本文主要介绍了两种文本分类模型:BERT文本分类基础模型,及基于Bert和TextCNN的魔改模型。在作者实际的有关文本分类的工作中取得了F1值超越Bert基础模型近4%的效果。 1. Baseline:Bert文本分类器 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言模型,一经问世就横扫NLP领域11项任务的最优结果,可谓风头一时无二。 有关于Bert...
bert的baseline方案,其主要思路是,每个引用文献都会在该论文中被引用。基于此,就进行了数据处理,从每篇论文原文中,找到每个引用文献的所有引用片段(窗口大小200字符),然后扔进bert模型进行二分类预测,由于源头论文的数量比较少,所以构建正负样本的时候正样本与负样本,随机重复采样比例1:10,并在计算交叉熵损失时依据正负...
元素内的值表示相对于 baseline 的表现提升,如+1%表示相比 baseline 的 acc 提高了 1%。 可以看到对于 bert 的大部分 head,单独去掉这个 head 对模型并不会造成太大的影响,而有少部分 head 确实特别能影响模型,比如负责上下句(query-title)中相同 term 匹配的 head。即使去掉一个这种 head 也会使得模型的表现...
传统的解决阅读理解与问答任务的方法有基于特征的逻辑回归(一般作为Baseline)。随着深度学习的流行,越来越多的深度学习模型在此类问题上得到SOTA(state of the art) 结果,包括Stanford的博士生陈丹琦提出的融合大规模开源数据库的DrQA模型,百度提出的Neural recurrent sequence labeling model等。但是当Google提出BERT模型之后...
一个简单的NLP项目(文本情感分析)的Bert baseline ,flask后端API,修改了全局model load的方式,增加了模型推理的速度,使用nginx搭配Gunicorn启动Flask,使用虚拟环境搭配sh的启动方式,可以直接对model进行一键重启,并有错误日志监控,使用post请求,url= 'http://127.0.0.1:5000/sentiment_analysis_api' ...
训练方法：模型的baseline是基于Chemprop，通过使用默认超参数训练消息传递神经网络(D-MPNN)，以及Chemprop的基于随机森林(RF)和支持向量机(SVM)模型，这些模型都是使用RDKit的2048位Morgan指纹。1.3.1 在PubChem上预训练 作者采用RoBERTa[1]的模型，它随机遮蔽了每个输入字符串中15%的token，模型参数：vocab大小为5...
实验对比了几个模型，从最基础的卷积网络作为 Baseline，到卷积网络加上传统的词向量 Glove embedding， 然后是 ULMFiT 和 BERT。为了防止过拟合，CNN 与 CNN+Glove 模型训练时加入了 Early stopping。值得注意的是，这里用的 BERT 模型均为基础版本，“BERT-Base, Uncased”，12 层，110M 参数，对比的是 ULMFiT ...
针对前文所述的各种优化策略,除了离线Benchmark上的效果评测之外,我们也将模型上线进行了线上AB评测,Baseline是当前未做任何优化的排序模型,我们独立统计了各项优化在Baseline基础上带来的变化,由于线上真实环境影响因素较多,为了确保结论可信,我们同时统计了QVCTR和NDCG两个指标,结果如表2所示: ...
实验一:针对序列标注任务,我们选择了其子任务之一的命名实体识别任务(NER),并在NER的开源数据集CoNLL03上进行实验。该实验以仅对BERT进行fine-tune(即方法FT-NTM)的结果为baseline,对比了在BERT基础上增加一个传统用于NER任务的Bi-LSTM网络(即方法FT-TM)的效果,其实验结果如下图所示: ...
最近一直在阅读 MRC 相关的论文,同时花了几个小时动手复现了一下基于Bert的baseline。严格意义上算不上复现,因为我这里使用的是Squad2.0数据集,原文使用的是NQ数据集,不过问题也不大,因为只是baseline,我原本是想写一个模板出来,后面复现论文的时候直接在上面进行改进,所以代码中一些特别特别细节的问题并没有在意。此...