此任务以演示BERT用法为主,数据集采用SST-2的子集,即在原本数据集基础上进行抽取得到的部分,总计10000条。 SST-2数据集 SST数据集: 斯坦福大学发布的一个情感分析数据集,主要针对电影评论来做情感分类,因此SST属于单个句子的文本分类任务(其中SST-2是二分类,SST-5是五分类,SST-5的情感极性区分的更细致) SST数据...
对于与COVID-19相关的数据集,在预训练完成20万步步长之后,下游性能有了明显的改进。SST-2这个唯一的非推特数据集,其性能改进则要慢得多,在预训练完成20万步步长之后,性能才开始改善。 即便相同的模型在同一数据集上运行时,也会在一定程度上观察到在性能上的差异。这个差异与数据集有关,但它在整个预训练过程中...
SST-2:电影评价的情感分析。 CoLA:句子语义判断,是否是可接受的(Acceptable)。 对于GLUE数据集的分类任务(MNLI,QQP,QNLI,SST-B,MRPC,RTE,SST-2,CoLA),BERT的微调方法是根据[CLS]标志生成一组特征向量 C,并通过一层全连接进行微调。损失函数根据任务类型自行设计,例如多分类的softmax或者二分类的sigmoid。 SWAG...
3d9fca2·Feb 17, 2022 History History 基于BERT实现简单的情感分类任务 项目链接: https://github.com/yyxx1997/pytorch/tree/master/bert-sst2 任务简介 情感分类是指根据文本所表达的含义和情感信息将文本划分成褒扬的或贬义的两种或几种类型,是对文本作者倾向性和观点、态度的划分,因此有时也称倾向性分析(opi...
序列标注类:命名实体识别CoNNL 2003 NER;单句分类类:单句情感分类SST-2、单句语法正确性分析CoLA;句对关系判断类:句对entailment关系识别MNLI和RTE、自然语言推理WNLI、问答对是否包含正确答案QNLI、句对文本语义相似STS-B、句对语义相等分析QQP和MRPC、问答任务SQuAD v1.1。虽然论文中没有提及生成式任务,BERT核心...
4. SST-2 Stanford Sentiment Treebank,二分类任务,从电影评论中提取。 给1个评论句子,判断情感 5. CoLA The Corpus of Linguistic Acceptablity,二分类任务,判断一个英语句子是否符合语法的 给1个英语句子,判断是否符合语法 6. STS-B The Semantic Textual Similarity Benchmark,多分类任务,判断两个句子的相似性...
SST-2(Stanford Sentiment Treebank):电影评论中句子的情感分类任务。 CoLA(Corpus of Linguistic Acceptability):判断英语句子是否语法正确。 STS-B(Semantic Textual Similarity Benchmark):判断句子对在语义上的相似度。 MRPC(Microsoft Research Paraphrase Corpus):判断句子对是否语义等价。
BERT的模型架构是一个多层双向transformer编码器,基于Vaswani et al.(2017) 中描述的原始实现,并在tensor2tensor库2中发布。因为transformer的使用现在已经变得很普及,而且我们的实现和原始的实现本质上是相同的,因此,我们将省略对模型架构的详细的背景描述,推荐读者阅读Vaswani et al. (2017),以及如“The Annotated ...
在GLUE排行榜中,给出了MNLI和SST-2的精度比较,以及QQP的精度和F1。对于SQuAD v1.1,比较F1(SQuAD leaderboard的官方评价标准)。使用模型大小的下降与MNLI压缩前后精度下降之间的比率来评估常见规模上的方法,因为这是一个重要的权衡。 2 比较和分析 表2比较了BERT压缩方法的有效性。注意一些方法只专注于压缩模型的一...
SST-2:电影评价的情感分析。 CoLA:句子语义判断,是否是可接受的(Acceptable)。 问答任务 SQuAD v1.1:给定一个句子(通常是一个问题)和一段描述文本,输出这个问题的答案,类似于做阅读理解的简答题。 命名实体识别 CoNLL-2003 NER:判断一个句子中的单词是不是Person,Organization,Location,Miscellaneous或者other(无...