NLP中的遷移學習：利用預訓練模型進行文本分類

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from transformers import TextDataset
def tokenize(batch):
    return tokenizer(batch['text'], padding=True, truncation=True)
train_dataset = TextDataset("path/to/train_data", tokenize)
val_dataset = TextDataset("path/to/val_data", tokenize)

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轉換器(141068) 轉換器(141068)
機器學習(130423) 機器學習(130423)
nlp(21784) nlp(21784)

ChatGPT爆火背后，NLP呈爆發(fā)式增長！

自然語言處理技術，用于計算機中模擬人類的對話和文本理解。主要源于AI大模型化的NLP技術突破是將深度學習技術與傳統(tǒng)的NLP方法結合在一起，從而更好地提高NLP技術的準確性和效率。大模型化的NLP技術能夠更好地支持企業(yè)進行大規(guī)模的語料內容分析，并為企業(yè)更好地進行文本分析提供幫助。語言是人類區(qū)

2023-02-13 09:47:00

2771

一些解決文本分類問題的機器學習最佳實踐

文本分類是一種應用廣泛的算法，它是各種用于大規(guī)模處理文本數(shù)據(jù)的軟件系統(tǒng)的核心，常被用于幫助電子郵箱過濾垃圾郵件，幫助論壇機器人標記不當評論。

2018-07-31 09:28:41

6965

介紹用遷移學習處理NLP任務的大致思路

文本分類是NLP領域重要的部分，它與現(xiàn)實生活中的場景密切相關，例如機器人、語音助手、垃圾或詐騙信息監(jiān)測、文本分類等等。這項技術的用途十分廣泛，幾乎可以用在任意語言模型上。本論文的作者進行的是文本分類，直到現(xiàn)在，很多學術研究人員仍然用詞嵌入訓練模型，例如word2vec和GloVe。

2018-08-02 09:18:15

5982

構建中文網頁分類器對網頁進行文本分類

特征提取就是提取出最能代表某篇文章或某類的特征項，以達到降維的效果從而減少文本分類的計算量。典型特征提取方法：信息增益（Information Gain），互信息（MI）、文檔頻度（DF）。傳統(tǒng)的MI特征提取方法：

2018-09-13 08:06:00

3906

50多種適合機器學習和預測應用的API，你的選擇是？（2018年版本）

網絡服務上的簡單JSON，被用于自然語言處理，能夠對網絡新聞媒體進行情感分析和文本分類。9.Geneea：該API可以對提供的原始文本、從給定的URL中提取到的文本或直接提供的文檔進行分析

2018-05-03 16:41:16

遷移學習

的基本原理和編程思想。理解在一個新的場景或數(shù)據(jù)集下，何時以及如何進行遷移學習。利用PyTorch加載數(shù)據(jù)、搭建模型、訓練網絡以及進行網絡微調操作。給定遷移場景，利用daib庫和生成對抗技術獨立完成圖像分類中

2022-04-21 15:15:11

Edge Impulse的分類模型淺析

Edge Impulse是一個應用于嵌入式領域的在線的機器學習網站，不僅為用戶提供了一些現(xiàn)成的神經網絡模型以供訓練，還能直接將訓練好的模型轉換成能在單片機MCU上運行的代碼，使用方便，容易上手。本文

2021-12-20 06:51:26

NLPIR平臺在文本分類方面的技術解析

文本分類問題就是將一篇文檔歸入預先定義的幾個類別中的一個或幾個，而文本的自動分類則是使用計算機程序來實現(xiàn)這種文本分類，即根據(jù)事先指定的規(guī)則和示例樣本，自動從海量文檔中識別并訓練分類，文本為大家講解

2019-11-18 17:46:10

Pytorch模型訓練實用PDF教程【中文】

本教程以實際應用、工程開發(fā)為目的，著重介紹模型訓練過程中遇到的實際問題和方法。在機器學習模型開發(fā)中，主要涉及三大部分，分別是數(shù)據(jù)、模型和損失函數(shù)及優(yōu)化器。本文也按順序的依次介紹數(shù)據(jù)、模型和損失函數(shù)

2018-12-21 09:18:02

TensorFlow的CNN文本分類

在TensorFlow中實現(xiàn)CNN進行文本分類(譯)

2019-10-31 09:27:55

pyhanlp文本分類與情感分析

關系如下：訓練訓練指的是，利用給定訓練集尋找一個能描述這種語言現(xiàn)象的模型的過程。開發(fā)者只需調用train接口即可，但在實現(xiàn)中，有許多細節(jié)。分詞目前，本系統(tǒng)中的分詞器接口一共有兩種實現(xiàn)：但文本分類是否

