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Bert实战:中文命名实体识别

使用bert实现的一个NER10标签任务 github:nlp-code/bert命名实体识别.ipynb at main · cshmzin/nlp-code (github.com)bert介绍博客:Simple to Bert | Ripshun Blog数据集来源:CLUE官网(细粒度NER任务) 获取数据: # 获取数据 import json train_data = [] dev_data = [] test_data = [] for line in open('train.json','r',encoding='UTF-8'): train_dat...

实战-使用bert实现多分类

前面以及介绍过bert的理论知识,以及它相应的实现方法,那么让我们通过实战加深对bert的了解。 我们将通过bert实现一个文本多分类任务,具体是kaggle上的一个真假新闻的任务。具体如下: 文件地址:https://www.kaggle.com/c/fake-news-pair-classification-challenge/data 模型形式:BERT + Linear Classifier参考链接:LeeMeng - 進擊的 BERT:NLP 界的巨人之力與遷移學習参考博客:Simple to Ber...

Simple to Bert

2018年是nlp重大改革的一年,bert的横空出世使得未来nlp的发展有利跨时代的进步,其在多个领域的完美成功使nlp研究方向有了很大的改变,一直到现在很多比赛的榜单都是由bert或者其畸形霸占。本文让我们简单了解bert,看看它是如何达到如此成就的。 Bert: bert其实并没想象中的那么复杂,只要了解其中的几个知识点和两幅图便可以知晓它的原理和思想。而bert与其他网络之间也有很多参考和改变,...

Pre-training in nlp

什么是预训练: AI 中的预训练是指使用一个任务训练模型,以帮助它形成可用于其他任务的参数,从而节约大量的时间和资源。(站在巨人的肩膀上解决问题) 训练前的概念受到人类的启发。由于天生的能力,我们不必从零开始学习所有东西。相反,我们转移和重用我们过去学到的旧知识,以了解新知识并处理各种新任务。在人工智能中,训练前模仿人类处理新知识的方式。即:使用以前学习过的任务的模型参数...