很快变得耗时且成本电话号码列表高得令人望而却步!继续阅读下面这可能是我们可以教机器为我们做的事情。它最终可能会比数据输入团队做得更好、更快。让我们来了解一下。重新介绍 Uber 的 Ludwig 和 Google 的 T5 我们将结电话号码列表合我在之前的专栏中介绍过的一些技术: Google 的 Uber T5 的 Ludwi
文本到文本传输转换器) 我在使用电话号码列表深度学习的自动意图分类一文中首次介绍了 Ludwig。总而言之,它是一个开源的“Auto ML”工具,可以让您在不编写任何代 电话号码列表 码的情况下训练最先进的模型。我在如何自动生成标题和元描述一文中首次介绍了 T5。使用深度学习进行自动标题标签优化 Google 将 T5 描述为 BERT 样式模型的高级版本。继续阅读下面如果你还记得我关于分类意图的帖子,BERT
非常适合这项任务,因为我电话号码列表们的目标输出/预测是类/标签(意图)。相比之下,T5 可以总结(正如我在关于生成元标记的文章中所展示的)、翻译、回答电话号码列表问题、排名(如 BERT)等。这是一个非常强大的模型。现在,T5 还没