2019-02-20 15:37:24

【KV260視覺入門套件試用體驗】Vitis AI 通過遷移學習訓練自定義模型

使用inspector檢查模型六、Vitis AI 進行模型校準和來量化七、Vitis AI 通過遷移學習訓練自定義模型八、Vitis AI 將自定義模型編譯并部署到KV260中本文目的使用遷移

2023-10-16 15:03:16

九眼公共安全語義智能分析平臺，實現(xiàn)文本分析的公共安全應用

社會和科技的進步和現(xiàn)在行業(yè)對數(shù)據(jù)的利用率提高有很大關系，各行各業(yè)積累的數(shù)據(jù)量均在增加，公安領域也包括在內，有大量的案件信息數(shù)據(jù)需要進行文本分析。現(xiàn)在的公安部門均使用信息管理系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)，在實現(xiàn)

2019-10-08 15:56:16

使用KNN進行分類和回歸

奇數(shù)。與分類任務不同，在回歸任務中，特征向量與實值標量而不是標簽相關聯(lián)，KNN是通過對響應變量均值或加權均值來進行預測。惰性學習和非參數(shù)模型惰性學習是 KNN 的標志。惰性學習器，也稱為基于實例的學習器

2022-10-28 14:44:46

基于Keras利用訓練好的hdf5模型進行目標檢測實現(xiàn)輸出模型中的表情或性別gradcam

CV：基于Keras利用訓練好的hdf5模型進行目標檢測實現(xiàn)輸出模型中的臉部表情或性別的gradcam(可視化)

2018-12-27 16:48:28

基于稀疏編碼的遷移學習及其在行人檢測中的應用

一定進展,但大都需要大量的訓練數(shù)據(jù).針對這一問題,提出了一種基于遷移學習的半監(jiān)督行人分類方法:首先基于稀疏編碼,從任意的未標記樣本中,學習到一個緊湊、有效的特征表示;然后通過遷移學習,將學習到的特征表示

2010-04-24 09:48:05

機器學習簡介與經典機器學習算法人才培養(yǎng)

思想。理解在一個新的場景或數(shù)據(jù)集下，何時以及如何進行遷移學習。利用PyTorch加載數(shù)據(jù)、搭建模型、訓練網絡以及進行網絡微調操作。給定遷移場景，利用daib庫和生成對抗技術獨立完成圖像分類中的領域適配

2022-04-28 18:56:07

深入挖掘通用句子編碼器的每個組成部分

檢測、聚類、智能回復、文本分類和許多其他NLP任務。結果需要注意的是，在USE論文中沒有一個章節(jié)是關于與其他的句子嵌入方法在標準基準上的比較。這篇論文似乎是從工程學的角度出發(fā)，從Gmail和谷歌Books的Inbox等產品中汲取了經驗。原作者：Amit Chaudhary

2022-11-02 15:23:25

基于文章標題信息的漢語自動文本分類

文本分類是文本挖掘的一個重要組成部分，是信息搜索領域的一項重要研究課題。該文提出一種基于文章標題信息的漢語自動文本分類方法，在HNC理論的領域概念框架下，通過標題

2009-04-13 08:31:16

基于GA和信息熵的文本分類規(guī)則抽取方法

文本分類是文本數(shù)據(jù)挖掘中一個非常重要的技術，已經被廣泛地應用于信息管理、搜索引擎、推薦系統(tǒng)等多個領域?，F(xiàn)有的文本分類方法，大多是基于向量空間模型的算法。這

2009-06-03 09:22:50

用于文本分類和文本聚類的特征抽取方法的研究

文本信息處理已成為一門日趨成熟、應用面日趨廣泛的學科。文本分類和聚類技術是應信息檢索和查詢需要而出現(xiàn)的自然語言處理領域的重要研究課題。面對急速膨脹的各種文本信

2009-12-22 14:19:46

基于Rough集的web文本分類研究

隨著Internet的飛速發(fā)展，網絡上的web信息資源迅速膨脹，如何在浩瀚的web文本信息資源中高效精確地挖掘出有用的知識已經成為目前的研究熱點之一。本文首先介紹了web文本分類

2010-01-27 13:39:41

基于AdaBoost_Bayes算法的中文文本分類系統(tǒng)

基于AdaBoost_Bayes算法的中文文本分類系統(tǒng)_徐凱

2017-01-07 18:56:13

基于PLSA主題模型的多標記文本分類_蔣銘初

基于PLSA主題模型的多標記文本分類_蔣銘初

2017-01-08 10:40:54

基于文本分類計數(shù)識別平臺設計（JAVA實現(xiàn)）

根據(jù)電力企業(yè)輿情管控工作的需要，設計了一種基于文本分類技術的企業(yè)輿情主題識別實驗平臺，技術人員只需根據(jù)需要設定文本分類中不同的基本參數(shù)，即可針對相應的輿情文本測試不同參數(shù)方案下主題文本的識別效果

