本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤,并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 1. 引言 随着人工智能的不断发展,文本分类和情感分析技术也逐渐成熟。文本分类是指将文本转化为数字序列,以便对文本数据进行分类的过程;而情感分析则是通过对文本的情感倾向进行判断,以识别文本内容...
基于多通道BERT的跨语言属性级情感分类方法 属性级情感分类是情感分析领域中一个细粒度的情感分类任务,旨在判断文本中针对某个属性的情感极性.现有的属性级情感分类方法大多是使用同一种语言的标注文本进行模型... 陈潇,王晶晶,李寿山,... - 《中文信息学报》 被引量: 0发表: 2022年 基于大语言模型与特征融合的...
一般认为,对话语言是一种最基本的语言形式,其他形式的口语和书面语言都是在对话语言的基础上发展起来的。 对话语言的特点 对话语言是一种情境性语言;对话语言是一种简略的语言;对话语言常常是一种反应性语言。 (二)独白语言 独白语言是个人独自进行的,与叙述思想、情感相联系的,较长而连贯的语言。它表现为报告、讲...
基于Pytorch和torchtext的自然语言处理深度学习框架,包含序列标注、文本分类、句子关系、文本生成、结构分析、五大功能模块,已实现了命名实体识别、中文分词、词性标注、语义角色标注、情感分析、关系抽取、语言模型、文本相似度、文本蕴含、依存句法分析、词向量训练等功能。框架功能丰富,开箱可用,极易上手!基本都是学习他人...
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自然语言处理(NLP) 是人工智能的重要分支,主要研究让计算机理解、分析和生成自然语言的技术。它的核心目标是让机器能够像人类一样理解语言的语义和语境。NLP 涉及的任务非常广泛,包括文本分类(如垃圾邮件识别)、情感分析(判断评论是积极还是消极)、命名实体识别(识别人名、地名等)、机器翻译(如 Google 翻译)、问答系统...
预训练语言模型是作为解决NLP的一个基础工具。 大模型另外一个能力:具有很强的小样本或少次学习的能力;而之前说的深度学习是一种data hungry的范式,需要大量标注数据;而GPT-3让我们看到另外一面,可以在大规模无标注数据上进行模型学习,学完模型具备很多知识,这样在解决具体任务时不太需要很多样本,只要少量样本告诉模...
BERT-Base-Japanese 是一种基于BERT架构的日语预训练语言模型。该模型在大规模的日语语料上进行了预训练,具有优秀的日语语言理解能力。BERT-Base-Japanese可用于各种自然语言处理任务,包括文本分类、命名实体识别和情感分析等,在日语文本处理领域具有广泛的应用价值。
文本分类和情感分析技术的核心是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。CNN是一种可以自动学习特征图的深度学习模型,可以处理文本数据中的长文本、图像数据中的图像特征等。在文本分类和情感分析中,CNN通常使用预训练的语言模型(如Transformer、BERT等)作为输入,通过多层卷积、池化和全连接层来提取特征,并对文本...
基于Pytorch和torchtext的自然语言处理深度学习框架,包含序列标注、文本分类、句子关系、文本生成、结构分析、五大功能模块,已实现了命名实体识别、中文分词、词性标注、语义角色标注、情感分析、关系抽取、语言模型、文本相似度、文本蕴含、依存句法分析、词向量训练、聊