如何在文本分类任务中Fine-Tune BERT / 四六文摘

©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. ...

在之前的文章中讲过unsupervised learning主要分为生成式和判别式,那么unsupervised pretrain自然也分为生成式和判别式.目前CV和NLP都出现了非常强大的无监督预训 ...

Bert 自 Google 于 2018 年发表至今,一直给人们带来惊喜,期间也陆陆续续因为Bert出现的原因多了不少新的岗位,甚至公司 JD 上都明确表明必须懂 Bert. 它在 11 项自然语言处 ...

前言 2021年4月,距离论文"Attention is all you need"问市过去快4年了.这篇论文的引用量正在冲击2万大关. 笔者所在的多个学习交流群也经常有不少同学在 ...

目录为什么分析asap asap概述 asap源码解析-Node版参考 1.为什么分析asap 在之前的文章 async和await是如何实现异步编程? 中的 "浅谈Promise如何实 ...

前两天看到刘知远老师组在 arxiv 上放出来了 Prompt-tuning 相关的新工作,这篇文章是将外部知识融入 Prompt-tuning 过程的一个尝试,引起了我的兴趣.于是,我在拜读了这篇文 ...

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 ...

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 ...

2016年,神经网络在文本分类的任务上逐渐成为了主流方法之一.Word2vec等预训练词向量模型为文本任务提供了一个具有很强语义信息的输入,而卷积神经网络和LSTM/GRU也已表现出了在序列任务上的聚 ...

最近在总结之前做的文本分类实验的一些经验和 tricks,同时也参考了网上的一些相关资料(见文末),其中有些 tricks 没尝试过,先在这里记下,或者日后能用上. 这里的经验和 tricks 大概可 ...

深度学习已经在计算机视觉.语音识别.自然语言处理等领域取得了突出的进展,其中有监督学习起到了至关重要的作用.然而,有监督的深度学习极大地依赖大规模的标注数据,在实际项目中,我们通常会面临少样本.样本分 ...

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 ...

中国美食荟萃了中华五千年的饮食文化精髓,满足了无数外国友人的味蕾,今天我们就一起学学,如何用英语表示各种令人垂涎三尺的美食吧. 面类 Noodles 主食 staple food 烹饪方式 Cooki ...

系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)是一种以多器官.多系统受累,血清中可以找到多种自身抗体为特征的自身免疫性疾病,病情迁延,早期识别对于治疗及预后影响重大 ...

如何在文本分类任务中Fine-Tune BERT