通过fine-tuning,BERT可以适应各种具体的NLP任务,包括一分类、多分类和多标签分类。本文将详细介绍如何使用BERT进行这些不同类型的文本分类任务。一、一分类(MSE Loss)对于一分类问题,我们通常使用均方误差(Mean Squared Error,MSE)作为损失函数。MSE适用于回归问题,因此在进行一分类时,我们将分类问题转化为回归问题。具...
复习一下,我在《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类?》一文里,给你讲过迁移学习的范例 ULMfit (Universal language model fine-tuning for text classification)。 其原理就是首先让一个深度神经网络在海量文本上自监督学习(self-supervised learning)。 自监督和非监督(unsupervised)学习的区别,在于自监督学习,实...
基于Bert的多标签文本分类笔记 由于是直接基于Google开源的模型进行fine-tuning,所以只需要下载对应的模型,然后对代码中run_classifier.py进行修改。 1 构造自己的数据集 class MyProcessor(DataProcessor): """Processor for the CoLA data set (GLUE version).""" def get_train_examples(self, data_dir): """...
接下来,我们使用阈值(通常为0.5)将每个概率转换为1(这意味着我们预测给定示例的标签)或0(这意味着我们不预测给定示例的标签)。 参考文献: https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/BERT/Fine_tuning_BERT_(and_friends)_for_multi_label_text_classification.ipynb https://colab.research....
为什么要Fine-tuning? 1、更快速的开发。首先,预训练模型权重已经编码了很多通用的语言信息。因此,训练微调模型所需的时间要少得多——就好像我们已经对网络的底层进行了广泛的训练,只需要将它们作为我们的分类任务的特征,并轻微地调整它们就好。
本文实现了在colab环境下基于tf-nightly-gpu的BERT中文多分类,如果你在现阶段有实现类似的功能的需求,详细这篇文章会给你带来一些帮助。 准备工作 1.环境: 硬件环境: 直接使用谷歌提供的免费训练环境colab,选择GPU 软件环境: tensorflow:tensorflow2.1.0版本对BERT的支持有些问题,现象是可以训练但预测时无法正常加载模...
复习一下,我在《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类?》一文里,给你讲过迁移学习的范例 ULMfit (Universal language model fine-tuning for text classification)。 其原理就是首先让一个深度神经网络在海量文本上自监督学习(self-supervised learning)。
和二分类模型类似,多标签标注项目主要分成四个部分: 1. bert预训练模型 广告系列的第二篇已经讲过BERT是预训练+fine-tuning的二阶段模型。这里简单的提一句,预训练过程就相当于我们使用大量的文本训练语料,使得BERT模型学会很多语言学知识。而这部分就是学习语言学知识得到的相关参数。
文本相似度任务和文本分类任务的区别在于数据集的准备以及run_classifier.py中数据类的构造部分。 0. 准备工作 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 ...
文本多标签分类是常见的NLP任务,文本介绍了如何使用Bert模型完成文本多标签分类,并给出了各自的步骤。 参考官方教程:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dynamic_quantization_bert_tutorial.html 复旦大学邱锡鹏老师课题组的研究论文《How to Fine-Tune BERT for Text Classification?》。