2017-10-30 17:26:36

基于apiori算法改進的knn文本分類方法

的，通過實例去學習分類在這方面就很有優(yōu)勢。一般的文本分類分為這幾個步驟，首先是建立文檔的表示模型，即通過若干特征去表示一個文本，因為一般情況下一篇文章都有著成百上千的特征向量，直接進行分類會有很大的時間和空

2017-11-09 10:25:02

文本分類中CTM模型的優(yōu)化和可視化應用研究

如何從海量文本中自動提取相關信息已成為巨大的技術挑戰(zhàn)，文本分類作為解決該問題的重要方法已引起廣大關注，而其中文本表示是影響分類效果的關鍵因素。為此采用相關主題模型進行文本表示，以保證信息完整同時表現(xiàn)

2017-11-22 10:46:30

融合詞語類別特征和語義的短文本分類方法

LDA主題模型從背景知識中選擇最優(yōu)主題形成新的短文本特征，在此基礎上建立分類器進行分類。采用支持向量機SVM與是近鄰法k-NN分類器對搜狗語料庫數(shù)據(jù)集上的搜狐新聞標題內容進行分類，實驗結果表明該方法對提高短文本分類的性能是

2017-11-22 16:29:58

基于超像素融合的文本分割

超像素分割并融合；最后利用超像素融合的局部相似性對初始二值化圖像進行文本校驗。實驗結果表明，與最大穩(wěn)定極值區(qū)域（ MSER）及筆畫超像素聚合（SSG）方法相比，所提方法在KAIST數(shù)據(jù)集上的分割精度分別提高了8. 00個百分點和

2017-12-08 16:59:18

基于KNN的煙草企業(yè)檔案文本分類

通過對云南某卷煙廠歷史檔案文本數(shù)據(jù)的分析研究，結合實際情況，對檔案文本主題詞的獲取和自動分類算法進行了詳細的設計。且在主題詞獲取算法中引入了TFIDF算法，解決了檔案文本缺少題名、文號及責任者

2017-12-12 18:04:47

基于多模態(tài)特征數(shù)據(jù)的多標記遷移學習方法的早期阿爾茨海默病診斷

特征選擇模塊和多模態(tài)多標記分類回歸學習器模塊。首先，通過稀疏多標記學習模型對分類和回歸學習任務進行有效結合；然后，將該模型擴展到來自多個學習領域的訓練集，從而構建出多標記遷移學習特征選擇模型；接下來，針對異

2017-12-14 11:22:37

基于直推判別字典學習的零樣本分類方法

零樣本分類的目標是對訓練階段未出現(xiàn)過的類別的樣本進行識別和分類，其主要思路是，借助類別語義信息，將可見類別的知識轉移到未見類別中．提出了一種直推式的字典學習方法，包含以下兩個步驟：首先，提出一個判別

2017-12-25 10:15:44

詳細解析scikit-learn進行文本分類

而多類別分類指的是y的可能取值大于2，但是y所屬類別是唯一的。它與多標簽分類問題是有嚴格區(qū)別的。所有的scikit-learn分類器都是默認支持多類別分類的。但是，當你需要自己修改算法的時候，也是可以使用scikit-learn實現(xiàn)多類別分類的前期數(shù)據(jù)準備的。

2017-12-27 08:36:01

4385

基于分布特征遷移加權算法

傳統(tǒng)機器學習面臨一個難題，即當訓練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)不再服從相同分布時，由訓練集得到的分類器無法對測試集文本準確分類。針對該問題，根據(jù)遷移學習原理，在源領域和目標領域的交集特征中，依據(jù)改進的特征分布相似

2018-01-09 14:49:36

一種新型樸素貝葉斯文本分類算法

針對在文本分類中先驗概率的計算比較費時而且對分類效果影響不大、后驗概率的精度損失影響分類準確率的現(xiàn)象，對經典樸素貝葉斯分類算法進行了改進，提出了一種先抑后揚（抑制先驗概率的作用，擴大后驗概率

2018-03-05 11:19:59

如何用更少的數(shù)據(jù)自動將文本分類，同時精確度還比原來的方法高

計算機視覺領域遷移學習和預訓練ImageNet模型的成功已經轉移到了NLP領域。許多企業(yè)家、科學家和工程師目前都用調整過的ImageNet模型解決重要的視覺問題，現(xiàn)在這款工具已經能用于語言處理，我們希望看到這一領域會有更多相關應用產生。

