Transformer is All You Need: Multimodal Multitask Learning with a Unified Transformer

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本文提出UniT：统一的Transformer编码器-解码器体系结构，能够在单个模型中连接和学习多个任务和领域，均能达到SOTA！代码即将开源！ Transformer is All You Need: Multimodal Multitask Learning with a Unified Transformer 作者单位：Facebook(FAIR) 主页：https://mmf.sh/ 论文...

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（补发）多模态文献阅读周记（一）——2020/06/08-2020/06/12

Naturally, multimodal data is often imperfect as a result of imperfect modalities, missing entries... Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences Issues that need resolving inherent data

【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理

模型中使用GCN和其他一些感兴趣相关论文的列表，希望可以为需要的小伙伴提供便利吖~ (深夜整理，就不放链接了/(ㄒoㄒ)/~~) 事件抽取 Cross-media Structured Common... Transformer TriggerNER: Learning with Entity Triggers as Explanations for Named Entity Recognition A

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论文笔记Transformer:Attention is all you need

1 介绍主流的序列转换模型是基于复杂的循环或卷积神经网络，它们包括一个encoder和一个decoder。表现最好的模型也是用attention 机制连接encoder和decoder。我们提出了一个新的简单网络模型，即Transformer，该模型仅仅依靠attention机制，不用循环或卷积网络。实验结果显示该模型不仅质量很好，而且可以并行，需要较少的时间训练。循环网络模型主要是输入和输出...

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Transformer最全解析（attention is all you need）

Transformer出自google，被广泛应用于NLP的各项任务中，在transformer基础上改进优化的BERT模型在2019年11项NLP任务中表现SOTA。论文原文：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf《attention is all you need》 CNN、RNN、DNN的局限性在处理变长的序列问题时，一般的做法是利用卷积神经网络或循环神...

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