运行后代码将下载对应模型存放在.paddlenlp的子路径下，具体看打印信息。如果需手动下载，看打开ernie或者bert文件夹下面的modeling.py文件，找到所有模型的下载链接，保存到本地；加载本地模型 模型默认采用AutoModel和AutoTokenizer，按需修改BertModel和BertTokenizer或者 ErnieModel和ErnieTokenizer.然后将tokenizer和pretraine...
1. 自注意力机制:Transformer 模型引入了自注意力机制,使得模型能够在一个序列中同时关注不同位置的信息,从而提高了模型的表示能力和学习效率。这种机制使模型能够更好地捕获序列中的长期依赖关系和模式。 2. 并行计算:不同于循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)需要按顺序处理序列数据。由于自注意力机制的特性...
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN