使用Transformer模型进行文本分类 / 开普饭

导读:本文将讨论监督学习.无监督学习和强化学习这三种类型的机器学习. 作者:塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka).瓦希德·米尔贾利利(Vahid Mirjalili) 来源:华章科 ...

「工程壮举」「人间奇迹」GPT-3,会让人类离没事做又近一步吗? 编译 | 心缘编辑 | 漠影 2020年6月,在训练约2000亿个单词.烧掉几千万美元后,史上最强大AI模型GPT-3一炮而红. ...

视频介绍:大型语言模型中的隐私注意事项经过训练以预测句子中下一个单词的基于机器学习的语言模型变得越来越强大.普遍和有用,从而导致问答.翻译等应用程序的突破性改进.但随着语言模型的不断发展,新的和意想 ...

功能磁共振成像能够估计人脑中的功能激活和连通性,近年来随着机器学习技术的发展,人们热衷于将这些功能模式与机器学习相结合用于识别精神病特征.尽管这些方法具有更好地理解疾病过程并完成早期诊断的 ...

摘要: 近年来卷积神经网络和循环神经网络在文本分类领域得到了越来越广泛的的应用.提出一种卷积神经网络和长短时记忆网络特征融合的模型,通过长短期记忆网络作为池化层的替代来获得长期依赖性,从而构建一个联合 ...

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 ...

摘要 : 提出将Transformer模型应用于中文文本自动校对领域.Transformer模型与传统的基于概率.统计.规则或引入BiLSTM的Seq2Seq模型不同,该深度学习模型通过对Se ...

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 ...

作者:哈工大SCIR 徐啸 0. 何为位置信息首先简单谈一下位置信息.一般将位置信息简单分为绝对位置信息和相对位置信息,并且前者对句子语义的影响不大,更为重要的是后者. 以情感分析 (Sentime ...

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 ...

本文节选自: 曹宏鑫, 葛道阔, 张文宇, 张伟欣, 曹静, 梁万杰, 宣守丽, 刘岩, 吴茜, 孙传亮, 张玲玲, 夏吉安, 刘永霞, 陈昱利, 岳延滨, 张智优, 万倩, 潘月, 韩旭杰, 吴菲. ...

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

声明:本文转载自哈工大讯飞联合实验室公众号. 原创作者韦菁本期导读:自从BERT出现以来,预训练技术逐渐发展成为了 NLP 领域不可或缺的主流技术.这给我们处理NLP任务带来了极大的便利,但是 ...

使用Transformer模型进行文本分类