ROBERTA MURPHY DYSON DYSON REAL ESTATEBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	ROBERTA MURPHY DYSON & DYSON REAL ESTATE
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Company Address:	7020 Avenida Encinas,CARLSBAD,CA,USA
ZIP Code: Postal Code:	92009
Telephone Number:	7604029101^^7609429100 (+1-760-402-9101^^7609429100)
Fax Number:	7606350063 (+1-760-635-0063)
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USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	6531
USA SIC Description:	Real Estate
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Company Directories & Business Directories

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PH PRIME CONSTRUCTION
ASHWORTH
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POSTAL ANNEX
THE HOME FLORIST
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Company News:

如何评价RoBERTa? - 知乎
roberta 是bert 的一个完善版，相对于模型架构之类的都没有改变，改变的只是三个方面：预训练数据： BERT采用了BOOKCORPUS 和英文维基百科，总共16GB。而 RoBERTa采用了BOOKCORPUS + 英文维基百科+ CC-NEWS+OPENWEBTEXT+STORIES，总共160GB。
[读论文] RoBERTa: 健壮优化的 BERT 预训练方法 - 知乎
论文题目：RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 作者单位：华盛顿大学保罗·艾伦计算机科学与工程学院，FaceBook AI 这篇文章是 BERT 系列模型和 XLNet 模型的又一次交锋，是 FaceBook 与 Go…
“追星”Transformer（七）：RoBERTa——“鲁棒版BERT”
RoBERTa认为BERT的符号化粒度还是过大，无法克服很多稀有词汇容易产生“OOV”的问题。为了解决上述问题，RoBERTa借鉴了GPT-2 0的做法，使用力度更小的字节级BPE （byte-level BPE）进行输入的符号化表示和词典构造，从而词典的规模增加至大约5万。
BERT and RoBERTa 知识点整理有哪些？ - 知乎
可以看一下，我之前整理的一份预训练语言模型总结，不仅仅包含BERT和RoBERTa，还有Nezha、MacBERT、SpanBERT、ERNIE等等，具体如下：
知乎盐选 | 基于 RoBERTa-BiLSTM-CRF 的简历实体识别
2 理论方法本文建立了 RoBERTa-BiLSTM-CRF 模型，该模型是端到端的语言模型，能够较好地捕捉文本中存在的语法和语义特征，并且能够自动理解上下文的关联性。模型主要由三个模块构成，分别是 RoBERTa 模块、BiLSTM 模块和 CRF 模块，各层的功能和原理如图 1 所示。
请问 HuggingFace 的 roberta 的 pooler_output 是怎么来 . . . - 知乎
roberta由于没有NSP任务也就是句子对分类任务，因此应该他们训练的时候是没有这部分权重的。我查看了roberta官方权重，发现进行MLM训练时候是没有pooler output部分的权重，可能huggingface为了方便进行下游句子级别的文本分类任务，他们自己随机初始化了这个pooler
如何评价ModelScope，较hugging face如何？ - 知乎
最近魔搭社区 ModelScope 在知乎挺火啊，前两天刚看到开了个讨论ModelScope怎么样，今天就又看到这个话题。作为深度试用过这个社区的用户，我先抛出个人的一个结论，ModelScope确实和hugging face有一些相似之处，但确实更适合中国的开发者，特别是刚刚接触AI的一些开发者。感受到的几点不同之处：一
请问rost cm6进行情感分析的原理是什么呀？ - 知乎
要强调的是，RoBERTa CM6并没有依据某个特定的情感词典进行情感分析。它使用的是预训练技术，通过学习大规模文本数据中的语言结构和语义信息，自动提取文本中的情感信息。因此，它不需要人工构建或添加情感词典，也不需要将情感词添加到自定义词表中。
Roberta为什么不需要token_type_ids? - 知乎
Roberta为什么不需要token_type_ids? 在Bert和Albert预训练模型中，token_type_ids值为0或1来区分token属于第一句还是第二句，为什么Roberta里不需要呢？
请问BERT的词向量应该怎么理解，是embedding的输出，还是encoder的输出？ - 知乎
如题，不是很确定如何理解BERT的词向量。如果“词向量”是指embedding层的输出的话，embedding层是id到向…