2018-05-21 15:53:05

6150

NLP的介紹和如何利用機器學習進行NLP以及三種NLP技術的詳細介紹

本文用簡潔易懂的語言，講述了自然語言處理（NLP）的前世今生。從什么是NLP到為什么要學習NLP，再到如何利用機器學習進行NLP，值得一讀。這是該系列的第一部分，介紹了三種NLP技術：文本嵌入、機器翻譯、Dialogue 和 Conversations。

2018-06-10 10:26:10

76462

一個深度學習模型能完成幾項NLP任務？

對于機器翻譯、文本摘要、Q&A、文本分類等自然語言處理任務來說，深度學習的出現(xiàn)一遍遍刷新了state-of-the-art的模型性能記錄，給研究帶來諸多驚喜。但這些任務一般都有各自的度量基準，性能也只在一組標準數(shù)據(jù)集上測試。

2018-06-26 15:19:09

4233

什么是遷移學習？NLP遷移學習的未來

只用了100個案例，他們就達到了和用2萬個案例訓練出的模型同樣的錯誤率水平。除此之外，他們還提供了對模型進行預訓練的代碼，因為維基百科有多種語言，這使得我們能快速地進行語言轉換。除英語之外，其他語種并沒有很多經過標記的公開數(shù)據(jù)集，所以你可以在語言模型上對自己的數(shù)據(jù)進行微調。

2018-08-17 09:18:18

3649

面向NLP任務的遷移學習新模型ULMFit

除了能夠更快地進行訓練之外，遷移學習也是特別有趣的，僅在最后一層進行訓練，讓我們可以僅僅使用較少的標記數(shù)據(jù)，而對整個模型進行端對端訓練則需要龐大的數(shù)據(jù)集。標記數(shù)據(jù)的成本很高，在無需大型數(shù)據(jù)集的情況下建立高質量的模型是很可取的方法。

2018-08-22 08:11:54

5410

如何使用CNN和BiLSTM網絡特征融合進行文本情感分析

卷積神經網絡（ CNN）和循環(huán)神經網絡（RNN）在自然語言處理，上得到廣泛應用，但由于自然語言在結構上存在著前后依賴關系，僅依靠卷積神經網絡實現(xiàn)文本分類將忽略詞的上下文含義，且傳統(tǒng)的循環(huán)神經網絡存在梯度消失或梯度爆炸問題，限制了文本分類的準確率。

2018-11-22 16:01:45

NVIDIA遷移學習工具包：用于特定領域深度學習模型快速訓練的高級SDK

，并在 TeslaGPU 上使用 DeepStream SDK 3.0 進行部署。這些模型針對 IVA 特定參考使用場景（如檢測和分類）進行了全面地訓練。

2018-12-07 14:45:47

2848

如何使用Spark計算框架進行分布式文本分類方法的研究

針對傳統(tǒng)文本分類算法在面對日益增多的海量文本數(shù)據(jù)時效率低下的問題，論文在Spark計算框架上設計并實現(xiàn)了一種并行化樸素貝葉斯文本分類器，并著重介紹了基于Spark計算框架的文本分類實現(xiàn)過程。實驗階段

2018-12-18 14:19:57

使用深度模型遷移進行細粒度圖像分類的方法說明

針對細粒度圖像分類方法中存在模型復雜度較高、難以利用較深模型等問題，提出深度模型遷移（ DMT）分類方法。首先，在粗粒度圖像數(shù)據(jù)集上進行深度模型預訓練；然后，使用細粒度圖像數(shù)據(jù)集對預訓練模型

2019-01-18 17:01:50

SiATL——最新、最簡易的遷移學習方法

許多傳統(tǒng)的遷移學習方法都是利用預先訓練好的語言模型（LMs）來實現(xiàn)的，這些模型已經非常流行，并且具有翻譯上下文信息的能力、高級建模語法和語義語言特性，能夠在對象識別、機器翻譯、文本分類等許多任務中生成高質量的結果。

2019-03-12 15:13:59

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深度學習框架PaddlePaddle在百度內部的戰(zhàn)略地位進行了定調

服務平臺則主要由可定制化訓練深度學習模型的EasyDL以及一站式開發(fā)平臺AI Studio組成。EasyDL目前已經支持圖像識別、文本分類、聲音分類等深度學習模型的訓練，而AI Studio則集合了AI教程、代碼環(huán)境、算法算力、數(shù)據(jù)集和比賽，屬于百度大腦的深度學習實訓平臺。

