最近使用 BERT 做文本二分类,为了 finetune 出高准确度的模型趋于崩溃。 我的数据特点是文本较短、包含网络用语、句子结构不完整、混杂缩写和错别字,和中文 BERT 预训练使用的 wiki 语料实在是差得太远了。因此…
由下表Table 4可以看出，尽管效果不如BERT-Tagger，但基于MRC的方法QAnet和BiDAF仍然显著优于基于LSTM-CR...
ERNIE(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)是百度提出的一种预训练模型,它在BERT的基础上引入了实体和实体关系的知识增强表示。ERNIE模型在中文短文本分类中的应用与BERT类似,主要区别在于模型的预训练阶段: 数据预处理:与BERT相同,对中文短文本进行分词、去除停用词等处理。 加载预训练模型:使用ERNIE的...
config):super(Model,self).__init__()self.bert=BertModel.from_pretrained(config.bert_path)# 得...
应用BERT模型做短文本情绪分类(PaddleNLP 2.0) 作者:陆平 In [ ] #首先,需要安装paddlenlp2.0。 !pip install paddlenlp==2.4.2 In [ ] #导入相关的模块 import paddle import paddlenlp as ppnlp from paddlenlp.data import Stack, Pad, Tuple import paddle.nn.functional as F import numpy as np from...
用BERT进行中文短文本分类 1. 环境配置 本实验使用操作系统:Ubuntu 18.04.3 LTS 4.15.0-29-generic GNU/Linux操作系统。 1.1 查看CUDA版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 输出: CUDA Version 10.0.130* 1.2 查看 cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2...
BERT对比如10个字左右的超短文本的0/1分类经验或填坑在自然语言处理领域,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种强大的预训练模型,广泛应用于各种NLP任务。然而,对于短文本,尤其是长度只有10个字左右的超短文本,BERT的适用性如何呢?本文将分享一些关于使用BERT对比如10个字左右的超短文本进行...
bert_model.ckpt:负责模型变量载入 vocab.txt:训练时中文文本采用的字典 bert_config.json:BERT在训练时,可选调整的一些参数 2.2 数据准备 1)将自己的数据集格式改成如下格式:第一列是标签,第二列是文本数据,中间用tab隔开(若测试集没有标签,只保留一列样本数据)。 分别将训练集、验证集、测试集文件名改为trai...
摘要: 针对现有中文短文本分类算法通常存在特征稀疏、用词不规范和数据海量等问题,提出一种基于Transformer的双向编码器表示(BERT)的中文短文本分类算法,使用BERT预训练语言模型对短文本进行句子层面的特征向量表示,并将获得的特征向量输入Softmax回归模型进行训练与分类。实验结果表明,随着搜狐新闻文本数据量的增加,该算法...
基于BERT模型的中文短文本分类算法一、本文概述随着技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)作为其中的重要分支,已经广泛应用于信息检索、机器翻译、情感分析、智能问答等多个领域。在NLP中,短文本分类是一项关键任务,它涉及到从大量非结构化文本数据中提取有用信息,并根据文本内容进行自动分类。近年来,基于深度学习的文本分类...