原文:基于BERT的多模型融合借鉴

本次介绍假新闻赛道一第一名的构建思路,大家一起学习下 任务描述 文本是新闻信息的主要载体,对新闻文本的研究有助于虚假新闻的有效识别。虚假新闻文本检测,具体任务为:给定一个新闻事件的文本,判定该事件属于真实新闻还是虚假新闻。该任务可抽象为NLP领域的文本分类任务,根据新闻文本内容,判定该新闻是真新闻还是假新闻。针对该任务,本文采用BERT Finetune BERT CNN Pooling BERT ...

2020-02-16 20:10 0 2545 推荐指数:

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BERT模型

BERT模型是什么 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用 ...

Tue Jul 16 05:11:00 CST 2019 0 914
BERT模型

一、BERT介绍 论文:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 简介:BERT是基于Transformer的深度双向语言表征模型,基本结构如图所示,本质上是利用 ...

Mon Oct 07 09:04:00 CST 2019 0 364
BERT模型

1. 什么是BERT   BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新 ...

Wed Apr 07 22:41:00 CST 2021 0 269
模型融合

本文包括常见的模型融合方法、代码链接、进阶的思路。 1.线性加权融合方法 从算法的角度来看,则最常用的是采用加权型的混合推荐技术,即将来自不同推荐算法生成的候选结果及结果的分数,进一步进行组合(Ensemble)加权,生成最终的推荐排序结果。 具体来看,比较原始的加权型的方法 ...

Mon May 07 23:52:00 CST 2018 0 2458
模型融合

一、Voting 模型融合其实也没有想象的那么高大上,从最简单的Voting说起,这也可以说是一种模型融合。假设对于一个二分类问题,有3个基础模型,那么就采取投票制的方法,投票多者确定为最终的分类。 二、Averaging 对于回归问题,一个简单直接的思路是取平均。稍稍改进的方法是进行加权 ...

Tue Jul 02 00:52:00 CST 2019 0 479
BERT模型介绍

  前不久,谷歌AI团队新发布的BERT模型,在NLP业内引起巨大反响,认为是NLP领域里程碑式的进步。BERT模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩,包括将GLUE基准推至80.4%(绝对改进 ...

Thu Nov 29 06:45:00 CST 2018 0 12107
BERT模型详解

1 简介 BERT全称Bidirectional Enoceder Representations from Transformers,即双向的Transformers的Encoder。是谷歌于2018年10月提出的一个语言表示模型(language representation ...

Wed Oct 21 06:51:00 CST 2020 0 3201
预训练模型(三)-----Bert

1.什么是BertBert用我自己的话就是:使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错,就是有好多2,每个2有什么意思呢? 先大体说一下,两阶段是指预训练和微调阶段,两任务是指Mask Language和NSP任务,两个版本是指Google发布 ...

Tue Aug 25 01:25:00 CST 2020 0 473
 
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