將進行以下嘗試: 用詞級的 ngram 做 logistic 回歸 用字符級的 ngram 做 logistic 回歸 用詞級的 ngram 和字符級的 ngram 做 Lo ...
寫在前面 文本分類是nlp中一個非常重要的任務,也是非常適合入坑nlp的第一個完整項目。雖然文本分類看似簡單,但里面的門道好多好多,作者水平有限,只能將平時用到的方法和trick在此做個記錄和分享,希望大家看過都能有所收獲,享受編程的樂趣。 第一部分 模型 Bert模型是Google在 年 月發布的語言表示模型,一經問世在NLP領域橫掃了 項任務的最優結果,可謂風頭一時無二。有關於Bert中tra ...
2021-10-10 13:49 2 3705 推薦指數:
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目錄 寫在前面 緩解樣本不均衡 模型層面解決樣本不均衡 Focal Loss pytorch代碼實現 數據層面解決樣本不均衡 提升模型魯棒性 對抗訓練 對抗 ...
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 tex ...
本篇文章,使用pytorch框架 微調bert bert官方文檔:https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html bert文件:https://github.com/huggingface/transformers 這里有一篇 ...
Pytorch之Bert文本分類(一) ...
默認bert是ckpt,在進行后期優化和部署時,savedmodel方式更加友好寫。 train完成后,調用如下函數: estimator:estimator = Estimator(model_fn=model_fn,params={},config=run_config ...
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 ...