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 1.x ...
原文：使用微調后的Bert模型做編碼器進行文本特征向量抽取及特征降維
通常，我們使用bert做文本分類，泛化性好 表現優秀。在進行文本相似性計算任務時，往往是對語料訓練詞向量，再聚合文本向量embedding數據，計算相似度 但是，word vec是靜態詞向量，表征能力有限，此時，可以用已進行特定環境下訓練的bert模型，抽取出cls向量作為整個句子的表征向量以供下游任務使用，可以說是一個附加產物 主要流程如下： 加載ckpt模型 確定輸出tensor名稱，在be ...
2021-04-14 18:25 0 331 推薦指數：
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