2019-04-29 10:58:19

4537

如何結合改進主動學習的SVD-CNN進行彈幕文本分類算法資料說明

采樣的主動學習算法（DBC-AL）選擇對分類模型貢獻率較高的樣本進行標注，以低標注代價獲得高質量模型訓練集;然后，結合SVD算法建立SVD-CNN彈幕文本分類模型，使用奇異值分解的方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)CNN模型池化層進行特征提取和降維，并在此基礎上完成彈幕文

2019-05-06 11:42:47

訓練一個機器學習模型，實現(xiàn)了根據(jù)基于文本分析預測葡萄酒質量

我們可以把上述的其他信息也引入作為特征參數(shù)，這樣就能構建出一個更全面的模型來預測葡萄酒質量。為了將文字描述與其他特征結合起來進行預測，我們可以創(chuàng)建一個集成學模型（文本分類器就是集成在內的一部分）；也可以創(chuàng)建一個層級模型，在層級模型中，分類器的輸出會作為一個預測變量。

2019-05-16 18:27:39

5662

8個免費學習NLP的在線資源

此在線課程涵蓋從基礎到高級NLP，它是Coursera上高級機器學習專業(yè)化的一部分。你可以免費注冊本課程，你將學習情緒分析、總結、對話狀態(tài)跟蹤等。你將學習的主題包括文本分類介紹、語言建模和序列標記、語義向量空間模型、序列到序列任務等等。

2019-07-07 07:44:00

6408

遷移學習與模型預訓練：何去何從

把我們當前要處理的NLP任務叫做T（T稱為目標任務），遷移學習技術做的事是利用另一個任務S（S稱為源任務）來提升任務T的效果，也即把S的信息遷移到T中。至于怎么遷移信息就有很多方法了，可以直接利用S的數(shù)據(jù)，也可以利用在S上訓練好的模型，等等。

2019-07-18 11:29:47

7440

NLP遷移學習面臨的問題和解決

自然語言處理(NLP)最近取得了巨大的進步，每隔幾天就會發(fā)布最新的結果。排行榜瘋狂是指最常見的NLP基準，如GLUE和SUPERGLUE，它們的得分越來越接近人類的水平。這些結果大多是通過超大(數(shù)十億個參數(shù))模型從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中遷移學習得到的。

2020-05-04 12:03:00

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如何利用機器學習思想，更好地去解決NLP分類任務

NLP分類任務我們每個NLPer都異常熟悉了，其在整個NLP業(yè)務中占據(jù)著舉足輕重的地位，更多領域的子任務也常常轉化為一個分類任務，例如新聞分類、情感識別、意圖識別、關系分類、事件類型判斷等等。

2020-08-28 10:02:21

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NLP中文自然語言處理數(shù)據(jù)集、平臺和工具整理

資源整理了文本分類、實體識別詞性標注、搜索匹配、推薦系統(tǒng)、指代消歧、百科數(shù)據(jù)、預訓練詞向量or模型、中文完形填空等大量數(shù)據(jù)集，中文數(shù)據(jù)集平臺和NLP工具等。本文內容整理自：https

2020-11-05 09:29:06

2443

textCNN論文與原理——短文本分類

包是處理圖片的torchvision，而處理文本的少有提及，快速處理文本數(shù)據(jù)的包也是有的，那就是torchtext［1］。下面還是結合上一個案例：【深度學習】textCNN論文與原理——短文本分類（基于pytorch）［2］，使用torchtext進行文本數(shù)據(jù)預處理，然后再使用torchtext進

2020-12-31 10:08:42

2217

小米在預訓練模型的探索與優(yōu)化

大家?guī)硇∶自陬A訓練模型的探索與優(yōu)化。 01 預訓練簡介預訓練與詞向量的方法一脈相承。詞向量是從任務無關和大量的無監(jiān)督語料中學習到詞的分布式表達，即文檔中詞的向量化表達。在得到詞向量之后，一般會輸入到下游任務中，進行后續(xù)的計

2020-12-31 10:17:11

2217

NLP：序列標注

0 小系列初衷自己接觸的項目大都是初創(chuàng)，沒開始多久的項目，從0到1的不少，2020年快結束，感覺這個具有一定個人特色的技術經驗可以在和大家分享一下。計劃篇章：（已完成）文本分類篇。針對NLP

2021-01-13 09:46:21

2243

深度學習：基于語境的文本分類弱監(jiān)督學習

高成本的人工標簽使得弱監(jiān)督學習備受關注。seed-driven 是弱監(jiān)督學習中的一種常見模型。該模型要求用戶提供少量的seed words，根據(jù)seed words對未標記的訓練數(shù)據(jù)生成偽標簽，增加訓練

