Pytorch-使用Bert預訓練模型微調中文文本分類
渣渣本跑不動，以下代碼運行在Google Colab上。 語料鏈接：https://pan.baidu.com/s/1YxGGYmeByuAlRdAVov_ZLg 提取碼：tzao neg.txt ...
原文：使用BERT預訓練模型+微調進行文本分類
本文記錄使用BERT預訓練模型，修改最頂層softmax層，微調幾個epoch，進行文本分類任務。 BERT源碼 首先BERT源碼來自谷歌官方tensorflow版：https: github.com google research bert 注意，這是tensorflow .x 版本的。 BERT預訓練模型 預訓練模型采用哈工大訊飛聯合實驗室推出的WWM Whole Word Masking ...
2019-08-20 17:15 3 4509 推薦指數：
相關推薦
Pytorch-使用Bert預訓練模型微調中文文本分類
BertTokenizer進行編碼，將每一句轉成數字 為了使每一句的長度相等，稍作處理； 2. ...
Pytorch——BERT 預訓練模型及文本分類
BERT 預訓練模型及文本分類 介紹 如果你關注自然語言處理技術的發展，那你一定聽說過 BERT，它的誕生對自然語言處理領域具有着里程碑式的意義。本次試驗將介紹 BERT 的模型結構，以及將其應用於文本分類實踐。 知識點 語言模型和詞向量 BERT 結構詳解 BERT 文本分類 ...
文本分類實戰（十）—— BERT 預訓練模型
1 大綱概述 文本分類這個系列將會有十篇左右，包括基於word2vec預訓練的文本分類，與及基於最新的預訓練模型（ELMo，BERT等）的文本分類。總共有以下系列： word2vec預訓練詞向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 ...
BERT的通俗理解 預訓練模型 微調
1、預訓練模型 BERT是一個預訓練的模型，那么什么是預訓練呢？舉例子進行簡單的介紹 假設已有A訓練集，先用A對網絡進行預訓練，在A任務上學會網絡參數，然后保存以備后用，當來一個新的任務B，采取相同的網絡結構，網絡參數初始化的時候可以加載A學習好的參數，其他的高層參數隨機初始化 ...
基於Huggingface使用BERT進行文本分類的fine-tuning
隨着BERT大火之后，很多BERT的變種，這里借用Huggingface工具來簡單實現一個文本分類，從而進一步通過Huggingface來認識BERT的工程上的實現方法。 1、load data 2、token encodding 3、encoding ...
六種用於文本分類的開源預訓練模型
這些問題，我必須說，在這個領域已經進行了突破性的研究，促使彌合人類和機器之間的鴻溝。 文本分類是自 ...