GPT3.5Turbo是一种表现非常出色的自然语言处理（NLP）模型。它可以生成高质量的文本，其生成的文本的质量接近于人类写作。

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我们知道Bert预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于Word2Vec、Glove等并没有明显的提升

近日OpenAI发布其最新的NLP模型GPT3（论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.14165(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F2005.14165)），并成功登顶了Github的趋势榜（https:/

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c2bcf2fc84544bdd8b29986c87b539ec.gif)作者|JayLou来源|知乎前言在之前写过的《NLP的游戏规则从此改写？从word2vec,ELMo到BERT》一文中，介绍了从

想成为NLP工程师，但是否因为没有实际项目经历而发愁？是否希望丰富简历中的项目经验，从而提高面试的通过率？是否想尝试有技术含量的项目，以后为进大厂而准备？ 这就是我们实战训练营的初衷。京东智联云联合贪心科技推出了《京东NLP项目实战训练营》，让学员通过4个月完成4个非常具有挑战的京东落地应用项目，智能医疗分诊项目、智能营销文案

Datawhale干货  作者：张贤，哈尔滨工程大学，Datawhale原创作者本文约7000字，NLP专栏文章，建议收藏阅读审稿人：Jepson，Datawhale成员，毕业于中国科学院，目前在腾讯从事推荐算法工作。!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGl

自然语言表征模型最近受到非常多的关注，很多研究者将其视为NLP最重要的研究方向之一。例如在大规模语料库上预训练的BERT，它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式，经过微调后可以持续改善不同NLP任务的性能。因此，我们获取BERT隐藏层表征后，可用于提升自己任务的性能。但是，已有的预训练语言模型很少考虑知识信息，具体而言即知识图谱(ht

常用语料资源下面提供一些网上能下载到的中文的好语料，供研究人员学习使用。(1).中科院自动化所的中英文新闻语料库http://www.datatang.com/data/13484中文新闻分类语料库从凤凰、新浪、网易、腾讯等版面搜集。英语新闻分类语料库为Reuters21578的ModApte版本。(2).搜狗的中文新

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