文本分类是自然语言处理(NLP)中的基础任务,广泛应用于情感分析、新闻分类、主题检测等领域。随着预训练语言模型的发展,尤其是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的出现,文本分类任务的性能得到了显著提升。本文将深入剖析如何使用BERT进行文本分类任务,涵盖模型准备、数据预处理、微调策略以及性能评估...
在微调 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)用于文本分类任务时,可以通过固定(即冻结)一些参数来减少模型的训练时间和所需的计算资源,同时保持预训练模型的大部分表示能力。固定部分参数的策略主要有两种: 冻结整个 BERT 的部分层(如前几层)。 只训练任务特定的层(如分类头)。 可以固定的参数...
run_classifier.py:基于Bert网络开启一个文本分类任务,如果指定了预训练模型,基于预训练模型的参数再训练做微调 run_pretraining.py:Bert的预训练部分,包括NSP任务和MLM任务 create_pretraining_data.py:制作预训练数据 tokenization.py:一些句子处理工具模块,包括分词,标点处理,格式统一等 ...
预训练语言模型很强,通过微调可以给你的任务模型带来明显的提升,但是针对具体的任务如何进行微调使用,就涉及到了考经验积累的tricks,最近在打文本相关的比赛,正好用预训练模型为基础构建下游任务模型,所以着重的关注一些相关的BERT微调tricks,凑巧看到这篇文章,里面专门介绍 BERT 用于中文文本分类的各种 tricks,所以在此分...
这篇论文的主要目的在于在文本分类任务上探索不同的BERT微调方法并提供一种通用的BERT微调解决方法。这篇论文从三种路线进行了探索:(1) BERT自身的微调策略,包括长文本处理、学习率、不同层的选择等方法;(2) 目标任务内、领域内及跨领域的进一步预训练BERT;(3) 多任务学习。微调后的BERT在七个英文数据集及搜狗中...
有帮助。你所说的方法属于“硬提示”，即人工写一段自然语言提示。这个方法可以提升BERT在小样本场景的...
这篇论文的主要目的在于在文本分类任务上探索不同的BERT微调方法并提供一种通用的BERT微调解决方法。这篇论文从三种路线进行了探索:(1) BERT自身的微调策略,包括长文本处理、学习率、不同层的选择等方法;(2) 目标任务内、领域内及跨领域的... 查看原文
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2.打开bert_test.py,运行。 调用best.pt,运用验证集验证该模型的效果,输出该模型的准确率。 3.打开bert_tuili.py,运行。 调用best.pt,使用单个句子进行预测,验证该模型是否可以对其他句子进行分类,检验模型效果。如果出现了关于input函数的报错,可以直接将while True后的代码改为下方代码,在text里输入待预测句子即...