2021-01-18 16:04:27

2657

一種處理多標簽文本分類的新穎推理機制

研究動機多標簽文本分類（multi-label text classification, 簡稱MLTC）的目的是在給定文本后要求模型預測其多個非互斥的相關標簽。該任務在許多自然語言處理任務上都有

2021-02-05 09:21:13

2593

文本分類的一個大型“真香現(xiàn)場”來了

任何標注數(shù)據(jù)啦！哇，真香！當前的文本分類任務需要利用眾多標注數(shù)據(jù)，標注成本是昂貴的。而半監(jiān)督文本分類雖然減少了對標注數(shù)據(jù)的依賴，但還是需要領域專家手動進行標注，特別是在類別數(shù)目很大的情況下。試想一下，我們人類是如何對新聞文本進行分

2021-02-05 11:02:24

1596

fastText有兩大用途——文本分類和Word Embedding

N-gram 是一種基于統(tǒng)計語言模型的算法，常用于 NLP 領域。其思想在于將文本內容按照字節(jié)順序進行大小為 N 的滑動窗口操作，從而形成了長度為 N 的字節(jié)片段序列，其片段我們稱為 gram。

2021-03-05 15:38:54

2910

基于深度神經網絡的文本分類分析

　　隨著深度學習技術的快速發(fā)展，許多研究者嘗試利用深度學習來解決文本分類問題，特別是在卷積神經網絡和循環(huán)神經網絡方面，出現(xiàn)了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經網絡的文本分類問題進行分析，介紹

2021-03-10 16:56:56

結合BERT模型的中文文本分類算法

針對現(xiàn)有中文短文夲分類算法通常存在特征稀疏、用詞不規(guī)范和數(shù)據(jù)海量等問題，提出一種基于Transformer的雙向編碼器表示（BERT）的中文短文本分類算法，使用BERT預訓練語言模型對短文本進行句子

2021-03-11 16:10:39

一種基于神經網絡的短文本分類模型

、詞向量以及短文本的概念集作為模型的輸入，運用編碼器-解碼器模型對短文本與概念集進行編碼，利用注意力機制計算每個概念權重值，減小無關噪聲概念對短文本分類的影響，在此基礎上通過雙向門控循環(huán)單元編碼短文本輸入序

2021-03-12 14:07:47

集成WL-CNN和SL-Bi-LSTM的旅游問句文本分類算法

學習詞序列子空間向量和句序列深層語義信息，通過多頭注意力機制將兩種深度學習模型進行集成以實現(xiàn)旅游問句文本的語法和語義信息互補，并通過 Softmax分類器得到最終的旅游問句文本分類結果。實驗結果表明，與基于傳統(tǒng)深度學習模型的旅游問句文本分類算法相比，該算法在準

2021-03-17 15:24:34

一種側重于學習情感特征的預訓練方法

transformers編碼表示）的基礎上，提岀了一種側重學習情感特征的預訓練方法。在目標領域的預練階段，利用情感詞典改進了BERT的預訓練任務。同時，使用基于上下文的詞粒度情感預測任務對掩蓋詞情感極性進行分類，獲取偏向情感特征的文本表

2021-04-13 11:40:51

一種基于BERT模型的社交電商文本分類算法

基于BERT模型的社交電商文本分類算法。首先，該算法采用BERT（ Bidirectional Encoder Representations from Transformers）預訓練語言模型來完成社交電商文本的句子層面的特征向量表示，隨后有針對性地將獲得的特征向量輸入分類器進行分類，最后采

2021-04-13 15:14:21

基于BERT+Bo-LSTM+Attention的病歷短文分類模型

病歷文本的提取與自動分類的方法具有很大的臨床價值。文中嘗試提出一種基于BERT十 BI-LSTM+ Attention融合的病歷短文本分類模型。使用BERT預處理獲取短文本向量作為模型輸入，對比BERT與 word2vec模型的預訓練效果，對比Bⅰ-LSTM十 Atten

2021-04-26 14:30:20

融合文本分類和摘要的多任務學習摘要模型

質量，使用K- means聚類算法構建 Cluster-2、 Cluster-10和 Cluster-20文本分類數(shù)據(jù)集訓練分類器，并研究不同分類數(shù)據(jù)集參與訓練對摘要模型的性能影響，同時利用基于統(tǒng)計分布的判別法全面評價摘要準確性。在CNNDM測試集上的實驗結果表明，

2021-04-27 16:18:58

基于BERT的中文科技NLP預訓練模型

深度學習模型應用于自然語言處理任務時依賴大型、高質量的人工標注數(shù)據(jù)集。為降低深度學習模型對大型數(shù)據(jù)集的依賴，提出一種基于BERT的中文科技自然語言處理預訓練模型 ALICE。通過對遮罩語言模型進行

