基于BERT的提示学习实现软件需求精确分类 摘要:软件需求是用户对软件效用的直接回馈, 实现对软件需求工程精确分类可大幅降低维护成本并显著加快软件开发维护的流程。使用传统的基于机器学习分类方法(如逻辑回归、支持向量机以及K近邻算法),或简单地应用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型都不能很...
基于BERT和提示学习的网络暴力言论识别研究目录基于BERT和提示学习的网络暴力言论识别研究14一内容综述41.1 研究背景41.2 研究意义51.3 研究目标61.4 技术路线7二相关理论基础82.1 BERT模型介绍92.2 提示学习方
基于BERT和提示学习的网络暴力言论识别研究(1) 一、内容综述 网络暴力言论识别是当前网络安全和信息管理领域内一个备受关注的研究课题。随着互联网的普及,网络空间中的暴力言论呈现爆炸性增长,这对社会秩序和个人心理健康构成了严重威胁。因此,发展有效的网络暴力言论识别技术显得尤为迫切和重要。
基于BERT的提示学习实现软件需求精确分类 Artificial Intelligence•人工智能 基于BERT的提示学习实现软件需求精确分类!罗贤昌，薛吟兴 (中国科学技术大学计算机科学与技术学院，安徽合肥230026)摘要：软件需求是用户对软件效用的直接回馈,实现对软件需求工程精确分类可大幅降低维护成本并显著加快软件开发维护的流程$使用传统的...
1. 自监督学习(self-supervised Learning) 介绍 自监督学习是一种无监督学习技术,通过数据本身的结构或特征生成标签,从而使模型能够学习。与传统的监督学习需要手动标注数据不同,自监督学习不依赖人工标注的数据。相反,它通过设计任务自动从数据中创建学习信号。
通过这种方式,PromptBERT可以在训练过程中自动学习到最适合当前任务的提示。 PromptBERT在句子分类任务上的表现 为了验证PromptBERT的有效性,研究者在多个句子分类任务上进行了实验。实验结果表明,与原始的BERT模型相比,PromptBERT在大多数任务上都取得了显著的性能提升。这充分证明了通过添加自然语言提示来改进BERT句子嵌入...
我们讨论了预训练过程,其中 LLM 使用自监督学习在大量未标记文本上进行训练。我们还深入研究了微调,这涉及针对特定任务和提示调整预训练模型,其中为模型提供上下文以生成相关输出。此外,我们还研究了不同的微调技术,例如特征提取、完整模型微调和基于适配器的微调。LLM 彻底改变了 NLP,并继续推动各种应用程序的进步。
从GPT-1到GPT-3,随着模型参数(0.12B\rightarrow1.5B\rightarrow175B)和训练数据的增多,研究者发现了自监督预训练的GPT逐渐具有了处理需要有监督微调的下流任务的能力。研究者尝试了以下方法来挖掘GPT的这种涌现能力:在下游任务中嵌入固定提示的零样本微调; 嵌入提示+演示(称作上下文学习)的少样本微调。
BERT 虽然强大,但可能无法在每个领域都表现最佳。领域适应涉及对特定领域数据的 BERT 进行微调。通过将 BERT 暴露于特定领域的文本,它可以学习理解该领域的独特语言模式。这可以极大地提高其执行专门任务的性能。 BERT 的知识蒸馏:智慧的传承 知识蒸馏涉及训练较小的模型(学生)来模仿较大的预训练模型(教师)(如 BERT...
BERT的预训练过程是在大规模无标签的语料库上进行的,通过最小化语言模型任务(如masked language model)的目标函数来学习语言表示。在具体的实现中,BERT采用了基于Transformer的encoder-only结构,同时考虑了词序和双向信息。 词嵌入 词嵌入是将词汇表中的单词映射到连续向量的过程,它使得语义上相似的单词具有相近的向量...