【NLP】Kaggle从零到实践：Bert中文文本分类 / 开普饭

这是给大家准备的tensorflow速成例子言有三毕业于中国科学院,计算机视觉方向从业者,有三工作室等创始人作者 | 言有三(微信号Longlongtogo) 编辑 | 言有三上一篇介绍了 C ...

Dataset之Handwritten Digits:Handwritten Digits(手写数字图片识别)数据集简介.安装.使用方法之详细攻略 Handwritten Digits数据集的简介根 ...

DL框架之MXNet :神经网络算法简介之MXNet 常见使用方法总结(神经网络DNN.CNN.RNN算法)之详细攻略(个人使用) 相关文章 DL框架之MXNet :深度学习框架之MXNet 的简介. ...

人人都可以玩转大数据阿里云天池推荐作者:机器学习炼丹术来源:机器学习炼丹术文章目录: 1 Dataset基类 2 构建Dataset子类 2.1 __Init__ 2.2 __getitem ...

HALCON 20.11.0.0中,实现了深度学习方法.下面,我们将描述深度学习环境中使用的最重要的术语: anchor (锚) Anchors are fixed bounding boxes. T ...

本文作为总结机器学习.深度学习领域实践过程中各种"大道至简"的炼丹笔记小技巧,并在文末附<全球机器学习技术大会>各厂分享嘉宾的1090页干货PDF. Cyclic LR ...

Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+ubyte.gz文件)数据集简介+数据增强(将已有MNIST数据集通过移动像素上下左右的方法来扩大数据集为初始数据集的5倍) MNIST数据集 ...

欢迎来到专栏<2小时玩转开源框架系列>,这是我们第八篇,前面已经说过了caffe,tensorflow,pytorch,mxnet,keras,paddlepaddle,cntk. 今天说 ...

机器阅读理解最大的挑战就是回答需要外部先验知识的问题,文本将使用Bert模型来完成C3(中文多项选择题). C3数据集一共有13369篇文章和19577个问题,其中的60%用是训练集,20%是开发集, ...

来自:NLP从入门到放弃今天分享的论文主要是讲Bert如何在文本分类上获得比较好的效果,比较简单:How to Fine-Tune BERT for Text Classification?:不涉及 ...

预训练模型BERT是NLP领域如今最大的网红,BERT的预训练过程学习了大量的自然语言中词.句法以及常识等泛领域的知识.因此,在运用BERT到实际的NLP任务中,通常的做法都是基于特定领域内的少量数据 ...

前面介绍过BERT,作为一种非常成功的预训练模型,取得了非常不错的成绩,那么,他还有改进的空间吗? 本文介绍BERT的改进版,XLnet.看看它用了什么方法,改进了BERT的哪些弱点. 作者& ...

NLP之情感分析:基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分) 输出结果 1.测试对象 data1= '今天上海的天气真好!我的心情非常高兴!如果去旅游的话我会非常兴奋 ...

NLP之word2vec:利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量输出结果后期更新-- 最后的model word2vec_wiki.mod ...

这是本学期在大数据哲学与社会科学实验室做的第三次分享了.第一次分享的是:如何利用"wordcloud+jieba"制作中文词云?第二次分享的是:如何爬取知乎中问题的回答以及评论的数 ...

cnsenti App 这是使用streamlit库将中文情感分析[cnsenti 部署到网络世界,可在线提供简单的中文文本的情绪及情感计算. streamlit库(https://docs.stre ...

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