How to Fine-Tune BERT for Text Classification? - arxiv.org/abs/1905.0558 这篇文章主要介绍了两部分的内容,一是 fine-tuning,而是 further-pretraining。我先摘要一下主要的优化点,再介绍已尝试的部分。 1. Fine-Tuning 超参数设置: batch_size = 24; dropout = 0.1; learning-rate=2e-5; warm-up pro...
在海华阅读理解比赛以及基于文本挖掘的企业隐患排查质量分析模型都得到了成功验证~ Multi-Task Fine-Tuning:在没有预先训练的 LM 模型的情况下,多任务学习已显示出其利用多个任务之间共享知识优势的有效性。 当目标域中有多个可用任务时,一个有趣的问题是,在所有任务上同时微调 BERT 是否仍然带来好处。 微调策略 1....
How to Fine-Tune BERT for Text Classification?[1]这篇论文从四个方面对BERT(BERT base)进行不同形式的pretrain和fine-tune,并通过实验展示不同形式的pretrain和fine-tune之间的效果对比。 一、Fine-Tune策略 当我们在特定任务上fine-tune BERT的时候,往往会有多种方法利用Bert,举个例子:BERT的不同层往往代表...
主要包括三个步骤: (1)在任务相关或者领域相关的训练集上 继续train Bert模型,注意此处不是fine-tuning (2)在相关任务上,通过多任务学习优化Bert `针对特定任务fine-tuning Bert模型 ·研究测试上述fine-tuning技术对Bert在长文本任务、隐藏层选择、隐藏层学习率、知识遗忘、少样本学习问题上的影响 ·在各种数据集上...
如果想要根据我们准备的数据集进行fine-tuning,则需要先下载预训练模型。由于是处理中文文本,因此下载对应的中文预训练模型。 BERTgit地址:google-research/bert BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters ...
BERT FOR SEQUENCE-TO-SEQUENCE MULTI-LABEL TEXT CLASSIFICATION 引言 我们的主要贡献如下: 1. 我们将BERT的结果作为编码器呈现在MLTC数据集的序列到序列框架中,具有或不具有类上的给定层次树结构。 2. 介绍并实验验证了一种新的MLTC混合模型。 3.我们微调vanilla BERT模型来执行多标签文本分类。据我们所知,这是第...
多任务微调(Multi-task Fine-Tuning) 实验4结果 小样本学习 实验5结果 进一步预训练BERT Large 结论 简介 How to Fine-Tune BERT for Text Classification 这篇论文主要研究了如何在文本分类任务最大化发...
此外，BERT源码易读，fine-tuning成本低，模型迁移性好，我们目前的实践结果也证明其在业务中的潜力，因此...
BERT-ITPT-FiT 的意思是“BERT + with In-Task Pre-Training + Fine-Tuning”,上图表示IMDb 数据集上进行不同步数的继续预训练是有收益的。 2 In-Domain 和 Cross-Domain Further Pre-Training 我们发现几乎所有进一步的预训练模型在所有七个数据集上的表现都比原始 BERT 基础模型。 一般来说,域内预训练可以...
进行了如下散步操作:1)进一步在开放域预训练BERT;2)采用多任务方式可选择性地微调BERT;3)在目标任务上微调BERT。同时研究了fine-tuning技术对Bert在长文本任务、隐藏层选择、隐藏层学习率、知识遗忘、少样本学习问题上的影响。 1. 微调策略:不同网络层包含不同的特征信息,哪一层更有助于目标任务?这是一个考虑的...