2021-05-07 10:08:16

基于主題相似度聚類的文本分類算法綜述

傳統(tǒng)的文本分類方法僅使用一種模型進行分類，容易忽略不同類別特征詞出現(xiàn)交叉的情況，影響分類性能。為提高文本分類的準確率，提岀基于主題相似性聚類的文本分類算法。通過CH和 Wordcount相結合的方法

2021-05-12 16:25:20

基于協(xié)同訓練的電商領域文本短語挖掘方法

電商領域的文本通常不遵循通用領域文本的表達方式，導致傳統(tǒng)短語挖掘方法在電商領域文本中的挖掘精度較低。為此，提出一種基于協(xié)同訓練的電商領域短語挖掘方法。通過基于語義特征的短語分類模型來有效檢測電商領域

2021-05-13 15:01:15

基于不同神經網絡的文本分類方法研究對比

神經網絡、時間遞歸神經網絡、結構遞歸神經網絡和預訓練模型等主流方法在文本分類中應用的發(fā)展歷程比較不同模型基于常用數(shù)據(jù)集的分類效果，表明利用人工神經網絡伂構自動獲取文本特征，可避免繁雜的人工特征工程，使文本分類

2021-05-13 16:34:34

低頻詞詞向量優(yōu)化在短文本分類中的應用

的下游任務時，往往需要通過微調進行一定的更新和調整，使其更適用于目標任務。但是，目標語料集中的低頻詞由于缺少訓練樣夲，導致在微調過程中無法獲得穩(wěn)定的梯度信息，使得詞向量無法得到有效更新。而在短文本分類任務中，這些低頻詞對分類結果同樣有著重要的指示性。

2021-05-17 15:37:24

一種為小樣本文本分類設計的結合數(shù)據(jù)增強的元學習框架

01 研究背景及動機近些年，元學習已經成為解決小樣本問題的主流技術，并且取得不錯的成果。然而，由于現(xiàn)有的元學習方法大多數(shù)集中在圖像分類上，而對文本分類上的關注比較少。與圖像不同，同一類別中文本具有

2021-05-19 15:54:15

4012

膠囊網絡在小樣本做文本分類中的應用（下）

論文提出Dynamic Memory Induction Networks (DMIN) 網絡處理小樣本文本分類。兩階段的（two-stage）few-shot模型：在監(jiān)督學習階段（綠色的部分

2021-09-27 17:46:08

1833

基于雙通道詞向量的卷積膠囊網絡文本分類算法

的詞向量與基于特定文本分類任務擴展的語境詞向量作為神經網絡的2個輸入通道，并采用具有動態(tài)路由機制的卷積膠囊網絡模型進行文本分類。在多個英文數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，雙通道的詞向量訓練方式優(yōu)于單通道策略，與LSTM、RAE、 M

2021-05-24 15:07:29

基于神經網絡與隱含狄利克雷分配的文本分類

主題概率分布，提出一種文本分類算法NLDA。在 Thucnews語料庫和復旦大學語料庫上進行實驗，結果表明，與傳統(tǒng)LDA模型相比，該算法的平均分類準確率分別提升5.53%和4.67%，平均訓練時間分別減少8%和10%。

2021-05-25 15:20:59

基于主題分布優(yōu)化的模糊文本分類方法

在對類別模糊的文本進行分類時，主題模型只考慮文檔和主題級別信息，未考慮底層詞語間的隱含信息且多數(shù)主題信息復雜、中心不明確。為此，提出一種改進的文本分類方法。通過分位數(shù)選擇中心明確的主題，將其映射

2021-05-25 16:33:29

一種特征假期樸素貝葉斯文本分類算法

樸素貝葉斯（NB）算法應用于文本分類時具有簡單性和高效性，但算法中屬性獨立性與重要性一致的假設，使其在精確度方面存在瓶頸。針對該問題，提出一種基于泊松分布的特征加權NB文本分類算法。結合泊松分布模型

2021-05-28 11:30:24

基于LSTM的表示學習-文本分類模型

的關鍵。為了獲得妤的文本表示，提高文本分類性能，構建了基于LSTM的表示學習-文本分類模型，其中表示學習模型利用語言模型為文本分類模型提供初始化的文本表示和網絡參數(shù)。文中主要采用對抗訓練方法訓練語言模型，即在詞向量

2021-06-15 16:17:17

基于新型文本塊分割法的簡歷解析器

近些年，基于神經網絡的文本分類器和詞嵌入在自然語言處理中被廣泛應用。然而，傳統(tǒng)的簡歷解析器采用基于關鍵字的模糊匹配或正則表達式來進行文本塊分割。文中提岀了一種基于神經網絡文本分類器和詞向量

