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基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MSMARCO，美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DRBERT，该方案是第一个在官方评测指标MRR@10上突破0.4的模型。(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlmailto%3AMARCO%EF%BC%8C%E7%BE%

喜欢我们，点击上方AINLPer，关注一下，极品干货即刻送达！自我隔离的第六天，今天阳光特别好，但是不能出门，不过托别人的福，今天整了个汉堡（好久没有吃肉了），美滋滋~~引言    该篇文章是今年AAAI2020顶会上的一篇文章，其主要研究背景是文本简化，文本如何简化才能得到比较好的结果，是什么因素在影响着文本简化效

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对文本进行自动摘要的提取和关键词的提取，属于自然语言处理的范畴。提取摘要的一个好处是可以让阅读者通过最少的信息判断出这个文章对自己是否有意义或者价值，是否需要进行更加详细的阅读；而提取关键词的好处是可以让文章与文章之间产生关联，同时也可以让读者通过关键词快速定位到和该关键词相关的文章内容。文本摘要和关键词提取都可以和传统的CMS进行结合，通过对文章

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大型语言模型（LLM）正在深刻地影响自然语言处理（NLP）领域，其强大的处理各种任务的能力也为其他领域的从业者带来了新的探索路径。推荐系统（RS）作为解决信息过载的有效手段，已经紧密融入我们的日常生活，如何用LLM有效重塑RS是一个有前景的研究问题•图1.

作者：京东科技张静基于NLP技术对运维日志聚类，从日志角度快速发现线上业务问题日志在IT行业中被广泛使用，日志的异常检测对于识别系统的运行状态至关重要。解决这一问题的传统方法需要复杂的基于规则的有监督方法和大量的人工时间成本。我们提出了一种基于自然语言处理

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1.引言随着大数据技术的快速发展，企业对大数据人才的需求日益增长。了解当前市场对大数据岗位的技能要求，可以帮助求职者精准提升技能，也能为企业招聘提供数据支持。本文介绍如何利用Python爬虫从招聘网站（如拉勾网、智联招聘）抓取大数据相关岗位信息，并采用自然