例如,可以使用Adam优化器来加速训练过程,使用批量输入数据来加速推理过程,或者使用一些高效的深度学习框架来实现BERT模型。此外,为了提高BERT模型在意图识别任务中的性能,还可以采用一些技巧来增强模型的表达能力。例如,可以使用不同的预训练语言模型(如RoBERTa、ALBERT等),或者使用不同的数据增强方法(如随机删除、随机替换...
首先,微调BERT模型需要准备一个特定领域的数据集,然后根据任务的具体要求对模型进行微调。以下是一些常见的微调和调参方法: 1. 数据准备,首先需要准备用于微调的数据集。这个数据集应该和你的任务相关,并且包含足够的标注数据。数据的质量和数量对微调的效果有很大影响。 2. Tokenization,在微调BERT模型之前,需要对数据...
本发明公开了基于部分语料标注的BERT微调方法及系统,属于模型训练技术领域,要解决的技术问题为如何高效、节省成本的实现BERT微调。包括如下步骤:在命名实体识别任务中,如果需要新的实体类别,创建一个部分标记的数据集;对于所述数据集,对标注错误的语料进行检测和校正,得到校正后数据集;通过自监督方法对所述校正后数据集...
BERT家族:XL-NET 计算都没法考虑到每一个段之间的关系。 而transformer-xl就能解决这个问题,其具体做法是:将长序列文本分为多个段序列,在计算完前一段序列后将得到的结果的隐藏层的值进行缓存,下个段序列计算的...,autoregressive)语言模型训练方法,另外还针对长文本任务将transformer替换为transformer-xl来提高微调长...
1、本技术实施例的目的在于提供一种bert模型的微调方法、装置、设备及存储介质,用以提高bert模型对于特定领域语料样本的语义学习性能。 2、第一方面,本技术实施例提供了一种bert模型的微调方法,包括: 3、根据文本语料生成原始词元列表,并获取所述原始词元列表的词频统计信息; ...
本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务,训练自己的数据集,分类每个句子对应的实验方法。没有什么讲的。 1.背景动机 介绍目前生物医学文本挖掘的限制: 将NLP方法直接应用于生物医学文本挖掘还存在一些限制: 首先,当代词表示模型主要是在包含一般领域文本的数据集上进行训练的,因此在生物医学文本的数据集上评估最新词...
1.一种融合外部知识的bert模型的微调方法,其特征在于,包括以下步骤: 若接收到输入的中文语句,根据所述bert模型获取所述中文语句的句向量和词性向量; 从预设的外部知识库中提取所述中文语句的义原集合; 将所述义原集合中的义原输入至所述bert模型中以得到所述义原集合的义原向量集合; 从所述义原向量集合中筛选...
摘要 本发明公开了一种基于卷积神经网络的BERT模型的微调方法及装置,该方法包括:构建隐含层为Transformerblock网络的第一BERT模型以及隐含层为卷积神经网络的第二BERT模型且第一BERT模型的隐含层与第二BERT模型的隐含层的层数相等;根据第一文本集对第一BERT模型进行训练并基于训练后的第一BERT模型对第二BERT模型进行蒸馏...
一种基于卷积神经网络的BERT模型的微调方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于卷积神经网络的BERT模型的微调方法及系统说明:本发明公开了一种基于卷积神经网络的BERT模型的微调方法及系统,包括识别文本获取模块、文本识别模块、...专利查询请上爱企查
第一方面,本发明实施例提供了一种基于卷积神经网络的bert模型的微调方法,其包括: 构建预训练好的第一bert模型,其中,所述预训练好的第一bert模型的隐含层为transformerblock网络; 根据预设的第一文本集对所述预训练好的第一bert模型进行训练,得到训练后的第一bert模型; ...