2021-06-16 11:47:21

基于注意力機制的新聞文本分類模型

基于注意力機制的新聞文本分類模型

2021-06-27 15:32:32

基于WordNet模型的遷移學習文本特征對齊算法

基于WordNet模型的遷移學習文本特征對齊算法

2021-06-27 16:14:43

文本分類任務的Bert微調trick大全

1 前言大家現(xiàn)在打比賽對預訓練模型非常喜愛，基本上作為NLP比賽基線首選（圖像分類也有預訓練模型）。預訓練模型雖然很強，可能通過簡單的微調就能給我們帶來很大提升，但是大家會發(fā)現(xiàn)比賽做到后期

2021-07-18 09:49:32

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2021 OPPO開發(fā)者大會：NLP預訓練大模型

2021 OPPO開發(fā)者大會：NLP預訓練大模型 2021 OPPO開發(fā)者大會上介紹了融合知識的NLP預訓練大模型。責任編輯：haq

2021-10-27 14:18:41

1492

2021年OPPO開發(fā)者大會融合知識的NLP預訓練大模型

2021年OPPO開發(fā)者大會劉海鋒：融合知識的NLP預訓練大模型，知識融合學習運用在小布助手里面。

2021-10-27 14:48:16

2251

如何實現(xiàn)更綠色、經濟的NLP預訓練模型遷移

NLP中，預訓練大模型Finetune是一種非常常見的解決問題的范式。利用在海量文本上預訓練得到的Bert、GPT等模型，在下游不同任務上分別進行finetune，得到下游任務的模型。然而，這種方式

2022-03-21 15:33:30

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帶你從頭構建文本分類器

文本分類是 NLP 中最常見的任務之一，它可用于廣泛的應用或者開發(fā)成程序，例如將用戶反饋文本標記為某種類別，或者根據(jù)客戶文本語言自動歸類。另外向我們平時見到的郵件垃圾過濾器也是文本分類最熟悉的應用場景之一。

2022-03-22 10:49:32

2904

一種基于標簽比例信息的遷移學習算法

摘要: 標簽比例學習問題是一項僅使用樣本標簽比例信息去構建分類模型的挖掘任務，由于訓練樣本不充分，現(xiàn)有方法將該問題視為單一任務，在文本分類中的表現(xiàn)并不理想?？紤]到遷移學習在一定程度上能解決訓練數(shù)據(jù)

2022-03-30 15:46:31

343

遷移學習Finetune的四種類型招式

遷移學習方法。例如NLP中的預訓練Bert模型，通過在下游任務上Finetune即可取得比直接使用下游數(shù)據(jù)任務從零訓練的效果要好得多。

2022-04-02 17:35:55

2509

用NVIDIA遷移學習工具箱如何訓練二維姿態(tài)估計模型

　　本系列的第一篇文章介紹了在 NVIDIA 遷移學習工具箱中使用開源 COCO 數(shù)據(jù)集和 BodyPoseNet 應用程序的如何訓練二維姿態(tài)估計模型。

2022-04-10 09:41:20

1445

深度學習——如何用LSTM進行文本分類

簡介主要內容包括如何將文本處理為Tensorflow LSTM的輸入如何定義LSTM 用訓練好的LSTM進行文本分類代碼導入相關庫 #coding=utf-8 import

2022-10-21 09:57:07

1018

PyTorch文本分類任務的基本流程

文本分類是NLP領域的較為容易的入門問題，本文記錄文本分類任務的基本流程，大部分操作使用了**torch**和**torchtext**兩個庫。 ## 1. 文本數(shù)據(jù)預處理

2023-02-22 14:23:59

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淺析4個計算機視覺領域常用遷移學習模型

使用SOTA的預訓練模型來通過遷移學習解決現(xiàn)實的計算機視覺問題。

2023-04-23 18:08:41

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PyTorch教程4.3之基本分類模型

電子發(fā)燒友網站提供《PyTorch教程4.3之基本分類模型.pdf》資料免費下載

2023-06-05 15:43:55

基于預訓練模型和語言增強的零樣本視覺學習

Stable Diffusion 多模態(tài)預訓練模型考慮多標簽圖像分類任務——每幅圖像大于一個類別如果已有圖文對齊模型——能否用文本特征代替圖像特征訓練的時候使用文本組成的句子對齊總會有 gap，選 loss 的時候使用 rank loss，對模態(tài) gap 更穩(wěn)定拿到文本后有幾種選擇，比如

2023-06-15 16:36:11

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