Bert遇到文本分类：如何用好Bert这把刀 / 开普饭

自然语言处理(NLP)技术正在生活的方方面面改变着我们的生活. 客厅的智能音箱在跟你每天的对话中飞速进步,甚至开始跟你"插科打诨"来适应你的爱好习惯. 电商客服总是能在第一时间回复 ...

了解NLP,计算机视觉,语音识别和推荐系统的最佳算法 CV Computer Vision, NLP Natural Language Processing, RS Recommender Syste ...

NLP领域的伸手党们,上个月简直像在过年! 不仅号称谷歌最强NLP模型的BERT如约开源了,而且最新版本还支持中文,可以用于中文命名实体识别的Tensorflow代码!最关键的是,这个强大的模型还横扫 ...

NLP:NLP领域没有最强,只有更强的模型--GPT-3的简介.安装.使用方法之详细攻略导读:NLP领域的模型,没有最大,只有更大.博主这几天也仔仔细细看了这篇长达75页的论文,光署名作者都有二三十 ...

背景题目:ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators 机构:斯坦福.Google Bra ...

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 王馨月学校 | 四川大学本科生研究方向 | 自然语言处理 BERT.GPT 等大规模预训练模型(PTM)最近取得了巨大成功,成为人工智能领域的里程碑. ...

编者按:机器阅读理解.机器问答.聊天机器人都是近年大热的方向,其研究与应用领域都进展飞速.本期书单我们有请微软高级研究员.斯坦福大学计算机系博士朱晨光为大家推荐一组相关书籍,并对机器阅读理解任务作了解 ...

AI科技评论报道近些年来,深度学习已经成为处理NLP各种任务的主要方法.由于用图(graph)来表征文本可以更好的获取文本的结构信息,且随着火热的图神经网络的兴起,各种各样的NLP问题开始用图结构的 ...

Bert是非常强化的NLP模型,在文本分类的精度非常高.本文将介绍Bert中文文本分类的基础步骤,文末有代码获取方法. 步骤1:读取数据本文选取了头条新闻分类数据集来完成分类任务,此数据集是根据头条 ...

问题 BERT在许多自然语言理解(NLU)任务中取得了惊人的成果,但它的潜力还有待充分挖掘.目前很少有如何能进一步提高BERT性能的研究,因此,如何通过一些技巧和方法最大限度的提升BERT在文本分类 ...

本文详细的GitHub地址: https://github.com/sherlcok314159/ML 接上一篇: 你所不知道的 Transformer! 参考论文 https://arxiv.org ...

在知乎看到这样一个问题[如何将关键词信息融入到文本分类任务],简单说一下自己的经验,供大家参考: 首先说,现在基本各组都有自己的关键词词库,构造方法也都基本上相似. 简单点的就是TF-IDF筛选,复杂 ...

长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络,可以成功地训练非常大的体系结构. 什么是LSTM? LSTM代表长短期记忆网络,在深度学习领域使用.它是各种循环神经网络(RNN),能够 ...

Paper:Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review(Computer Science, Mathematics- ...

之前的一篇<模型增强-从label下手>[1]中,我们提到了通过转换label,将分类转换为NLG的方法,而由于性能没有得到增加,所以就没有继续往下做.今天看到两篇文章,思路略微相似,也让 ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

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